# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows (PowerShell)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 或者使用 pip
pip install uv

git clone https://github.com/your-username/interactive-feedback-mcp.git
cd interactive-feedback-mcp

# 测试MCP服务器
uv run server.py

# 测试UI界面
uv run enhanced_feedback_ui.py --prompt "测试消息" --output-file test.json

{
  "mcpServers": {
    "interactive-feedback": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "/absolute/path/to/interactive-feedback-mcp", 
        "run", 
        "server.py"
      ],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "interactive-feedback": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory", 
        "/absolute/path/to/interactive-feedback-mcp", 
        "run", 
        "server.py"
      ],
      "timeout": 600
    }
  }
}

# Interactive Feedback MCP 使用规则

## 强制交互协议
- 收到用户消息后，必须先调用 `interactive_feedback` 工具进行智能分析
- 提供预定义选项供用户快速选择
- 执行操作前必须获得用户确认
- 完成任务后询问是否需要进一步操作

## 使用场景
- 需求不明确时：询问澄清
- 有多种实现方案时：提供选项
- 重要操作前：请求确认
- 任务完成后：询问后续需求

## 格式示例

{
  "ui": {
    "theme": "enhanced_glassmorphism",
    "language": "zh_CN",
    "font_family": "PingFang SC",
    "font_size": 14,
    "window_width": 1400,
    "window_height": 1200,
    "panel_ratios": [40, 40, 20]
  },
  "performance": {
    "max_startup_time": 2.0,
    "max_response_time": 100.0,
    "max_memory_usage": 100.0,
    "enable_monitoring": true
  }
}

logs/
├── interactive_feedback_mcp.log    # 主日志文件
├── errors.log                      # 错误日志
├── performance.log                  # 性能日志  
└── project_context.log             # 项目上下文日志

# 查看日志摘要
python manage_logs.py summary

# 查看最近50行主日志
python manage_logs.py view --type main --lines 50

# 查看错误日志
python manage_logs.py view --type error

# 搜索日志内容
python manage_logs.py search "错误关键词" --type all

# 分析错误统计
python manage_logs.py analyze

# 实时监控日志
python manage_logs.py monitor

# 清理30天前的日志
python manage_logs.py cleanup --days 30

# 导出日志文件
python manage_logs.py export --output logs_backup.zip

# 配置日志级别
python manage_logs.py config --level DEBUG

请使用 interactive_feedback 询问我想要什么类型的API设计

分析当前项目状态并提供改进建议

请审查这段代码并提供优化建议：[代码内容]

请分析 @server.py 文件的架构设计

请批量处理以下文件的格式化：@ui/components/*.py

检查当前应用的性能指标并提供优化建议

interactive-feedback-mcp/
├── server.py                          # MCP服务器入口
├── enhanced_feedback_ui.py            # UI主程序
├── rules.md                          # 开发规范文档
├── pyproject.toml                    # 项目配置
├── ui/                               # UI组件模块
│   ├── components/                   # 核心组件
│   │   ├── three_column_layout.py   # 三栏布局
│   │   ├── enhanced_markdown_renderer.py  # 渲染引擎
│   │   └── main_window.py           # 主窗口
│   ├── styles/                      # 样式主题
│   │   └── enhanced_glassmorphism.py # 毛玻璃主题
│   ├── utils/                       # 工具模块
│   │   ├── performance.py           # 性能监控
│   │   └── config_manager.py        # 配置管理
│   └── widgets/                     # 自定义控件
└── tests/                           # 测试文件

# 安装开发依赖
uv sync --dev

# 运行测试
uv run python -m pytest tests/

# 代码格式化
uv run python -m black .

# 类型检查
uv run python -m mypy .

# 检查编码设置
python -c "import locale; print(locale.getpreferredencoding())"

# 强制UTF-8
export PYTHONIOENCODING=utf-8

# 重置配置
rm ~/.interactive_feedback_mcp/config.json

# 重新启动应用
uv run enhanced_feedback_ui.py --prompt "测试" --output-file test.json

# 检查性能指标
uv run python -c "
from ui.utils.performance import global_performance_monitor
monitor = global_performance_monitor
monitor.start_monitoring()
print(monitor.get_current_metrics())
"