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)

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
Получить код:
- Клонируйте этот репозиторий: git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git
- Или загрузите исходный код.
Перейдите в каталог:
- cd path/to/interactive-feedback-mcp
Установить зависимости:
- uv sync (создает виртуальную среду и устанавливает пакеты)
Запустите MCP-сервер:
- uv run server.py
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 mcp.json ). Не забудьте изменить путь /Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp на фактический путь, по которому вы клонировали репозиторий в своей системе.
  { "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:

uv run fastmcp dev server.py

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 :

<use_mcp_tool>
  <server_name>interactive-feedback-mcp</server_name>
  <tool_name>interactive_feedback</tool_name>
  <arguments>
    {
      "project_directory": "/path/to/your/project",
      "summary": "I've implemented the changes you requested and refactored the main module."
    }
  </arguments>
</use_mcp_tool>

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.

Interactive Feedback MCP

Integrations