🚩 Flag MCP

✨ Was ist "Flag"?

In Visual Novels und Galgames ist ein "Flag" (フラグ) der Moment, in dem eine Entscheidung einen neuen Handlungsstrang auslöst. Eine Entscheidung ändert alles.

Flag MCP bringt dieselbe Kraft in das KI-gestützte Programmieren. Wenn dein KI-Assistent an eine Weggabelung kommt, rät er nicht — er setzt eine Flagge und wartet darauf, dass du die Route wählst.

🎮 Du bist der Protagonist. Die KI wartet an jedem Verzweigungspunkt.

💎 Jede Flagge bestimmt die Route. Keine spekulativen Umschreibungen mehr.

🚀 Reiche Interaktion. Text, Screenshots, Anmerkungen — dein volles Arsenal.

Dies verwandelt KI-Programmierung von "Hoffentlich funktioniert es" in eine Erzählung, bei der du den Controller in der Hand hältst.

Anwendungsbereich:

• Coding-Pläne, die pro Anfrage abgerechnet werden.

• Entwickler, die das KI-Verhalten kontrollieren möchten.

🔥 Vorher & Nachher

🎯 Kernfunktionen

• 🖥️ Dark-Theme-UI — Ein eleganter nativer Desktop-Dialog, der sich in deinen Workflow einfügt

• ✅ Routenentscheidungen — Strukturierte vordefinierte Optionen (Checkbox-Stil)

• 💬 Freitext — Wenn die vordefinierten Routen nicht ausreichen, schreibe dein eigenes Skript

• 📷 Rich-Media-Arsenal

  • Bilder aus der Zwischenablage einfügen

  • Lokale Dateien auswählen

  • Screenshot + Integrierter Annotator (Rechteck, Kreis, Pfeil, Stift, Text, Zuschneiden)

• 🖼️ Prompt-Bilder — Die KI kann dir Bilder zeigen (lokale Pfade, file://, http(s)://)

• 🔒 Sicherheit zuerst — Remote-Bilder validiert, größenbegrenzt, asynchron geladen

• 🎨 macOS-optimiert — Korrekte Icon-Handhabung und visueller Feinschliff

📦 Installation

Voraussetzungen

• Python >= 3.11

• uv (empfohlen) oder pip

Schnellinstallation

git clone https://github.com/pauoliva/interactive-feedback-mcp.git
cd interactive-feedback-mcp
uv sync

⚙️ Konfiguration

Füge dies zu deiner MCP-Client-Konfiguration hinzu:

Cursor (mcp.json) / Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "interactive-feedback": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/interactive-feedback-mcp",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "timeout": 900000,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

⚠️ Hinweis: Das Timeout ist in Millisekunden für Cursor (900000 = 15 Min.). Einige Clients verwenden Sekunden — passe dies entsprechend an.

🚩 Das interactive_feedback Tool

Argumente

Rückgabewerte

• Text-Feedback vom Benutzer

• Optionale Bildanhänge (als MCP-Bild-Inhaltsblöcke)

🧙 Profi-Tipps

Empfohlene Agenten-Regeln

Füge dies zu den benutzerdefinierten Anweisungen deines KI-Assistenten hinzu:

If requirements are unclear, call interactive_feedback before implementing.
Present predefined options whenever possible — give the user clear route choices.
Before finishing a task, call interactive_feedback once more for final confirmation.

Umgebungsvariablen

🛡️ Sicherheit & Zuverlässigkeit

• ✅ Remote-Bilder validiert durch Content-Type (image/*)

• ✅ Große Payloads durch Größenbeschränkung abgelehnt

• ✅ Asynchrones Abrufen hält die UI reaktionsfähig

• ✅ Lokale Dateien werden nur gelesen, wenn sie explizit referenziert werden

📄 Lizenz

MIT-Lizenz — forke es, flagge es, liefere es.

🚩 Setze deine Flagge. Schreibe deine eigene Route.

Mit 💜 gemacht für Entwickler, die sich weigern, NPCs in ihrer eigenen Codebasis zu sein.