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.

Related MCP server: Spec-driven Development MCP Server

💡 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 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.