User Feedback
Comentarios de los usuarios de MCP
Servidor MCP simple que permite un flujo de trabajo con intervención humana en herramientas como Cline y Cursor . Esto resulta especialmente útil para desarrollar aplicaciones de escritorio que requieren interacciones complejas del usuario para su prueba.

Ingeniería rápida
Para obtener los mejores resultados, agregue lo siguiente a su mensaje personalizado:
Antes de completar la tarea, utilice la herramienta MCP user_feedback para solicitarle comentarios al usuario.
Esto garantizará que Cline utilice este servidor MCP para solicitar comentarios del usuario antes de marcar la tarea como completada.
Related MCP server: mcp-connect
.user-feedback.json
Al hacer clic en Guardar configuración, se crea un archivo .user-feedback.json en el directorio del proyecto que se ve así:
{
"command": "npm run dev",
"execute_automatically": false
}Esta configuración se cargará al iniciar y, si execute_automatically está habilitada, el command se ejecutará al instante (no tendrá que hacer clic en "Ejecutar" manualmente). Para comandos de varios pasos, debería usar algo como "Task" .
Instalación (Cline)
Para instalar el servidor MCP en Cline, siga estos pasos (ver captura de pantalla):

Instalar uv globalmente:
Windows:
pip install uvLinux/Mac:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Clonar este repositorio, para este ejemplo
C:\MCP\user-feedback-mcp.Navegue hasta la configuración de servidores Cline MCP (ver captura de pantalla).
Haga clic en la pestaña Instalado .
Haga clic en Configurar servidores MCP , lo que abrirá
cline_mcp_settings.json.Agregue el servidor
user-feedback-mcp:
{
"mcpServers": {
"github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"c:\\MCP\\user-feedback-mcp",
"run",
"server.py"
],
"timeout": 600,
"autoApprove": [
"user_feedback"
]
}
}
}
Desarrollo
uv run fastmcp dev server.pyEsto abrirá una interfaz web en http://localhost:5173 y le permitirá interactuar con las herramientas MCP para realizar pruebas.
Herramientas disponibles
<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>Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Tools
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityCmaintenanceMCP Server that enables LLMs to interact with the local filesystem.1814512MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceA dead simple MCP server for exposing your app functions to AI agents like Claude Desktop.445MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceLocal + remote terminal interaction control MCP Server. Lets AI agents control interactive TUI programs the way a human would.298MIT
- AlicenseBqualityCmaintenanceMCP server for reading and responding to local macOS Messages from clients like Claude Desktop and Codex.5MIT
Related MCP Connectors
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Personal assistant MCP server with search, execute, packages, jobs, secrets, and integrations.
MCP server for Clipkit — gives AI agents a video toolbox via the Clipkit schema.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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