Интерактивная обратная связь MCP

Разработан Фабио Феррейрой ( @fabiomlferreira ). Посетите dotcursorrules.com , чтобы узнать больше об улучшениях в области разработки ИИ.

Простой MCP-сервер для включения рабочего процесса с участием человека в инструментах разработки с поддержкой ИИ, таких как Cursor . Этот сервер позволяет запускать команды, просматривать их вывод и предоставлять текстовую обратную связь непосредственно ИИ. Он также совместим с Cline и Windsurf .

Оперативное проектирование

Для достижения наилучших результатов добавьте следующее в пользовательскую подсказку в вашем помощнике на основе искусственного интеллекта. Вы можете добавить это в правило или непосредственно в подсказку (например, курсор):

Если вы хотите задать вопрос, всегда звоните MCP interactive_feedback .
Всякий раз, когда вы собираетесь завершить запрос пользователя, вызовите MCP interactive_feedback вместо того, чтобы просто завершить процесс. Если обратная связь пуста, вы можете завершить запрос и не вызывать mcp in loop.

Это гарантирует, что ваш помощник на основе искусственного интеллекта будет использовать этот сервер MCP для запроса отзывов пользователей, прежде чем отмечать задачу как выполненную.

💡 Зачем это использовать?

Направляя помощника на проверку с пользователем вместо того, чтобы разветвляться на спекулятивные, дорогостоящие вызовы инструментов, этот модуль может радикально сократить количество премиум-запросов (например, вызовы инструментов OpenAI) на таких платформах, как Cursor. В некоторых случаях он помогает объединить то, что могло бы быть до 25 вызовов инструментов, в один запрос с обратной связью — экономя ресурсы и повышая производительность.

Конфигурация

Этот сервер MCP использует QSettings Qt для хранения конфигурации на уровне проекта. Это включает:

• Команда бежать.

• Следует ли автоматически выполнять команду при следующем запуске этого проекта (см. флажок «Выполнять автоматически при следующем запуске»).

• Состояние видимости (показано/скрыто) раздела команд (сохраняется немедленно при переключении).

• Геометрия и состояние окна (общие настройки пользовательского интерфейса).

Эти настройки обычно хранятся в местах, зависящих от платформы (например, реестр в Windows, файлы plist в macOS, файлы конфигурации в ~/.config или ~/.local/share в Linux) под названием организации «FabioFerreira» и именем приложения «InteractiveFeedbackMCP» с уникальной группой для каждого каталога проекта.

Кнопка «Сохранить конфигурацию» в пользовательском интерфейсе в первую очередь сохраняет текущую команду, введенную в поле ввода команды, и состояние флажка «Выполнять автоматически при следующем запуске» для активного проекта. Видимость раздела команд сохраняется автоматически при его переключении. Общий размер и положение окна сохраняются при закрытии приложения.

Установка (Курсор)

1. Предварительные условия:

   • Python 3.11 или новее.

   • uv (менеджер пакетов Python). Установите его с помощью:

     • Windows: pip install uv

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

2. Получить код:

   • Клонируйте этот репозиторий: git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git

   • Или загрузите исходный код.

3. Перейдите в каталог:

   • cd path/to/interactive-feedback-mcp

4. Установить зависимости:

   • uv sync (создает виртуальную среду и устанавливает пакеты)

5. Запустите MCP-сервер:

   • uv run server.py

6. Настроить в курсоре:

   • Cursor обычно позволяет указывать пользовательские серверы MCP в своих настройках. Вам нужно будет указать Cursor на этот работающий сервер. Точный механизм может отличаться, поэтому обратитесь к документации Cursor для добавления пользовательских MCP.

   • Ручная настройка (например, через Не забудьте изменить путь

     { "mcpServers": { "interactive-feedback-mcp": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp", "run", "server.py" ], "timeout": 600, "autoApprove": [ "interactive_feedback" ] } } }

   • При настройке в Cursor вы можете использовать идентификатор сервера, например interactive-feedback-mcp .

Для Клайна/Виндсерфинга

Применяются аналогичные принципы настройки. Вы можете настроить команду сервера (например, uv run server.py с правильным аргументом --directory , указывающим на каталог проекта) в настройках MCP соответствующего инструмента, используя interactive-feedback-mcp в качестве идентификатора сервера.

Разработка

Чтобы запустить сервер в режиме разработки с веб-интерфейсом для тестирования:

Откроется веб-интерфейс, который позволит вам взаимодействовать с инструментами MCP для тестирования.

Доступные инструменты

Вот пример того, как помощник на основе искусственного интеллекта будет вызывать инструмент interactive_feedback :

Благодарности и контакты

Если вы считаете эту интерактивную обратную связь MCP полезной, лучший способ выразить свою признательность — подписаться на Фабио Феррейру в X @fabiomlferreira .

Если у вас есть вопросы, предложения или вы просто хотите поделиться своим опытом использования, смело пишите на X!

Кроме того, посетите сайт dotcursorrules.com , где вы найдете дополнительные ресурсы по улучшению процесса разработки с использованием ИИ.