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https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git
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# Interactive Feedback MCP（互動回饋 MCP）
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**原作者：** [Fábio Ferreira](https://x.com/fabiomlferreira)
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**分支版本：** [Minidoracat](https://github.com/Minidoracat)
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**相關資源：** [dotcursorrules.com](https://dotcursorrules.com/) 提供更多 AI 開發增強工具
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這是一個簡單的 [MCP 伺服器](https://modelcontextprotocol.io/)，用於在 AI 輔助開發工具（如 [Cursor](https://www.cursor.com)）中實現人在回路（human-in-the-loop）的工作流程。該伺服器允許您執行命令、查看輸出並直接向 AI 提供文字回饋。同時支援 [Cline](https://cline.bot) 和 [Windsurf](https://windsurf.com)。
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## ✨ 新功能：Web UI 支援
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**🌐 支援 SSH Remote 開發環境**
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此分支版本新增了 Web UI 功能，完美解決了 SSH remote 開發環境中無法使用 GUI 的問題：
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- **自動環境檢測**：系統會自動檢測運行環境
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- **本地環境**：使用原有的 Qt GUI 介面
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- **SSH Remote 環境**：自動切換到現代化 Web UI
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- **即時通訊**：基於 WebSocket 的即時命令輸出和回饋
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- **深色主題**：提供現代化的深色主題界面
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## 🎯 為什麼使用這個工具？
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透過引導 AI 助手與用戶進行確認，而非進行推測性的高成本工具調用，此模組可以大幅減少平台（如 Cursor）上的付費請求次數。在某些情況下，它可以將多達 25 次工具調用合併為單次回饋導向的請求，節省資源並提升效能。
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## 📝 提示工程設定
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為了獲得最佳效果，請在您的 AI 助手中添加以下自訂提示（例如在 Cursor 的規則或提示中）：
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> 每當你想要詢問問題時，請務必調用 MCP `interactive_feedback`。
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> 每當你即將完成用戶請求時，請調用 MCP `interactive_feedback` 而不是直接結束流程。
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> 持續調用 MCP 直到用戶的回饋為空，然後才結束請求。
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這將確保您的 AI 助手在標記任務完成前使用此 MCP 伺服器請求用戶回饋。
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## 🔧 環境檢測與配置
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系統會自動檢測運行環境並選擇適當的介面：
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### Qt GUI（本地環境）
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- 使用 Qt 的 `QSettings` 按專案基礎儲存配置
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- 包含命令設定、自動執行選項、視窗幾何狀態等
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- 設定通常儲存在平台特定位置（Windows 登錄檔、macOS plist 檔案、Linux 配置目錄）
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### Web UI（SSH Remote 環境）
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- 基於 FastAPI 和 WebSocket 的現代化界面
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- 支援即時命令執行和輸出顯示
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- 自動瀏覽器啟動和會話管理
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- 深色主題和響應式設計
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## 🚀 安裝說明
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### 系統需求
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- Python 3.11 或更新版本
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- [uv](https://github.com/astral-sh/uv) 套件管理器
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- Windows: `pip install uv`
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- Linux/Mac: `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh`
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### 安裝步驟
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1. **取得程式碼**
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```bash
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git clone https://github.com/Minidoracat/interactive-feedback-mcp.git
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cd interactive-feedback-mcp
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```
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2. **安裝依賴項**
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```bash
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uv sync
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```
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3. **測試安裝**
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```bash
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# 基本功能測試
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uv run python test_web_ui.py
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# 持久化測試模式（可在瀏覽器中實際測試）
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uv run python test_web_ui.py --persistent
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```
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4. **運行 MCP 伺服器**
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```bash
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uv run server.py
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```
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## ⚙️ AI 助手配置
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### Cursor 配置
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在 Cursor 的設定中配置自訂 MCP 伺服器，或手動編輯 `mcp.json`：
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"interactive-feedback-mcp": {
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"command": "uv",
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"args": [
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"--directory",
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||
"G:/github/interactive-feedback-mcp",
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"run",
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||
"server.py"
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],
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"timeout": 600,
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"env": {
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"FORCE_WEB": "true"
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},
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"autoApprove": [
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"interactive_feedback"
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]
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}
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}
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}
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```
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**記得將路徑修改為您實際的專案目錄！**
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### Cline / Windsurf 配置
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類似的設定原則：在各工具的 MCP 設定中配置伺服器命令，使用 `interactive-feedback-mcp` 作為伺服器識別符。
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## 🧪 測試和開發
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### 測試 Web UI 功能
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```bash
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# 快速功能測試
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uv run python test_web_ui.py
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# 互動式測試模式（持久化運行）
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uv run python test_web_ui.py --persistent
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```
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### 開發模式
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使用 FastMCP 開發模式運行伺服器並開啟測試界面：
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```bash
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uv run fastmcp dev server.py
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```
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## 🌟 功能特色
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### 🖥️ 雙介面支援
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- **Qt GUI**：適用於本地開發環境
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- **Web UI**：適用於 SSH remote 開發環境
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### 🔍 智慧環境檢測
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- 自動檢測 SSH 連線環境變數
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- 檢測 DISPLAY 設定（Linux）
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- 檢測 VSCode Remote 開發環境
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- 自動選擇最適合的介面
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### 💻 命令執行功能
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- 即時命令執行和輸出顯示
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- 支援命令中斷和程序樹終止
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- 自動工作目錄設定
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- 命令歷史記錄
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### 🎨 現代化介面
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- 深色主題設計
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- 響應式佈局（支援手機瀏覽器）
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- WebSocket 即時通訊
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- 載入動畫和視覺回饋
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## 📖 使用範例
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### 1. **MCP 配置範例**
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使用環境變數強制 Web UI：
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```json
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{
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"mcpServers": {
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"interactive-feedback-mcp": {
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"command": "uv",
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"args": [
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"--directory",
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||
"path/interactive-feedback-mcp",
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||
"run",
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||
"server.py"
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],
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"timeout": 600,
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"env": {
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"FORCE_WEB": "true"
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},
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"autoApprove": [
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"interactive_feedback"
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]
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}
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}
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}
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```
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### 2. **工具調用範例**
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AI 助手會如此調用 `interactive_feedback` 工具：
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```xml
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<use_mcp_tool>
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<server_name>interactive-feedback-mcp</server_name>
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<tool_name>interactive_feedback</tool_name>
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<arguments>
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{
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"project_directory": "/path/to/your/project",
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"summary": "我已經實現了您請求的更改並重構了主模組。"
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}
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</arguments>
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</use_mcp_tool>
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```
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### 3. **環境變數控制範例**
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**在 MCP 配置中設定**：
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```json
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"env": {
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"FORCE_WEB": "true" // 強制使用 Web UI
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}
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```
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**支援的環境變數值**：
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- `"true"`, `"1"`, `"yes"`, `"on"` → 強制使用 Web UI
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- `"false"`, `"0"`, `"no"`, `"off"` → 使用預設邏輯
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- 未設定 → 根據環境自動檢測
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## 🔄 工作流程
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1. **AI 助手調用** - AI 完成任務後調用 `interactive_feedback`
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2. **環境檢測** - 系統自動檢測運行環境
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3. **介面啟動** - 根據環境啟動 Qt GUI 或 Web UI
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4. **用戶互動** - 用戶可以執行命令、查看輸出、提供回饋
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5. **回饋傳遞** - 用戶回饋傳回給 AI 助手
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6. **流程繼續** - AI 根據回饋繼續或結束任務
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## 🆕 版本更新
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### v2.0 - Web UI 支援
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- ✅ 新增 Web UI 介面支援 SSH remote 開發
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- ✅ 自動環境檢測和介面選擇
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- ✅ WebSocket 即時通訊
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- ✅ 現代化深色主題
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- ✅ 響應式設計支援
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- ✅ 持久化測試模式
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### v1.0 - 基礎版本（原作者）
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- ✅ Qt GUI 介面
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- ✅ 命令執行功能
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- ✅ MCP 協議支援
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- ✅ 多平台支援
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## 🙏 致謝與聯繫
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### 原作者
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**Fábio Ferreira** - [X @fabiomlferreira](https://x.com/fabiomlferreira)
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如果您覺得 Interactive Feedback MCP 有用，最好的支持方式是關注原作者的 X 帳號。
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### 分支維護者
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如有關於 Web UI 功能的問題或建議，歡迎在 [GitHub Issues](https://github.com/Minidoracat/interactive-feedback-mcp/issues) 中提出。
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### 相關資源
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- [dotcursorrules.com](https://dotcursorrules.com/) - 更多 AI 輔助開發工作流程資源
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- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) - MCP 官方文件
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## 📄 授權條款
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本專案採用 MIT 授權條款。詳見 [LICENSE](LICENSE) 檔案。
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**🌟 歡迎 Star 此專案並分享給更多開發者！** |