MCP/mcp-feedback-enhanced
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Minidoracat 4eb528cb46 📝 更新2.4.0相關文檔
2025-06-13 18:51:17 +08:00

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MCP Feedback Enhanced（交互反馈 MCP）

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原作者： Fábio Ferreira | 原始项目 ⭐ 分支版本： Minidoracat UI 设计参考： sanshao85/mcp-feedback-collector

🎯 核心概念

这是一个 MCP 服务器，建立反馈导向的开发工作流程，采用纯 Web UI 架构，完美适配本地、SSH Remote 环境（Cursor SSH Remote、VS Code Remote SSH）与 WSL (Windows Subsystem for Linux) 环境。通过引导 AI 与用户确认而非进行推测性操作，可将多次工具调用合并为单次反馈导向请求，大幅节省平台成本并提升开发效率。

🌐 Web-Only 架构优势：

  • 🚀 简化部署：无需 GUI 依赖，安装更轻量
  • 🌍 跨平台兼容：支持所有操作系统和环境
  • 🔧 维护简单：统一的 Web 界面，降低复杂度
  • 📦 体积精简：移除重型 GUI 库，安装包大幅缩小

支持平台： Cursor | Cline | Windsurf | Augment | Trae

🔄 工作流程

  1. AI 调用 → mcp-feedback-enhanced 工具
  2. Web UI 启动 → 自动打开浏览器界面（纯 Web 架构）
  3. 智能交互 → 提示词选择、文字输入、图片上传、自动提交
  4. 即时反馈 → WebSocket 连接即时传递信息给 AI
  5. 会话追踪 → 自动记录会话历史与统计
  6. 流程继续 → AI 根据反馈调整行为或结束任务

🌟 主要功能

🌐 纯 Web UI 架构系统

  • Web-Only 设计：完全移除桌面 GUI 依赖，采用纯 Web 界面
  • 通用兼容性：支持本地、SSH Remote 和 WSL 环境
  • 自动适配：智能环境检测与最佳配置
  • 轻量部署：无需复杂的 GUI 环境配置

📝 智能提示词管理系统（v2.4.0 新功能）

  • CRUD 操作：新增、编辑、删除、使用常用提示词
  • 使用统计：追踪使用频率并智能排序
  • 快速应用：一键选择和应用提示词
  • 自动提交整合：支持自动提交标记和优先显示

⏰ 自动定时提交功能（v2.4.0 新功能）

  • 弹性计时：可设定 1-86400 秒的倒数计时器
  • 视觉化显示：即时倒数显示和状态指示
  • 深度整合：与提示词管理系统无缝配合
  • 完整控制：支持暂停、恢复、取消操作

📊 会话管理与追踪（v2.4.0 新功能）

  • 即时状态：当前会话状态即时显示
  • 历史记录：完整的会话历史和统计分析
  • 数据统计：今日会话数量和平均时长统计
  • 详情管理：会话详情查看和管理功能

🔗 连接监控系统（v2.4.0 新功能）

  • 即时监控：WebSocket 连接状态即时监控
  • 品质指示：延迟测量和连接品质指示
  • 自动重连：智能重连机制和错误处理
  • 详细统计：完整的连接统计信息

🎨 现代化界面设计

  • 模块化架构：JavaScript 完全模块化重构
  • 响应式设计：适配不同屏幕尺寸和窗口大小
  • 统一风格：一致的设计语言和视觉体验
  • 会话面板：新增左侧会话管理面板，支持收合/展开

🖼️ 图片支持

  • 格式支持：PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP
  • 上传方式：拖拽文件 + 剪贴板粘贴（Ctrl+V）
  • 无限制上传：支持任意大小的图片文件，自动智能处理

🌏 多语言

  • 三语支持：简体中文、英文、繁体中文
  • 智能检测：根据系统语言自动选择
  • 即时切换：界面内可直接切换语言

✨ WSL 环境支持（v2.2.5）

  • 自动检测：智能识别 WSL (Windows Subsystem for Linux) 环境
  • 浏览器整合：WSL 环境下自动启动 Windows 浏览器
  • 多种启动方式：支持 cmd.exe、powershell.exe、wslview 等多种浏览器启动方法
  • 无缝体验：WSL 用户可直接使用 Web UI，无需额外配置

🌐 SSH Remote 环境支持（v2.3.0 新功能）

  • 智能检测：自动识别 SSH Remote 环境（Cursor SSH Remote、VS Code Remote SSH 等）
  • 浏览器启动指引：当无法自动启动浏览器时，提供清晰的解决方案
  • 端口转发支持：完整的端口转发设置指引和故障排除
  • MCP 整合优化：改善与 MCP 系统的整合，提供更稳定的连接体验
  • 详细文档：SSH Remote 环境使用指南

🌐 界面预览

Web UI 界面（v2.4.0 - Web-Only 架构）

Web UI 主界面 - 提示词管理与自动提交
📱 点击查看完整界面截图
Web UI 完整界面 - 会话管理与设置

Web UI 界面 - 纯 Web 架构，支持提示词管理、自动提交、会话追踪等智能功能

快捷键支持

  • Ctrl+Enter（Windows/Linux）/ Cmd+Enter（macOS）：提交反馈（主键盘与数字键盘皆支持）
  • Ctrl+V（Windows/Linux）/ Cmd+V（macOS）：直接粘贴剪贴板图片
  • Ctrl+I（Windows/Linux）/ Cmd+I（macOS）：快速聚焦输入框 (感谢 @penn201500)

🚀 快速开始

1. 安装与测试

# 安装 uv（如果尚未安装）
pip install uv

# 快速测试
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

2. 配置 MCP

基本配置（适合大多数用户）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

进阶配置（需要自定义环境）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "env": {
        "MCP_DEBUG": "false",
        "MCP_WEB_PORT": "8765"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

3. 设定提示工程

为了获得最佳效果，请在 AI 助手中添加以下规则：

# MCP Interactive Feedback 规则

1. 在任何流程、任务、对话进行时，无论是询问、回复、或完成阶段性任务，皆必须调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
2. 每当收到用户反馈，若反馈内容非空，必须再次调用 MCP mcp-feedback-enhanced，并根据反馈内容调整行为。
3. 仅当用户明确表示「结束」或「不再需要交互」时，才可停止调用 MCP mcp-feedback-enhanced，流程才算结束。
4. 除非收到结束指令，否则所有步骤都必须重复调用 MCP mcp-feedback-enhanced。
5. 完成任务前，必须使用 MCP mcp-feedback-enhanced 工具向用户询问反馈。

⚙️ 进阶设定

环境变量

变量 用途 值 默认
MCP_DEBUG 调试模式 true/false false
MCP_WEB_PORT Web UI 端口 1024-65535 8765

测试选项

# 版本查询
uvx mcp-feedback-enhanced@latest version       # 检查版本

# 界面测试
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web    # 测试 Web UI (自动持续运行)

# 调试模式
MCP_DEBUG=true uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

开发者安装

git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git
cd mcp-feedback-enhanced
uv sync

本地测试方式

# 功能测试
uv run python -m mcp_feedback_enhanced test              # 标准功能测试
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --web   # Web UI 测试 (持续运行)

# 单元测试
make test                                                # 运行所有单元测试
make test-fast                                          # 快速测试 (跳过慢速测试)
make test-cov                                           # 测试并生成覆盖率报告

# 代码质量检查
make check                                              # 完整代码质量检查
make quick-check                                        # 快速检查并自动修复

测试说明

  • 功能测试：测试 MCP 工具的完整功能流程
  • 单元测试：测试各个模块的独立功能
  • 覆盖率测试：生成 HTML 覆盖率报告到 htmlcov/ 目录
  • 质量检查：包含 linting、格式化、类型检查

🆕 版本更新记录

📋 完整版本更新记录： RELEASE_NOTES/CHANGELOG.zh-CN.md

最新版本亮点（v2.4.0）

  • 🏗️ Web-Only 架构重构: 完全移除 PyQt6 GUI 依赖，转为纯 Web UI 架构，大幅简化部署
  • 📝 智能提示词管理: 新增完整的提示词 CRUD 系统，支持使用统计和智能排序
  • ⏰ 自动定时提交: 可设定倒数计时器，与提示词管理深度整合
  • 📊 会话管理系统: 即时会话状态、历史记录和统计分析功能
  • 🔗 连接监控增强: WebSocket 连接状态监控、延迟测量和自动重连
  • 🎨 UI/UX 全面优化: 新增会话面板、响应式设计、统一视觉风格
  • 🌐 多语言系统增强: 优化语言切换机制，提升本地化覆盖率
  • 🛠️ 技术架构升级: JavaScript 模块化重构，采用现代化开发模式

🐛 常见问题

🌐 SSH Remote 环境问题

Q: SSH Remote 环境下浏览器无法启动 A: 这是正常现象。SSH Remote 环境没有图形界面，需要手动在本地浏览器打开。详细解决方案请参考：SSH Remote 环境使用指南

Q: 为什么没有接收到 MCP 新的反馈？ A: 可能是 WebSocket 连接问题。解决方法：直接重新刷新浏览器页面。

Q: 为什么没有调用出 MCP？ A: 请确认 MCP 工具状态为绿灯。解决方法：反复开关 MCP 工具，等待几秒让系统重新连接。

Q: Augment 无法启动 MCP A: 解决方法：完全关闭并重新启动 VS Code 或 Cursor，重新打开项目。

🔧 一般问题

Q: 如何使用旧版 GUI 界面？ A: v2.4.0 版本已完全移除 PyQt6 GUI 依赖，转为纯 Web UI 架构。如需使用旧版 GUI，请指定 v2.3.0 或更早版本：

# 使用 v2.3.0（最后支持 GUI 的版本）
uvx mcp-feedback-enhanced@2.3.0

# 或在 MCP 配置中指定版本
{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@2.3.0"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

注意：旧版本不包含 v2.4.0 的新功能（提示词管理、自动提交、会话管理等）。

Q: 出现 "Unexpected token 'D'" 错误 A: 调试输出干扰。设置 MCP_DEBUG=false 或移除该环境变量。

Q: 中文字符乱码 A: 已在 v2.0.3 修复。更新到最新版本：uvx mcp-feedback-enhanced@latest

Q: 多屏幕环境下窗口消失或定位错误 A: 已在 v2.1.1 修复。进入「⚙️ 设置」标签页，勾选「总是在主屏幕中心显示窗口」即可解决。特别适用于 T 字型屏幕排列等复杂多屏幕配置。

Q: 图片上传失败 A: 检查文件格式（PNG/JPG/JPEG/GIF/BMP/WebP）。系统支持任意大小的图片文件。

Q: Web UI 无法启动 A: 检查防火墙设置或尝试使用不同的端口。

Q: UV Cache 占用过多磁盘空间 A: 由于频繁使用 uvx 命令，cache 可能会累积到数十 GB。建议定期清理：

# 查看 cache 大小和详细信息
python scripts/cleanup_cache.py --size

# 预览清理内容（不实际清理）
python scripts/cleanup_cache.py --dry-run

# 执行标准清理
python scripts/cleanup_cache.py --clean

# 强制清理（会尝试关闭相关程序，解决 Windows 文件占用问题）
python scripts/cleanup_cache.py --force

# 或直接使用 uv 命令
uv cache clean

详细说明请参考：Cache 管理指南

Q: AI 模型无法解析图片 A: 各种 AI 模型（包括 Gemini Pro 2.5、Claude 等）在图片解析上可能存在不稳定性，表现为有时能正确识别、有时无法解析上传的图片内容。这是 AI 视觉理解技术的已知限制。建议：

  1. 确保图片质量良好（高对比度、清晰文字）
  2. 多尝试几次上传，通常重试可以成功
  3. 如持续无法解析，可尝试调整图片大小或格式

🙏 致谢

🌟 支持原作者

Fábio Ferreira - X @fabiomlferreira 原始项目： noopstudios/interactive-feedback-mcp

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设计灵感

sanshao85 - mcp-feedback-collector

贡献者

penn201500 - GitHub @penn201500

  • 🎯 自动聚焦输入框功能 (PR #39)

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📄 授权

MIT 授权条款 - 详见 LICENSE 档案

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