Interactive Feedback MCP 开源项目最佳实践教程

最新推荐文章于 2025-06-04 09:11:45 发布

贡沫苏Truman

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Interactive Feedback MCP 开源项目最佳实践教程

interactive-feedback-mcp Interactive User Feedback MCP 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/in/interactive-feedback-mcp

1. 项目介绍

Interactive Feedback MCP 是一个简单的人机交互 MCP 服务器，它允许在 AI 辅助开发工具中实现人类参与的流程。该服务器能够运行命令、查看输出并提供直接反馈给 AI，特别适用于如 Cursor 这样的 AI 辅助开发工具。此外，它还与 Cline 和 Windsurf 工具兼容。

该项目的目的是减少在 AI 平台上的高级请求（如 OpenAI 工具调用），通过在任务完成前请求用户反馈，从而节省资源并提高性能。

2. 项目快速启动

以下是 Interactive Feedback MCP 项目的快速启动步骤：

首先，确保你的系统中已安装 Python 3.11 或更高版本。

# 安装 Python 3.11 或更高版本
# ...

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git

# 切换到项目目录
cd path/to/interactive-feedback-mcp

# 安装依赖
uv sync

# 运行 MCP 服务器
uv run server.py

确保在运行上述命令之前已正确安装 uv 包：

Windows:
```
pip install uv
```

Linux/Mac:

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

3. 应用案例和最佳实践

3.1 配置 Cursor 使用 Interactive Feedback MCP

在 Cursor 中指定自定义 MCP 服务器设置。
指向正在运行的 Interactive Feedback MCP 服务器。
根据 Cursor 文档添加自定义 MCP。

3.2 手动配置 MCP

通过 mcp.json 文件手动配置 MCP：

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

确保将 "/path/to/your/interactive-feedback-mcp" 替换为实际的项目目录。