Interactive Feedback MCP：AI辅助开发的实时交互反馈系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/interactive-feedback-mcp Interactive Feedback MCP 是由开发者 Fábio Ferreira 创建的一个简单而强大的 MCP（Model Context Protocol）服务器。它旨在为 AI 辅助开发工具，如 Cursor 提供一个人类在环（human-in-the-loop）的工作流程。通过这个服务器，用户可以在执行命令时查看输出并提供直接反馈给 AI，从而优化开发体验。此外，该服务器还与 Cline 和 Windsurf 兼容，扩展了其应用场景。
技术架构与核心特性
该项目采用 Python 3.11 或更高版本开发，使用 uv 作为包管理器，并依赖 FastMCP、psutil 和 PySide6 等关键库。系统使用 Qt 的 QSettings 来存储每个项目的配置信息，包括要运行的命令、是否在下次启动时自动执行该命令、命令部分的可见状态以及窗口的几何和状态信息。
系统的主要技术特性包括：
- 跨平台兼容：支持 Windows、macOS 和 Linux 系统
- 项目级配置：每个项目都有独立的配置存储
- 实时命令执行：可在指定项目目录中运行任意命令
- 智能反馈收集：通过专门的界面收集用户反馈
核心功能模块
交互式反馈工具
系统通过 interactive_feedback 工具提供核心功能，该工具接受项目目录路径和变更摘要作为参数，启动图形界面供用户提供反馈。
配置管理系统
使用 Qt QSettings 存储项目特定配置，包括：
- 运行命令内容
- 自动执行选项状态
- 命令部分可见性设置
- 窗口布局偏好
命令执行引擎
内置完整的命令执行功能，支持：
- 实时输出显示
- 进程状态监控
- 子进程树管理
- 环境变量继承
应用场景与优势
命令执行确认机制
在 AI 完成重要命令执行前，通过 interactive-feedback-mcp 向用户确认执行结果，确保操作符合预期并避免潜在风险。
代码审查助手
当 AI 辅助生成代码后，用户可以通过系统提供的专门界面进行即时审查，快速提出修改建议，从而提升代码质量。
资源优化管理
通过精准控制工具调用频率，系统能显著减少不必要的资源消耗，特别在降低高成本 API 调用方面效果显著。在某些情况下，可以将多达 25 个工具调用合并为单个反馈感知请求，大幅节省资源并提高性能。
安装与配置
环境要求
- Python 3.11 或更新版本
- uv 包管理器
- 支持 Cursor、Cline 或 Windsurf 等 AI 辅助开发工具
安装步骤
- 克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/in/interactive-feedback-mcp - 进入项目目录：
cd interactive-feedback-mcp - 安装依赖：
uv sync - 运行服务器：
uv run server.py
提示工程优化
为了获得最佳使用效果，建议在 AI 助手的自定义提示中添加以下内容：
每当您想要提问时，请始终调用 MCP
interactive_feedback每当您即将完成用户请求时，请调用 MCPinteractive_feedback而不是简单地结束过程 持续调用 MCP，直到用户反馈为空，然后结束请求
开发与测试
系统支持开发模式运行，可通过以下命令启动带有 Web 界面的测试环境：
uv run fastmcp dev server.py
这将打开一个 Web 界面，允许您与 MCP 工具进行交互测试。
总结
Interactive Feedback MCP 是一个功能强大的开源项目，它为 AI 辅助开发工具提供了一个实时的交互反馈机制。通过集成这个项目，开发者可以在开发过程中更高效地与 AI 进行交互，提高开发质量并优化性能。该系统的核心价值在于建立了开发者与 AI 之间更加紧密的协作关系，代表了 AI 辅助开发工具的未来发展方向。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
