AI导哈

交互反馈MCP服务器

Interactive Feedback MCP是一个MCP（Model Context Protocol）服务器，让AI辅助开发工具在不确定时先向用户提问而非猜测执行，节省API调用和减少错误。

  • by Larry-Labs
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Larry-Labs/Cursor_interactive-feedback-mcp

使用说明

Interactive Feedback MCP

基于 poliva/interactive-feedback-mcp 的定制部署版本，支持 Windows、macOS 和 Ubuntu/Linux 三平台开箱即用。

核心功能

Interactive Feedback MCP 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 Cursor 等 AI 辅助开发工具在不确定时先向你提问，而非猜测执行。

  • 💰 节省 API 调用 — 通过 tool call 循环避免消耗额外的高级请求配额
  • ✅ 减少错误 — 先确认再执行，减少错误代码和调试时间
  • ⏱️ 加速迭代 — 快速确认胜过调试错误猜测
  • 🎮 更好的协作 — 将单向指令变为对话，保持你的控制权

快速开始

详细的安装和配置步骤请参阅 部署指南，包括：

  • 各平台的安装步骤（Windows / macOS / Ubuntu）
  • Cursor MCP 配置
  • User Rules 配置
  • 故障排除

目录结构

.
├── README.md                           # 本文件
├── Interactive-Feedback-MCP部署指南.md  # 三平台部署指南
├── interactive-feedback-mcp/           # MCP 服务器代码
│   ├── server.py                       # 主服务器文件
│   ├── feedback_ui.py                  # 备用 Qt GUI 反馈界面
│   ├── pyproject.toml                  # 项目依赖配置
│   └── ...
└── uv-x86_64-pc-windows-msvc/         # Windows uv 包管理器
    └── uv.exe / uvw.exe / uvx.exe

致谢

相关 MCP