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Interactive-Feedback-MCP

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Interactive Feedback MCP

16 stars PythonOthers Updated Aug 14, 2026

Documentation

🗣️ Interactive Feedback MCP - 专业版

Python
PySide6
FastMCP
License
MCP

专为AI辅助开发设计的智能交互反馈系统

Interactive Feedback MCP 是一个高性能的 MCP Server,专为 CursorClaude DesktopWindsurf 等AI开发工具设计。采用现代化三栏布局和毛玻璃效果UI,支持实时交互反馈、多媒体处理和智能项目分析。

✨ 核心特性

🎯 智能交互系统

  • 🔄 实时双向对话 - AI助手可暂停并请求用户澄清,避免猜测性开发
  • 🎯 预定义选项 - 快速选择常用操作,提升开发效率
  • 📊 智能分析 - 自动分析用户意图、紧急程度和项目上下文
  • ⚡ 性能优化 - 启动时间 Rules for AI** 中添加:
markdown
# Interactive Feedback MCP 使用规则

## 强制交互协议
- 收到用户消息后,必须先调用 `interactive_feedback` 工具进行智能分析
- 提供预定义选项供用户快速选择
- 执行操作前必须获得用户确认
- 完成任务后询问是否需要进一步操作

## 使用场景
- 需求不明确时:询问澄清
- 有多种实现方案时:提供选项
- 重要操作前:请求确认
- 任务完成后:询问后续需求

## 格式示例

请使用 interactive_feedback 工具询问用户具体需求

code
// Code block

性能配置

创建 `~/.interactive_feedback_mcp/config.json`:

json
{
  "ui": {
    "theme": "enhanced_glassmorphism",
    "language": "zh_CN",
    "font_family": "PingFang SC",
    "font_size": 14,
    "window_width": 1400,
    "window_height": 1200,
    "panel_ratios": [40, 40, 20]
  },
  "performance": {
    "max_startup_time": 2.0,
    "max_response_time": 100.0,
    "max_memory_usage": 100.0,
    "enable_monitoring": true
  }
}

📄 日志系统

🔍 日志功能

本项目现已集成完整的日志系统,支持:

  • 📊 多级别日志记录 (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL)
  • 🔄 文件轮转和大小控制 (默认10MB轮转,保留5个备份)
  • ⚡ 性能监控 (记录操作耗时,识别慢操作)
  • 📋 项目上下文记录 (自动记录项目信息和Git状态)
  • 🐛 错误详情追踪 (包含堆栈信息和上下文)
  • 👁️ 实时日志监控

📁 日志文件位置

code
logs/
├── interactive_feedback_mcp.log    # 主日志文件
├── errors.log                      # 错误日志
├── performance.log                  # 性能日志  
└── project_context.log             # 项目上下文日志

🛠️ 日志管理工具

使用 `manage_logs.py` 脚本管理日志:

bash
# 查看日志摘要
python manage_logs.py summary

# 查看最近50行主日志
python manage_logs.py view --type main --lines 50

# 查看错误日志
python manage_logs.py view --type error

# 搜索日志内容
python manage_logs.py search "错误关键词" --type all

# 分析错误统计
python manage_logs.py analyze

# 实时监控日志
python manage_logs.py monitor

# 清理30天前的日志
python manage_logs.py cleanup --days 30

# 导出日志文件
python manage_logs.py export --output logs_backup.zip

# 配置日志级别
python manage_logs.py config --level DEBUG

⚙️ 日志配置

日志配置文件 `logging_config.json` 允许自定义:

  • 📝 日志级别和格式
  • 📦 文件大小和轮转设置
  • 🖥️ 控制台输出控制
  • ⏱️ 性能监控阈值
  • 🧹 自动清理策略

🚨 排查问题

使用日志系统排查问题:

1. 查看错误日志

bash
python manage_logs.py view --type error

2. 分析性能问题

bash
python manage_logs.py view --type performance

3. 检查项目上下文

bash
python manage_logs.py view --type context

4. 搜索特定错误

bash
python manage_logs.py search "UI启动失败" --type all

📖 使用指南

基础用法

1. 智能交互反馈

code
请使用 interactive_feedback 询问我想要什么类型的API设计

2. 项目分析和建议

code
分析当前项目状态并提供改进建议

3. 代码审查和优化

code
请审查这段代码并提供优化建议:[代码内容]

高级功能

1. 文件引用系统

code
请分析 @server.py 文件的架构设计

2. 批量操作

code
请批量处理以下文件的格式化:@ui/components/*.py

3. 性能监控

code
检查当前应用的性能指标并提供优化建议

UI界面说明

三栏布局

  • 左栏(40%):消息内容和用户输入
  • 中栏(40%):AI智能推荐和选项
  • 右栏(20%):项目信息和Git状态

快捷键

  • `Ctrl+Enter`:提交反馈
  • `Escape`:取消操作
  • `Ctrl+1-5`:快速选择预定义选项
  • `Ctrl+/`:显示帮助信息

🛠️ 开发指南

项目结构

code
interactive-feedback-mcp/
├── server.py                          # MCP服务器入口
├── enhanced_feedback_ui.py            # UI主程序
├── rules.md                          # 开发规范文档
├── pyproject.toml                    # 项目配置
├── ui/                               # UI组件模块
│   ├── components/                   # 核心组件
│   │   ├── three_column_layout.py   # 三栏布局
│   │   ├── enhanced_markdown_renderer.py  # 渲染引擎
│   │   └── main_window.py           # 主窗口
│   ├── styles/                      # 样式主题
│   │   └── enhanced_glassmorphism.py # 毛玻璃主题
│   ├── utils/                       # 工具模块
│   │   ├── performance.py           # 性能监控
│   │   └── config_manager.py        # 配置管理
│   └── widgets/                     # 自定义控件
└── tests/                           # 测试文件

开发环境设置

bash
# 安装开发依赖
uv sync --dev

# 运行测试
uv run python -m pytest tests/

# 代码格式化
uv run python -m black .

# 类型检查
uv run python -m mypy .

性能要求

  • 启动时间: 80%
  • 编写清晰的提交消息

📄 许可证

本项目基于 MIT License 开源协议。

🙏 致谢


📞 联系方式

⭐ 如果这个项目对您有帮助,请给我们一个Star!

Frequently asked questions

What is Interactive-Feedback-MCP?

Interactive-Feedback-MCP is Interactive Feedback MCP

How do I install Interactive-Feedback-MCP?

Open the GitHub repository and follow its README. Most MCP servers are added to your client's MCP config, then called by your agent.

Is Interactive-Feedback-MCP open source?

Yes — it is hosted on GitHub at https://github.com/zengxiaolou/Interactive-Feedback-MCP and has 16 stars.

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