Interactive-Feedback-MCP
Interactive Feedback MCP
Documentation
🗣️ Interactive Feedback MCP - 专业版
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 Cursor、Claude Desktop 和 Windsurf 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:
# 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 block性能配置
创建 `~/.interactive_feedback_mcp/config.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
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:
# 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
python manage_logs.py view --type error2. 分析性能问题
python manage_logs.py view --type performance3. 检查项目上下文
python manage_logs.py view --type context4. 搜索特定错误
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
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
分析当前项目状态并提供改进建议3. 代码审查和优化
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
请分析 @server.py 文件的架构设计2. 批量操作
请批量处理以下文件的格式化:@ui/components/*.py3. 性能监控
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
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
# 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
- 问题反馈:GitHub Issues
- 功能建议:GitHub Discussions
⭐ 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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