Interactive

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MCP 服务器，用于在 AI 辅助开发过程中收集用户的交互式反馈。通过引导 AI 与用户确认而非自行猜测，减少不必要的工具调用，降低平台成本，提高开发效率。

工作流程

1. AI 调用 interactive_feedback 工具
2. 自动打开浏览器界面（Web UI）
3. 用户输入反馈文本、上传截图、选择常用提示词
4. 通过 WebSocket 实时传递给 AI
5. AI 根据反馈调整行为或结束任务

安装

pip install uv

配置

将以下内容添加到 MCP 配置文件：

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

支持的 AI 平台：Cursor | Cline | Windsurf | Augment | Trae

环境变量

SSH 远程开发时，将 MCP_WEB_HOST 设为 0.0.0.0 以允许远程访问，或使用 SSH 端口转发。

功能

• 提示词管理 - 常用提示词的增删改查和智能排序
• 自动定时提交 - 1-86400 秒可配置定时器，支持暂停/恢复
• 图片上传 - 拖放、粘贴，支持 PNG/JPG/GIF/BMP/WebP
• 多语言 - 简体中文、English，即时切换
• WebSocket 实时通信 - 状态监控、自动重连

开发

git clone https://github.com/RealAlexandreAI/mcp-interactive.git
cd mcp-interactive
uv sync

# 测试
make test          # 单元测试
make test-web      # Web UI 测试
uv run python scripts/mcp_stdio_smoke.py  # MCP stdio 握手烟测（initialize/list/call，默认非阻塞）
uv run python scripts/mcp_stdio_smoke.py --exercise-interactive --call-timeout 5

# 代码检查
make check         # 完整检查（lint + format + type）

致谢

• 原始项目：noopstudios/interactive-feedback-mcp by Fabio Ferreira
• 上游 fork：Minidoracat/mcp-feedback-enhanced

License

MIT