mcp-feedback-pipe 3.0.5

A modern Web-based MCP server for interactive user feedback collection - perfect for SSH environments

🎯 MCP反馈通道 (MCP Feedback Pipe)

一个基于Flask的现代化Web界面反馈收集工具，专为MCP (Model Context Protocol) 环境设计。从GUI架构完全重构为Web架构，完美支持SSH远程环境和Cursor等现代开发工具。支持Markdown渲染、Mermaid图表、代码高亮等丰富的内容展示功能。

---

🆕 最新更新 (v3.0.1)

✅ 功能验证与优化

• 🔧 suggest参数验证: 确认 collect_feedback 工具的 suggest 参数正确使用数组类型 List[str]
• 🎯 参数处理优化: 验证从MCP调用到前端显示的完整数据流，无不必要的JSON转换
• 🌐 前端界面增强: 建议选项正确显示，支持点击直接提交或复制到输入框
• 📱 用户体验改进: 界面布局优化，响应式设计完善
• 🎨 界面重构: 紧凑化布局、动态大小调整、图片上传体验优化
• 📝 内容渲染: Markdown语法支持、Mermaid图表渲染、代码语法高亮

🛠️ 技术改进

• ✅ 参数类型优化: suggest 参数使用标准数组格式
• 🧪 功能测试: 通过实际测试验证建议选项功能正常
• 📋 代码质量: 确保参数处理符合最佳实践

---

🚀 快速开始

⭐ 推荐：uvx一键安装

# ✅ PyPI正式发布，零配置一键运行
uvx mcp-feedback-pipe

🎉 发布状态: 已正式发布到PyPI！使用全新名称mcp-feedback-pipe，无冲突，即装即用

📦 传统方式安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/ElemTran/mcp-feedback-pipe.git
cd mcp-feedback-pipe

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python scripts/start_server.py

---

🎯 核心特性

✨ 用户体验

• 🌐 现代Web界面: 基于Flask + HTML5的响应式设计
• 📱 多设备支持: 手机、平板、电脑完美适配
• 🎨 优雅交互: 实时反馈、动画效果、直观操作
• 📝 丰富内容: Markdown渲染、Mermaid图表、代码高亮

🔧 技术架构

• 🏗️ 模块化设计: 8个核心模块，关注点分离
• 🧪 完整测试: 43个测试用例，65%代码覆盖率
• 📊 实时监控: 服务状态、端口管理、进程监控

🌍 环境兼容

• 🔗 SSH远程支持: 完美支持SSH端口转发
• 🎯 Cursor集成: 无缝集成Cursor MCP工具链
• ⚡ uvx零配置: 一键安装，即开即用

---

🛠️ Cursor MCP配置

⭐ 推荐配置 (PyPI版本)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-pipe": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-pipe"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "600",
        "MCP_USE_WEB": "true"
      }
    }
  }
}

✅ 已发布: 直接使用PyPI版本，自动获取最新更新

备选配置 (本地开发)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-pipe": {
      "command": "/path/to/mcp-feedback-pipe/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_feedback_pipe.server"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "/path/to/mcp-feedback-pipe/src",
        "MCP_USE_WEB": "true"
      }
    }
  }
}

---

🔗 SSH环境部署

端口转发配置

# 本地转发（推荐）
ssh -L 5000:localhost:5000 username@your-server-ip

# 使用VS Code SSH扩展会自动处理端口转发

🎯 在Cursor中的使用配置

在Cursor的自定义指令中可以这样配置：

"Whenever you want to ask a question, always call the MCP.

Whenever you're about to complete a user request, call the MCP instead of simply ending the process. Keep calling MCP until the user's feedback is empty, then end the request. mcp-feedback-pipe.collect_feedback"

---

📚 可用工具

🎯 核心功能

• collect_feedback: 启动Web界面收集用户反馈
  • work_summary: AI工作汇报内容
  • timeout_seconds: 超时时间（默认300秒）
  • suggest: 建议选项列表，格式如：["选项1", "选项2", "选项3"] ✨已验证
• pick_image: 图片选择和上传功能
• get_image_info_tool: 获取图片详细信息

💡 使用示例

# 在Cursor中调用collect_feedback工具
# 1. 基础反馈收集
collect_feedback(work_summary="任务完成情况汇报")

# 2. 带建议选项的反馈收集 ✨新功能验证
collect_feedback(
    work_summary="功能开发完成，请提供反馈",
    suggest=["功能正常", "需要优化", "有问题", "建议修改"]
)

# 3. 自定义超时时间
collect_feedback(
    work_summary="长时间任务完成",
    timeout_seconds=600,
    suggest=["满意", "需要调整", "继续优化"]
)

---

🏗️ 项目架构

📁 目录结构

mcp-feedback-pipe/
├── src/mcp_feedback_pipe/         # 核心源代码
│   ├── server.py                  # MCP服务器
│   ├── web_app.py                # Flask Web应用
│   ├── server_manager.py         # 服务管理器
│   └── templates/                # Web模板
├── scripts/                      # 实用脚本
├── tests/                        # 测试套件
└── docs/                         # 完整文档

🧪 质量保证

• 单元测试: 32个测试用例
• 集成测试: 11个测试用例
• 代码覆盖率: 65%
• 代码规范: 每个文件<250行

---

📖 文档资源

📋 配置指南

• SSH设置指南 - 完整的SSH配置说明
• MCP配置手册 - Cursor和Claude配置
• 部署指南 - 多种部署方案对比

🏛️ 技术文档

• 架构设计 - 系统架构和设计理念
• 测试报告 - 详细的测试覆盖率报告

---

🎯 版本历史

v3.0.1 (当前版本)

• ✅ suggest参数验证: 确认数组类型参数处理正确
• 🎯 功能测试完善: 实际验证建议选项功能
• 🌐 界面优化: 前端交互体验改进
• 🎨 界面重构: 紧凑化布局、动态调整、上传体验优化
• 📝 内容渲染: Markdown语法、Mermaid图表、代码高亮支持
• 📋 文档更新: 完善使用示例和参数说明

v3.0.0 (重大版本)

• 🏗️ 架构重构: GUI → Web，完全重写
• 🌐 现代化界面: Flask + HTML5响应式设计
• 🔗 SSH完美支持: 无缝集成SSH远程环境
• ⚡ uvx零配置: 一键安装即开即用
• 🧪 完整测试: 43个测试用例，质量保证

v2.x (已废弃)

• 基于tkinter的GUI版本
• SSH环境兼容性问题
• 已完全替换为Web版本

---

🤝 贡献指南

🛠️ 开发环境

# 开发者安装
git clone https://github.com/ElemTran/mcp-feedback-pipe.git
cd mcp-feedback-pipe
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

# 运行测试
pytest

# 代码格式化
black src/ tests/

📝 提交规范

• 🐛 fix: 修复bug
• ✨ feat: 新功能
• 📚 docs: 文档更新
• 🧪 test: 测试相关
• 🔧 refactor: 代码重构

---

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

---

🙏 致谢

感谢所有贡献者和社区支持！

让AI与用户的交互更高效直观！ 🎯