Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
noopstudios

Interactive Feedback MCP

by noopstudios
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Local

대화형 피드백 MCP

Fábio Ferreira( @fabiomlferreira )가 개발했습니다. 더 많은 AI 개발 개선 사항을 보려면 dotcursorrules.com을 확인하세요.

Cursor 와 같은 AI 지원 개발 도구에서 Human-In-The-Loop 워크플로를 구현하는 간단한 MCP 서버입니다 . 이 서버를 사용하면 명령을 실행하고, 출력을 확인하고, AI에 직접 텍스트 피드백을 제공할 수 있습니다. Cline 및 Windsurf 와도 호환됩니다.

대화형 피드백 UI - 기본 보기대화형 피드백 UI - 명령 섹션 열기

신속한 엔지니어링

최상의 결과를 얻으려면 AI 어시스턴트의 사용자 지정 프롬프트에 다음을 추가하세요. 규칙에 추가하거나 프롬프트에 직접 추가해야 합니다(예: 커서).

질문이 있을 때는 언제나 MCP interactive_feedback 으로 전화하세요.
사용자 요청을 완료하려고 할 때마다 프로세스를 종료하는 대신 MCP interactive_feedback 호출하세요. 피드백이 비어 있는 경우 요청을 종료하고 MCP in loop를 호출하지 않아도 됩니다.

이렇게 하면 AI 비서가 작업을 완료로 표시하기 전에 이 MCP 서버를 사용하여 사용자 피드백을 요청하게 됩니다.

Related MCP server: Spec-driven Development MCP Server

💡 왜 이걸 사용해야 하나요?

이 모듈은 어시스턴트가 추측적이고 비용이 많이 드는 도구 호출로 확장하는 대신 사용자와 소통하도록 안내함으로써 Cursor와 같은 플랫폼에서 유료 요청(예: OpenAI 도구 호출) 수를 대폭 줄일 수 있습니다. 경우에 따라 최대 25개에 달할 수 있는 도구 호출을 피드백 기반 단일 요청으로 통합하여 리소스를 절약하고 성능을 향상시킵니다.

구성

이 MCP 서버는 Qt의 QSettings 사용하여 프로젝트별로 구성을 저장합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 실행할 명령입니다.

  • 해당 프로젝트를 다음에 시작할 때 명령을 자동으로 실행할지 여부("다음 실행 시 자동으로 실행" 체크박스 참조).

  • 명령 섹션의 가시성 상태(표시/숨김)(전환 시 즉시 저장됨).

  • 창의 기하학 및 상태(일반 UI 기본 설정)

이러한 설정은 일반적으로 플랫폼별 위치(예: Windows의 레지스트리, macOS의 plist 파일, Linux의 ~/.config 또는 ~/.local/share 에 있는 구성 파일)에 "FabioFerreira"라는 조직 이름과 "InteractiveFeedbackMCP"라는 애플리케이션 이름으로 저장되며, 각 프로젝트 디렉터리에 대해 고유한 그룹이 있습니다.

UI의 "구성 저장" 버튼은 주로 명령 입력 필드에 입력된 현재 명령과 활성 프로젝트의 "다음 실행 시 자동 실행" 체크박스 상태를 저장합니다. 명령 섹션의 표시 여부는 토글 시 자동으로 저장됩니다. 일반적인 창 크기와 위치는 애플리케이션을 닫을 때 저장됩니다.

설치(커서)

커서에 설치

  1. 필수 조건:

    • Python 3.11 이상.

    • uv (Python 패키지 관리자). 다음을 사용하여 설치하세요.

      • 윈도우: pip install uv

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

  2. 코드를 받으세요:

    • 이 저장소를 복제하세요: git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git

    • 또는 소스 코드를 다운로드하세요.

  3. 디렉토리로 이동합니다:

    • cd path/to/interactive-feedback-mcp

  4. 종속성 설치:

    • uv sync (가상 환경을 생성하고 패키지를 설치함)

  5. MCP 서버를 실행합니다.

    • uv run server.py

  6. 커서에서 구성:

    • Cursor는 일반적으로 설정에서 사용자 지정 MCP 서버를 지정할 수 있습니다. Cursor가 실행 중인 서버를 가리키도록 설정해야 합니다. 정확한 메커니즘은 다를 수 있으므로 사용자 지정 MCP 추가에 대한 자세한 내용은 Cursor 설명서를 참조하세요.

    • 수동 구성(예: mcp.json 을 통해) /Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp 경로를 시스템에서 저장소를 복제한 실제 경로로 변경하는 것을 잊지 마세요.

      지엑스피1

    • Cursor에서 구성할 때 interactive-feedback-mcp 와 같은 서버 식별자를 사용할 수 있습니다.

클라인/윈드서핑용

유사한 설정 원칙이 적용됩니다. 각 도구의 MCP 설정에서 서버 명령(예: uv run server.py 프로젝트 디렉터리를 가리키는 올바른 --directory 인수 사용)을 구성하고, 서버 식별자로 interactive-feedback-mcp 사용합니다.

개발

테스트를 위해 웹 인터페이스를 사용하여 개발 모드에서 서버를 실행하려면:

uv run fastmcp dev server.py

이렇게 하면 웹 인터페이스가 열리고 테스트를 위해 MCP 도구와 상호 작용할 수 있습니다.

사용 가능한 도구

AI 어시스턴트가 interactive_feedback 도구를 호출하는 방법의 예는 다음과 같습니다.

<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>

감사의 말 및 연락처

이 대화형 피드백 MCP가 유용하다고 생각되시면 감사의 마음을 표현하는 가장 좋은 방법은 X에서 Fábio Ferreira @fabiomlferreira 를 팔로우하는 것입니다.

질문이나 제안이 있으시거나, 사용 방법을 공유하고 싶으시다면 언제든지 X로 문의해주세요!

또한, AI 지원 개발 워크플로를 개선하는 데 도움이 되는 더 많은 리소스를 보려면 dotcursorrules.com을 확인하세요.

Available Tools

1 tool
interactive_feedbackB

Request interactive feedback for a given project directory and summary

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
project_directoryYesFull path to the project directory
summaryYesShort, one-line summary of the changes

TDQS

B3.3/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full burden of behavioral disclosure. It fails to explain what 'interactive feedback' entails—whether it blocks, returns data, requires user input, or has side effects. This is insufficient for an agent to understand the tool's behavior.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single, clear sentence with no extraneous information. While concise, it could benefit from additional structure or brevity, but it effectively communicates the core purpose without waste.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

The tool has a simple parameter set (2 strings) and no output schema, but the description omits critical context: what does 'interactive feedback' mean? Is feedback returned or is it a blocking interaction? The minimalism leaves an agent guessing about the tool's complete behavior.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The input schema covers 100% of parameters with descriptions. The tool description merely restates 'project directory and summary', adding no extra meaning. Schema coverage is high, so baseline 3 is appropriate.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the verb 'Request', the resource 'interactive feedback', and the context 'for a given project directory and summary'. It is specific and unambiguous, leaving no doubt about the tool's core function.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description implies usage by stating 'Request interactive feedback' but provides no explicit guidance on when to use this tool or any alternatives. Since there are no sibling tools, differentiation is not needed, but the description lacks contextual cues for optimal use.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedinteractive_feedback
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A3.9/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of confusion between tools. The single tool 'interactive_feedback' serves a unique purpose.

Naming Consistency5/5

The single tool name follows a clear verb_noun pattern ('interactive_feedback'), and there are no other names to compare for inconsistency.

Tool Count5/5

The server is dedicated to interactive feedback, and one tool is perfectly scoped for this narrow purpose. Adding more tools would be unnecessary.

Completeness5/5

For the stated purpose of requesting interactive feedback on a project directory and summary, this single tool fully covers the expected functionality with no obvious gaps.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessUnresponsive

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Appeared in Searches