🚩 Flag MCP

✨ ¿Qué es "Flag"?

En las novelas visuales y Galgames, una "bandera" (フラグ) es el momento en que una elección desencadena una nueva rama de la historia. Una decisión lo cambia todo.

Flag MCP lleva ese mismo poder a la programación asistida por IA. Cuando tu asistente de IA llega a una encrucijada, no adivina: levanta una bandera y espera a que elijas la ruta.

🎮 Tú eres el protagonista. La IA espera en cada punto de ramificación.

💎 Cada bandera define la ruta. Se acabaron las reescrituras especulativas.

🚀 Interacción rica. Texto, capturas de pantalla, anotaciones: todo tu arsenal.

Esto transforma la programación con IA de "esperar que funcione" a una narrativa donde tú tienes el control.

Ámbito de aplicación:

• Planes de programación facturados por solicitud.

• Desarrolladores que desean controlar el comportamiento de la IA.

🔥 Antes y después

🎯 Características principales

• 🖥️ Interfaz de usuario en modo oscuro — Un elegante diálogo de escritorio nativo que se adapta a tu flujo de trabajo

• ✅ Opciones de ruta — Opciones predefinidas estructuradas (estilo casilla de verificación)

• 💬 Texto libre — Cuando las rutas predefinidas no son suficientes, escribe tu propio guion

• 📷 Arsenal multimedia enriquecido

  • Pegar imágenes desde el portapapeles

  • Seleccionar archivos locales

  • Captura de pantalla + Anotador integrado (rectángulo, círculo, flecha, lápiz, texto, recorte)

• 🖼️ Imágenes de aviso — La IA puede mostrarte imágenes (rutas locales, file://, http(s)://)

• 🔒 Seguridad primero — Imágenes remotas validadas, con límite de tamaño y carga asíncrona

• 🎨 Optimizado para macOS — Manejo adecuado de iconos y pulido visual

📦 Instalación

Requisitos previos

• Python >= 3.11

• uv (recomendado) o pip

Instalación rápida

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

⚙️ Configuración

Añádelo a la configuración de tu cliente MCP:

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"]
    }
  }
}

⚠️ Nota: El tiempo de espera está en milisegundos para Cursor (900000 = 15 min). Algunos clientes usan segundos; ajústalo en consecuencia.

🚩 La herramienta interactive_feedback

Argumentos

Retornos

• Comentarios de texto del usuario

• Archivos adjuntos de imagen opcionales (como bloques de contenido de imagen MCP)

🧙 Consejos profesionales

Reglas de agente recomendadas

Añade esto a las instrucciones personalizadas de tu asistente de IA:

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.

Variables de entorno

🛡️ Seguridad y fiabilidad

• ✅ Imágenes remotas validadas por tipo de contenido (image/*)

• ✅ Cargas útiles grandes rechazadas mediante límite de tamaño

• ✅ La obtención asíncrona mantiene la UI receptiva

• ✅ Archivos locales leídos solo cuando se hace referencia explícita a ellos

📄 Licencia

Licencia MIT: haz un fork, ponle una bandera, despliégalo.

🚩 Planta tu bandera. Escribe tu propia ruta.

Hecho con 💜 para desarrolladores que se niegan a ser NPCs en su propia base de código.