mcp-feedback-collector：AI交互的未来，用户反馈新篇章

mcp-feedback-collector：AI交互的未来，用户反馈新篇章

mcp-feedback-collector 一个现代化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手提供交互式用户反馈收集功能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-feedback-collector

在智能化服务日益普及的今天，用户的反馈成为优化AI体验的重要环节。mcp-feedback-collector，一个先进的Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手和用户之间提供了交互式反馈收集的强大功能。

项目介绍

mcp-feedback-collector不仅仅是一个反馈收集工具，它是一个完整的解决方案，旨在提升AI服务的交互质量和用户体验。通过提供灵活的反馈收集方式，AI助手可以更有效地获取用户的意见和建议，从而不断优化其服务。

项目技术分析

mcp-feedback-collector基于最新的MCP框架——FastMCP构建，结合了tkinter和PIL库来打造一个美观、易用的GUI界面。此外，项目利用了Python的多线程和队列处理机制，以及Pillow库进行图片处理，确保了收集过程的流畅性和高效性。

技术应用场景

在AI完成任务后，通过mcp-feedback-collector，AI可以请求用户反馈，用户可以选择提供纯文字反馈，或者上传图片，甚至两者的组合。以下是一些具体的应用场景：

• AI任务完成确认：AI完成任务后，使用mcp-feedback-collector确认用户的满意度。
• 详细问题反馈：用户可以上传截图，详细描述遇到的问题或建议。
• 代码和设计评审：AI开发人员可以收集用户对代码或设计原型反馈。
• Bug追踪和改进：收集用户的bug报告和改进建议，以便AI系统不断优化。

项目特点

1. 现代化界面

mcp-feedback-collector提供了700x800像素的GUI界面，支持中文显示，使得交互过程直观、友好。

2. 多图片支持

用户可以同时选择多张图片，支持从文件选择和剪贴板粘贴，使得反馈更加全面。

3. 灵活反馈

用户可以选择提供纯文字反馈，或者上传图片，或者两者的组合，确保反馈形式多样化。

4. 零配置安装

使用uvx一键安装，无需复杂的配置过程，简化了部署流程。

5. 智能超时

可配置的对话框超时时间，避免操作中断，确保用户有足够的时间完成反馈。

使用说明

mcp-feedback-collector的安装和使用非常简单。首先，通过pip安装uvx，然后在Claude Desktop配置文件中添加相应的配置项。重启Claude Desktop后，即可开始收集用户反馈。

核心功能

• collect_feedback()：收集用户反馈的主要工具。
• pick_image()：快速图片选择工具。
• get_image_info()：获取图片文件的详细信息。

界面预览

mcp-feedback-collector的界面设计简洁明了，用户可以轻松地完成反馈操作。界面包括AI工作完成汇报区域、文字反馈输入区域、图片反馈选择区域以及提交和取消按钮。

配置说明

项目支持多种配置，包括超时设置和图片格式支持。用户可以根据需要调整对话框的超时时间，以及支持的图片格式。

总结

mcp-feedback-collector为AI与用户之间的交互提供了一个高效、直观的解决方案。通过这个项目，AI开发者可以轻松地收集用户的反馈，不断优化AI系统的性能和用户体验。mcp-feedback-collector，开启AI反馈收集的新篇章。

关键词：mcp-feedback-collector, AI反馈收集, 用户交互, MCP服务器, FastMCP, Python多线程, Pillow图片处理

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mcp-feedback-collector 一个现代化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手提供交互式用户反馈收集功能。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp-feedback-collector