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Glama

ユーザーフィードバック MCP

ClineCursorなどのツールで人間参加型ワークフローを実現するシンプルなMCPサーバー。これは、複雑なユーザーインタラクションのテストを必要とするデスクトップアプリケーションの開発に特に役立ちます。

フィードバック UI を示すスクリーンショット

プロンプトエンジニアリング

最良の結果を得るには、カスタム プロンプトに次の内容を追加します。

タスクを完了する前に、user_feedback MCP ツールを使用してユーザーにフィードバックを求めます。

これにより、Cline はタスクを完了としてマークする前に、この MCP サーバーを使用してユーザーからのフィードバックを要求するようになります。

.user-feedback.json

*「構成を保存」*をクリックすると、プロジェクト ディレクトリに次のような.user-feedback.jsonファイルが作成されます。

{ "command": "npm run dev", "execute_automatically": false }

この設定は起動時に読み込まれ、 execute_automatically有効になっている場合はcommandが即座に実行されます(手動で*「実行」を*クリックする必要はありません)。複数のステップを実行するコマンドの場合は、 Taskのようなコマンドを使用してください。

インスタレーション(クライン)

Cline に MCP サーバーをインストールするには、次の手順に従います (スクリーンショットを参照)。

インストール手順を示すスクリーンショット

  1. uvをグローバルにインストールします。

    • Windows: pip install uv

    • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  2. このリポジトリをクローンします (この例ではC:\MCP\user-feedback-mcp )。

  3. Cline MCP サーバーの構成に移動します (スクリーンショットを参照)。

  4. *「インストール済み」*タブをクリックします。

  5. *「MCP サーバーの構成」*をクリックすると、 cline_mcp_settings.jsonが開きます。

  6. user-feedback-mcpサーバーを追加します。

{ "mcpServers": { "github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "c:\\MCP\\user-feedback-mcp", "run", "server.py" ], "timeout": 600, "autoApprove": [ "user_feedback" ] } } }

発達

uv run fastmcp dev server.py

これにより、http://localhost:5173で Web インターフェイスが開き、テスト用の MCP ツールを操作できるようになります。

利用可能なツール

<use_mcp_tool> <server_name>github.com/mrexodia/user-feedback-mcp</server_name> <tool_name>user_feedback</tool_name> <arguments> { "project_directory": "C:/MCP/user-feedback-mcp", "summary": "I've implemented the changes you requested." } </arguments> </use_mcp_tool>
Deploy Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/mrexodia/user-feedback-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server