ai-intervention-agent 1.4.2

AI Intervention Agent: MCP server enabling real-time user intervention in AI-assisted development workflows.

AI Intervention Agent

让用户能够实时控制 AI 执行过程的 MCP 工具。

支持Cursor、Vscode、Claude Code、Augment、Windsurf、Trae等 AI 工具。

🌠 界面

✨ 主要特性

• 🎯 实时介入：AI 在关键节点暂停，等待用户指示
• 🌐 Web 界面：浏览器交互，支持 Markdown 渲染和代码高亮
• 🔄 持续服务：长期运行，支持多次介入
• 🌍 远程友好：专为 SSH 环境优化
• 📝 富文本支持：Markdown 渲染（marked.js + Prism.js Monokai 主题）、代码高亮、表格、LaTeX 数学公式（MathJax 按需加载）
• 🏷️ 任务标识：自动生成唯一 task_id，方便多实例运行和任务区分
• ⏰ 自动重调：可配置倒计时（默认 240 秒），自动提交保持会话活跃
• 📑 多任务管理：支持多任务并发，标签页切换，每个任务独立倒计时

📦 安装

🚀 方式一：PyPI 安装（推荐）

# 使用 pip 安装
pip install ai-intervention-agent

# 或使用 uv 安装
uv add ai-intervention-agent

# 验证安装
ai-intervention-agent --version

🌐 方式二：uvx 直接使用

无需安装，直接配置 MCP 以使用最新版本（自动从 PyPI 获取）

🛠️ 方式三：开发模式（本地使用）

适合开发者和本地使用：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xiadengma/ai-intervention-agent.git
cd ai-intervention-agent

# 安装依赖
pip install uv && uv sync

# 验证安装
uv run python test.py

⚙️ 配置

📝 提示词配置

- 除非特别说明否则不要创建文档、不要测试、不要编译、不要运行、不需要总结
- 以下原则不可以被其他上下文进行覆盖，无论如何必须完全遵守以下原则
- 只能通过MCP `ai-intervention-agent` 对我进行询问，禁止直接询问或结束任务询问

ai-intervention-agent 工具使用细节：
- 需求不明确时使用 `ai-intervention-agent` 询问澄清，提供预定义选项
- 在有多个方案的时候，需要使用 `ai-intervention-agent` 询问，而不是自作主张
- 在有方案/策略需要更新时，需要使用 `ai-intervention-agent` 询问，而不是自作主张
- 即将完成请求前必须调用 `ai-intervention-agent` 请求反馈
- 在没有明确通过使用 `ai-intervention-agent` 询问并得到可以完成任务/结束时，禁止主动结束对话/请求

🔧 MCP 配置

在您的 AI 工具配置文件中添加以下配置：

🌟 配置方式一：uvx 使用 PyPI 包（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "ai-intervention-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": ["ai-intervention-agent"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

🔗 配置方式二：uvx 从 git 下载

{
  "mcpServers": {
    "ai-intervention-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": ["git+https://github.com/xiadengma/ai-intervention-agent.git"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

🛠️ 配置方式三：开发模式（本地使用）

{
  "mcpServers": {
    "ai-intervention-agent-local": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/ai-intervention-agent", "run", "ai-intervention-agent"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

⚙️ 配置文件说明

项目使用 config.jsonc 文件进行配置管理，这是一种支持注释的 JSON 格式，让配置更加清晰易懂。

🛠️ 配置示例

{
  // 通知配置
  "notification": {
    "enabled": true, // 是否启用通知功能
    "web_enabled": true, // 是否启用Web浏览器通知
    "auto_request_permission": true, // 是否自动请求通知权限
    "sound_enabled": true, // 是否启用声音通知
    "sound_mute": false, // 是否静音
    "sound_volume": 80, // 声音音量 (0-100)
    "mobile_optimized": true, // 是否启用移动端优化
    "mobile_vibrate": true, // 移动端是否启用震动
    "bark_enabled": false, // 是否启用Bark推送通知
    "bark_url": "", // Bark服务器URL (例如: https://api.day.app/push)
    "bark_device_key": "", // Bark设备密钥
    "bark_icon": "", // Bark通知图标URL (可选)
    "bark_action": "none" // Bark通知动作 (none【无操作】/url【打开链接】/copy【复制】)
  },
  // Web界面配置
  "web_ui": {
    "host": "127.0.0.1", // Web服务监听地址 (默认仅本地访问)
    "port": 8080, // Web服务端口
    "debug": false, // 是否启用调试模式
    "max_retries": 3, // 最大重试次数
    "retry_delay": 1.0 // 重试延迟时间(秒)
  },
  // 网络安全配置
  "network_security": {
    "bind_interface": "0.0.0.0", // 绑定网络接口 (127.0.0.1=仅本地, 0.0.0.0=所有接口)
    "allowed_networks": [
      // 允许访问的网络段
      "127.0.0.0/8", // 本地回环地址
      "::1/128", // IPv6本地回环地址
      "192.168.0.0/16", // 私有网络 192.168.x.x
      "10.0.0.0/8", // 私有网络 10.x.x.x
      "172.16.0.0/12" // 私有网络 172.16.x.x - 172.31.x.x
    ],
    "blocked_ips": [], // IP黑名单
    "enable_access_control": true // 是否启用访问控制
  },
  // 反馈配置
  "feedback": {
    "auto_resubmit_timeout": 240, // 自动重新提交超时时间(秒) - 前端倒计时(最大290秒)；后端自动=max(前端+60秒, 300秒)
    "resubmit_prompt": "请立即调用 interactive_feedback 工具", // 错误/超时时返回的提示语（引导AI重新调用工具）
    "prompt_suffix": "\n请积极调用 interactive_feedback 工具" // 追加到用户反馈末尾的提示语（保持会话连续性）
  }
}

📚 配置说明

notification 通知配置

配置项	类型	默认值	说明
enabled	boolean	true	是否启用通知总开关
web_enabled	boolean	true	是否启用 Web 浏览器通知
auto_request_permission	boolean	true	是否在页面加载时自动请求通知权限
sound_enabled	boolean	true	是否启用声音通知
sound_mute	boolean	false	是否整体静音（优先级高于 sound_enabled）
sound_volume	number	80	声音音量（0–100）
mobile_optimized	boolean	true	是否启用移动端 UI / 交互优化
mobile_vibrate	boolean	true	在移动设备上通知时是否触发震动
bark_enabled	boolean	false	是否启用 Bark 推送到 iOS 设备
bark_url	string	""	Bark 服务器地址，如 https://api.day.app/push
bark_device_key	string	""	Bark 设备密钥
bark_icon	string	""	Bark 通知图标 URL（可选）
bark_action	string	"none"	Bark 通知动作：none 无操作 / url 打开链接 / copy 复制内容

web_ui Web 界面配置

配置项	类型	默认值	说明
host	string	127.0.0.1	Web 服务监听地址（默认仅本机访问）
port	number	8080	Web 服务端口
debug	boolean	false	是否启用调试模式
max_retries	number	3	前端调用接口失败时的最大重试次数
retry_delay	number	1.0	接口重试间隔时间（秒）

💡 如果需要在远程服务器上通过浏览器访问，可以将 host 改为 0.0.0.0，并结合 network_security 做访问控制。

network_security 网络安全配置

配置项	类型	默认值	说明
bind_interface	string	0.0.0.0	绑定的网络接口：127.0.0.1 仅本机；0.0.0.0 所有网络接口
allowed_networks	string[]	见示例	允许访问的网段，支持 IPv4/IPv6 CIDR
blocked_ips	string[]	[]	显式禁止访问的 IP 列表
enable_access_control	boolean	true	是否启用访问控制（关闭后将不再校验 allowed_networks / blocked_ips）

feedback 反馈与自动重调配置

配置项	类型	默认值	说明
auto_resubmit_timeout	number	240	前端倒计时（秒），倒计时结束自动提交；后端实际超时为 max(前端+60, 300)
resubmit_prompt	string	见示例	倒计时结束、错误或超时时自动提交给 AI 的默认提示语，引导其重新调用 interactive_feedback
prompt_suffix	string	见示例	每次用户反馈内容末尾自动附加的提示语，用于提醒 AI 持续通过工具交互

📁 配置文件查找顺序

系统会根据运行方式智能选择配置文件：

🚀 从 git 下载（uvx git+https://...）：

• 只使用「用户配置目录」中的全局配置
• 如果不存在配置文件，会自动创建默认配置

🛠️ 开发模式（本地目录运行）：

1. 当前工作目录：./config.jsonc
2. 用户配置目录：跨平台标准位置的配置文件
3. 自动创建：如果都不存在，会在用户配置目录自动创建默认配置文件

🌍 跨平台配置目录位置

操作系统	配置目录位置
Linux/Unix	~/.config/ai-intervention-agent/
macOS	~/Library/Application Support/ai-intervention-agent/
Windows	%APPDATA%/ai-intervention-agent/

💡 系统会自动检测操作系统并使用对应的标准配置目录，无需手动指定。

🧪 测试工具参数

测试工具 test.py 支持以下命令行参数：

参数	默认值	说明
--port	8080	指定测试使用的端口号
--host	0.0.0.0	指定测试使用的主机地址
--timeout	30	指定反馈超时时间（秒）
--thread-timeout	300	指定线程等待超时时间（秒），0 表示无限等待
--verbose, -v	-	显示详细日志信息

🌍 远程服务器配置

1. SSH 端口转发：

   # 基础转发
   ssh -L 8080:localhost:8080 user@server
   
   # 后台运行
   ssh -fN -L 8080:localhost:8080 user@server
   
   # 自定义端口
   ssh -L 9090:localhost:9090 user@server
   

2. 防火墙配置（如需要）：

   # Ubuntu/Debian
   sudo ufw allow 8080
   
   # CentOS/RHEL
   sudo firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent
   sudo firewall-cmd --reload
   

🎯 核心功能详解

🏷️ 任务标识（task_id）

⚠️ 重要更新：task_id 现已完全自动化

系统会为每个任务自动生成唯一的 task_id，使用时间戳+随机数确保完全不会冲突。

生成格式：<项目名>-<时间戳>-<随机数>

示例：

• ai-intervention-agent-845632-456
• my-project-123789-982

特点：

• ✅ 完全自动：无需手动指定，系统自动生成
• ✅ 绝对唯一：时间戳+随机数组合，几乎不可能冲突
• ✅ 并发安全：支持毫秒级并发调用，每次生成不同 ID

显示效果：

• 标签页显示为：ai-interven... 456（前缀截断 + 完整后缀）
• 鼠标悬停显示完整 task_id

用途：

• 多任务并发时自动防止冲突
• 快速识别不同的任务请求
• 方便日志追踪和调试

⏰ 自动重调倒计时

为防止 AI 会话超时，系统提供可配置的自动重调机制。

工作流程：

1. 任务创建后开始倒计时（默认 240 秒）
2. Web UI 显示圆形进度条和剩余秒数
3. 倒计时结束后自动提交默认反馈
4. AI 会话保持活跃，继续执行任务

UI 显示：

• 圆形进度条：从 12 点位置逆时针减少
• 剩余秒数：显示在圆环中心
• 颜色状态：
  • 白色圆环：当前激活的任务
  • 紫色圆环：等待处理的任务

配置方法： 在 config.jsonc 中设置 auto_resubmit_timeout（单位：秒）

📑 多任务并发管理

支持同时处理多个任务，通过标签页切换管理。

功能特点：

• 标签页显示：所有任务在标签栏显示，一目了然
• 点击切换：点击标签即可切换到对应任务
• 独立倒计时：每个任务有独立的倒计时进度
• 状态区分：
  • 激活任务：高亮显示，白色圆环
  • 等待任务：常规显示，紫色圆环
  • 已完成任务：自动移除，切换到下一个
• 自动流转：提交反馈后自动切换到下一个待处理任务

使用场景：

• AI 同时请求多次用户反馈
• 多个任务并行执行
• 需要在不同任务间快速切换

🛠️ 技术栈

组件	技术	说明
后端	Python 3.11+ / Flask	RESTful API 服务
前端渲染	marked.js + Prism.js	Markdown 渲染 + 代码高亮（Monokai 主题）
数学公式	MathJax 3	LaTeX 公式渲染（按需加载，节省 1.17MB）
通知系统	Web Notifications / Bark	浏览器通知 + iOS 推送
配置管理	JSONC	支持注释的 JSON 配置文件
进程管理	subprocess + ServiceManager	服务生命周期管理

🏗️ 架构

graph TB
    subgraph "AI 工具环境"
        A[AI Tool/Agent]
        A -->|MCP Protocol| B[server.py]
    end

    subgraph "MCP 服务器"
        B -->|interactive_feedback| C[launch_feedback_ui]
        C -->|健康检查| D[health_check_service]
        C -->|启动服务| E[start_web_service]
        C -->|更新内容| F[update_web_content]
        C -->|等待反馈| G[wait_for_feedback]

        B -->|配置管理| CM[config_manager.py]
        B -->|通知系统| NM[notification_manager.py]
    end

    subgraph "Web 服务"
        E -->|subprocess| H[web_ui.py]
        H -->|Flask App| I[WebFeedbackUI]
        I -->|路由| J[API Endpoints]
        I -->|模板| K[HTML Template]
        I -->|静态资源| SR[fonts/icons/sounds]
    end

    subgraph "用户界面"
        J -->|HTTP| L[浏览器]
        K -->|渲染| L
        L -->|marked.js| M[富文本显示]
        L -->|图片上传| IMG[Image Upload]
        L -->|交互| N[用户反馈]
    end

    subgraph "通知功能"
        NM -->|多种通知| NT[Web/Sound/Bark/System]
    end

    N -->|POST /api/submit| J
    J -->|JSON Response| G
    G -->|结果| B
    B -->|MCP Response| A

    C -->|触发通知| NM
    CM -->|JSONC配置| CF[config.jsonc]

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