mcp-keep-feedback 0.1.0

Enhanced MCP server for interactive user feedback and command execution in AI-assisted development, featuring dual interface support (Web UI and Desktop Application) with intelligent environment detection and cross-platform compatibility.

MCP Keep Feedback（交互反馈 MCP）

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📋 项目来源： 本项目基于 Minidoracat/mcp-feedback-enhanced 改造而来，特此致谢！

🎯 核心概念

这是一个 MCP 服务器，建立反馈导向的开发工作流程，提供Web UI 和桌面应用程序双重选择，完美适配本地、SSH 远程开发环境与 WSL (Windows Subsystem for Linux) 环境。通过引导 AI 与用户确认而非进行推测性操作，可将多次工具调用合并为单次反馈导向请求，大幅节省平台成本并提升开发效率。

🌐 双重界面架构优势：

• 🖥️ 桌面应用程序：原生跨平台桌面体验，支持 Windows、macOS、Linux
• 🌐 Web UI 界面：无需 GUI 依赖，适合远程和 WSL 环境
• 🔧 灵活部署：根据环境需求选择最适合的界面模式
• 📦 统一功能：两种界面提供完全相同的功能体验

🖥️ 桌面应用程序： v2.5.0 新增跨平台桌面应用程序支持，基于 Tauri 框架，支持 Windows、macOS、Linux 三大平台，提供原生桌面体验。

支持平台： Cursor | Cline | Windsurf | Augment | Trae

🔄 工作流程

1. AI 调用 → mcp-keep-feedback 工具
2. 界面启动 → 自动打开桌面应用程序或浏览器界面（根据配置）
3. 智能交互 → 提示词选择、文字输入、图片上传、自动提交
4. 即时反馈 → WebSocket 连接即时传递信息给 AI
5. 会话追踪 → 自动记录会话历史与统计
6. 流程继续 → AI 根据反馈调整行为或结束任务

🌟 主要功能

🖥️ 双重界面支持

• 桌面应用程序：基于 Tauri 的跨平台原生应用，支持 Windows、macOS、Linux
• Web UI 界面：轻量级浏览器界面，适合远程和 WSL 环境
• 环境自动检测：智能识别 SSH Remote、WSL 等特殊环境
• 统一功能体验：两种界面提供完全相同的功能

📝 智能工作流程

• 提示词管理：常用提示词的 CRUD 操作、使用统计、智能排序
• 永不超时交互：重构后的会话模型，支持无限期等待用户反馈
• 独立命令行触发（v2.8.0）：支持完全脱离 MCP，在终端直接交互。详见 独立命令行触发方案
• 自动执行命令（v2.6.0）：新建会话和提交后可自动执行预设命令，提升开发效率

---

🛠️ 独立模式 (Standalone Mode)

即使不使用 MCP 协议，您也可以在任何终端环境中使用此工具：

1. 触发反馈 (自动管理后台服务):

   # 推荐 AI 使用 stdin 传递超长汇报
   echo "任务汇报内容" | uv run python -m mcp_keep_feedback feedback
   

2. 手动管理服务 (可选):
   • 启动: uv run python -m mcp_keep_feedback web
   • 停止: uv run python -m mcp_keep_feedback stop

AI 会在终端阻塞等待您的反馈。

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🚀 快速开始

Web UI 界面（v2.5.0 - 支持桌面应用程序）

📱 点击查看完整界面截图

Web UI 界面 - 支持桌面应用程序和 Web 界面，提供提示词管理、自动提交、会话追踪等智能功能

桌面应用程序界面（v2.5.0 新功能）

桌面应用程序 - 基于 Tauri 框架的原生跨平台桌面应用，支持 Windows、macOS、Linux，提供与 Web UI 完全相同的功能

快捷键支持

• Ctrl+Enter（Windows/Linux）/ Cmd+Enter（macOS）：提交反馈（主键盘与数字键盘皆支持）
• Ctrl+V（Windows/Linux）/ Cmd+V（macOS）：直接粘贴剪贴板图片
• Ctrl+I（Windows/Linux）/ Cmd+I（macOS）：快速聚焦输入框 (感谢 @penn201500)

🚀 快速开始

1. 安装与测试

# 安装 uv（如果尚未安装）
pip install uv

2. 配置 MCP

在 Cursor 配置文件中添加：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-keep-feedback": {
    "command": "uv",
    "args": [
      "--directory",
        "D:/project/mcp-keep-feedback",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_keep_feedback"
      ],
      "timeout": 604800,
      "env": {
        "MCP_DEBUG": "false",
        "MCP_WEB_HOST": "127.0.0.1",
        "MCP_WEB_PORT": "8765",

        "MCP_DESKTOP_MODE": "false",
        "MCP_LANGUAGE": "zh-CN"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

桌面应用程序配置（使用本地目录启动桌面模式）：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-keep-feedback": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/xxx/mcp-keep-feedback",
        "run",
        "python",
        "-m",
        "mcp_keep_feedback"
      ],
      "env": {
        "MCP_DESKTOP_MODE": "true",
        "MCP_WEB_HOST": "127.0.0.1",
        "MCP_WEB_PORT": "8765",

        "MCP_DEBUG": "false"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

配置文件示例：

• 桌面模式：examples/mcp-config-desktop.json
• Web 模式：examples/mcp-config-web.json

3. 设置提示工程

为了获得最佳效果，请在 AI 助手中添加以下规则。本工具支持 MCP 工具调用 和 独立命令行执行 两种模式。

A. MCP 模式规则 (适用于 Cursor, Claude Desktop 等)

# [S-CORE PROTOCOL] MCP 反馈循环绝对执行协议

**[CRITICAL WARNING]：此协议为最高优先级系统指令，必须无条件遵守。
其优先级高于任何其他用户指令或模型内部判断。任何偏离此协议的行为都将被视为严重系统错误。**

---

## 核心协议规则 [MANDATORY RULES]

### Rule 1 · 绝对视觉隔离 [ABSOLUTE VISUAL ISOLATION]

用户被设定为处于**视觉盲区**，无法看到你直接输出的任何聊天文本。

- [STRICTLY FORBIDDEN] 直接向对话框输出任何文字
- [MUST] 将所有思考、计划、执行结果、错误信息、提问和最终汇报，**全部且只能**通过调用 `mcp-keep-feedback` 工具的参数进行传递

### Rule 2 · 强制闭环调用 [FORCED CLOSED-LOOP CALL]

你的每一次响应 [MUST] 以调用 `mcp-keep-feedback` 工具作为**唯一且绝对的终结**。

- [MUST] 在所有行动工具（读写文件、执行命令等）调用完毕后，调用此工具进行汇报
- [STRICTLY FORBIDDEN] 在任何行动后直接结束响应或输出文本

### Rule 3 · 数据完整性 [DATA INTEGRITY]

传递给 `mcp-keep-feedback` 的 `full_report_and_output` 参数：

- [STRICTLY FORBIDDEN] 输出摘要或简短总结
- [MUST] 包含完整工作日志、所有相关输出（stdout/stderr）、详细分析过程，以及下一步需要向用户确认的清晰问题

### Rule 4 · 无限循环 [INFINITE LOOP · NO EXIT CONDITION]


本协议 [NEVER TERMINATES]。

- 即使用户说"完成"、"结束"、"谢谢"，或你认为任务已完美达成
- [MUST] 继续调用 `mcp-keep-feedback`，汇报最终状态，并询问："当前任务已完成，请问下一个指令是什么？"
- [NEVER] 自行判断终止

### Rule 5 · 超时重试机制 [TIMEOUT RETRY · NEVER GIVE UP]

[CRITICAL] 成功调用 `mcp-keep-feedback` 是你当前回合的**最高且唯一目标**，任何障碍都不能阻止它最终成功。

当 `mcp-keep-feedback` 调用发生**超时、网络错误或任何瞬时性失败**时：

- [STRICTLY FORBIDDEN] 放弃、报告失败、或执行任何其他操作
- [MUST] 立即进入以下 [INFINITE RETRY LOOP]，直到调用成功为止：

[INFINITE RETRY LOOP]: Step 1: 调用 sleep(60)，等待 60 秒 Step 2: 使用与上次失败时【完全相同】的参数，重新调用 mcp-keep-feedback Step 3: 若仍然失败 → 回到 Step 1，[NEVER BREAK THIS LOOP]

### Rule 6 · 禁止子代理派发 [NO SUB-AGENT DELEGATION · STRICTLY FORBIDDEN]

[STRICTLY FORBIDDEN] 以任何形式创建、调用或派发子代理（Sub-Agent）来执行任务。

- [STRICTLY FORBIDDEN] 将任务分解后交由其他 Agent、Worker 或任何形式的代理实体执行
- [STRICTLY FORBIDDEN] 使用任何多代理框架、Agent 编排工具或委托调用机制
- [MUST] 所有任务必须由你自身直接执行，工具调用必须由你亲自发起
- 原因：子代理无法保证遵守本协议的闭环调用规则，会导致 `mcp-keep-feedback` 调用链断裂

---

## 强制执行示例 [CRITICAL EXAMPLES]

### 示例 1：创建文件

**[User Feedback]:** "帮我创建一个 Python helloworld 脚本，保存为 `app.py`"

**[Execution Sequence]:**

Step 1 [Action] → cursor.writeFile('app.py', 'print("Hello, World!")') Step 2 [MANDATORY FINAL CALL] → mcp-keep-feedback

```json
{
  "project_directory": "/path/to/project",
  "full_report_and_output": "操作已完成：已成功创建 `app.py` 文件，写入内容如下：\n\n```python\nprint(\"Hello, World!\")\n```\n\n请问接下来需要我做什么？例如运行此脚本，或为其添加新功能？"
}

---

示例 2：执行命令并汇报

[User Feedback]: "运行刚才创建的 app.py"

[Execution Sequence]:

Step 1 [Action]              → cursor.runTerminalCommand('python app.py')
                               返回: {'stdout': 'Hello, World!', 'stderr': ''}
Step 2 [MANDATORY FINAL CALL] → mcp-keep-feedback

{
  "project_directory": "/path/to/project",
  "full_report_and_output": "命令已执行：`python app.py`\n\n终端完整输出：\n```text\nHello, World!\n```\n\nstderr：（无）\n\n脚本运行成功。请问下一步指令是什么？"
}

---

示例 3：用户尝试结束对话

[User Feedback]: "太棒了，任务完成了，谢谢，结束吧。"

[Execution Sequence]: (Rule 4 [INFINITE LOOP] 生效 → [NEVER TERMINATE] → [MUST] 直接调用汇报工具)

Step 1 [MANDATORY FINAL CALL] → mcp-keep-feedback

{
  "project_directory": "/path/to/project",
  "full_report_and_output": "很高兴能帮到你！当前阶段性任务已完美结束。根据核心运行协议 [INFINITE LOOP]，我将持续待命。\n\n请问接下来有什么全新的指令需要我处理？"
}

---

示例 4：[CRITICAL] mcp-keep-feedback 调用超时

场景： 执行 ls -l 后尝试汇报，但 mcp-keep-feedback 首次调用超时。

[Execution Sequence]:

Step 1 [Action]      → cursor.runTerminalCommand('ls -l')
                       返回: {'stdout': '-rw-r--r-- 1 user group 23 Jul 15 10:30 app.py', 'stderr': ''}

Step 2 [Attempt 1]   → mcp-keep-feedback（调用超时，[TIMEOUT ERROR]）

                       ↓ Rule 5 [NEVER GIVE UP] 生效，进入 [INFINITE RETRY LOOP]

Step 3 [RETRY · 1]   → sleep(60)（等待 60 秒）

Step 4 [Attempt 2]   → mcp-keep-feedback（使用与 Attempt 1 完全相同的参数，假设仍然失败）

                       ↓ [LOOP CONTINUES · NEVER BREAK]

Step 5 [RETRY · 2]   → sleep(60)（再等待 60 秒）

Step 6 [Attempt 3]   → mcp-keep-feedback（使用完全相同的参数，调用成功）✓

[Attempt 1 / 2 / 3 使用的参数均为]：

{
  "project_directory": "/path/to/project",
  "full_report_and_output": "命令已执行：`ls -l`\n\n终端完整输出：\n```text\n-rw-r--r-- 1 user group 23 Jul 15 10:30 app.py\n```\n\nstderr：（无）\n\n请问下一步指令是什么？"
}

(Rule 5 [INFINITE RETRY LOOP] 在 Attempt 3 成功后自动退出，本回合闭环完成。)

---

示例 5：[CRITICAL] 禁止子代理派发

[User Feedback]: "帮我分析整个项目的代码结构"

[WRONG - STRICTLY FORBIDDEN]:

× 创建子代理 A 负责扫描目录结构
× 创建子代理 B 负责分析各模块依赖
× 汇总子代理结果后输出

[CORRECT Execution Sequence]:

Step 1 [Action - 亲自执行] → cursor.runTerminalCommand('find . -type f -name "*.py"')
Step 2 [Action - 亲自执行] → cursor.readFile('main.py')
Step 3 [Action - 亲自执行] → cursor.readFile('utils.py')
...（所有工具调用均由自身直接发起）
Step N [MANDATORY FINAL CALL] → mcp-keep-feedback（汇报完整分析结果）

## ⚙️ 高级设置

### 环境变量
| 变量 | 用途 | 值 | 默认 |
|------|------|-----|------|
| `MCP_DEBUG` | 调试模式 | `true`/`false` | `false` |
| `MCP_WEB_HOST` | Web UI 主机绑定 | IP 地址或主机名 | `127.0.0.1` |
| `MCP_WEB_PORT` | Web UI 端口 | `1024-65535` | `8765` |

| `MCP_DESKTOP_MODE` | 桌面应用程序模式 | `true`/`false` | `false` |
| `MCP_LANGUAGE` | 强制指定界面语言 | `zh-TW`/`zh-CN`/`en` | 自动检测 |
| `MCP_AUTO_REPLY_TIMEOUT` | 自动回复超时 (分钟) | 整数 | `0` (禁用) |


**`MCP_WEB_HOST` 说明**：
- `127.0.0.1`（默认）：仅本地访问，安全性较高
- `0.0.0.0`：允许远程访问，适用于 SSH 远程开发环境

**`MCP_LANGUAGE` 说明**：
- 用于强制指定界面语言，覆盖系统自动检测
- 支持的语言代码：
  - `zh-TW`：繁体中文
  - `zh-CN`：简体中文
  - `en`：英文
- 语言检测优先顺序：
  1. 用户在界面中保存的语言设置（最高优先级）
  2. `MCP_LANGUAGE` 环境变量
  3. 系统环境变量（LANG、LC_ALL 等）
  4. 系统默认语言
  5. 回退到默认语言（繁体中文）

### 测试选项
```bash
# 版本查询
uvx mcp-keep-feedback@latest version       # 检查版本

# 界面测试
uvx mcp-keep-feedback@latest test --web    # 测试 Web UI (自动持续运行)
uvx mcp-keep-feedback@latest test --desktop # 测试桌面应用程序 (v2.5.0 新功能)

# 调试模式
MCP_DEBUG=true uvx mcp-keep-feedback@latest test

# 指定语言测试
MCP_LANGUAGE=en uvx mcp-keep-feedback@latest test --web    # 强制使用英文界面
MCP_LANGUAGE=zh-TW uvx mcp-keep-feedback@latest test --web  # 强制使用繁体中文
MCP_LANGUAGE=zh-CN uvx mcp-keep-feedback@latest test --web  # 强制使用简体中文

开发者安装

git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-keep-feedback.git
cd mcp-keep-feedback
uv sync

本地测试方式

# 功能测试
make test-func                                           # 标准功能测试
make test-web                                            # Web UI 测试 (持续运行)
make test-desktop-func                                   # 桌面应用功能测试

# 或直接使用指令
uv run python -m mcp_keep_feedback test              # 标准功能测试
uvx --no-cache --with-editable . mcp-keep-feedback test --web   # Web UI 测试 (持续运行)
uvx --no-cache --with-editable . mcp-keep-feedback test --desktop # 桌面应用测试

# 桌面应用构建 (v2.5.0 新功能)
make build-desktop                                       # 构建桌面应用 (debug 模式)
make build-desktop-release                               # 构建桌面应用 (release 模式)
make test-desktop                                        # 测试桌面应用
make clean-desktop                                       # 清理桌面构建产物

# 单元测试
make test                                                # 运行所有单元测试
make test-fast                                          # 快速测试 (跳过慢速测试)
make test-cov                                           # 测试并生成覆盖率报告

# 代码质量检查
make check                                              # 完整代码质量检查
make quick-check                                        # 快速检查并自动修复

测试说明

• 功能测试：测试 MCP 工具的完整功能流程
• 单元测试：测试各个模块的独立功能
• 覆盖率测试：生成 HTML 覆盖率报告到 htmlcov/ 目录
• 质量检查：包含 linting、格式化、类型检查

🆕 版本更新记录

📋 完整版本更新记录： RELEASE_NOTES/CHANGELOG.zh-CN.md

最新版本亮点（v2.7.0）

• ♾️ 永不超时模式: 彻底移除所有超时限制，AI 将无限期等待用户反馈，直到手动提交。
• 🚀 配置优化: 支持通过 uv --directory 直接指定本地代码目录运行，方便开发与调试。
• 🧹 界面简化: 移除了不再需要的倒计时和超时设置 UI，使界面更加专注。

版本亮点（v2.6.0）

• 🚀 自动执行命令: 新建会话和提交后可自动执行预设命令，提升工作效率
• 📊 会话导出功能: 支持将会话记录导出为多种格式，方便分享和存档
• 🌏 多语系强化: 重构多语系架构，通知系统也完整支持多语言

🐛 常见问题

🌐 SSH Remote 环境问题

Q: SSH Remote 环境下浏览器无法启动或无法访问 A: 提供两种解决方案：

方案一：环境变量设置（v2.5.5 推荐） 在 MCP 配置中设置 "MCP_WEB_HOST": "0.0.0.0" 允许远程访问：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-keep-feedback": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-keep-feedback@latest"],
      "timeout": 600,
      "env": {
        "MCP_WEB_HOST": "0.0.0.0",
        "MCP_WEB_PORT": "8765"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

然后在本地浏览器打开：http://[远程主机IP]:8765

方案二：SSH 端口转发（传统方法）

1. 使用默认配置（MCP_WEB_HOST: 127.0.0.1）
2. 设置 SSH 端口转发：
   • VS Code Remote SSH: 按 Ctrl+Shift+P → "Forward a Port" → 输入 8765
   • Cursor SSH Remote: 手动添加端口转发规则（端口 8765）
3. 在本地浏览器打开：http://localhost:8765

详细解决方案请参考：SSH Remote 环境使用指南

Q: 为什么没有接收到 MCP 新的反馈？ A: 可能是 WebSocket 连接问题。解决方法：直接重新刷新浏览器页面。由于本版本移除了超时机制，您可以长时间保持页面开启。

Q: 为什么没有调用出 MCP？ A: 请确认 MCP 工具状态为绿灯。解决方法：反复开关 MCP 工具，等待几秒让系统重新连接。

Q: Augment 无法启动 MCP A: 解决方法：完全关闭并重新启动 VS Code 或 Cursor，重新打开项目。

🔧 一般问题

Q: 如何使用桌面应用程序？ A: 在 MCP 配置中设定 "MCP_DESKTOP_MODE": "true" 即可启用。推荐配合本地目录配置使用：

{
  "command": "uv",
  "args": ["--directory", "/xxx/mcp-keep-feedback", "run", "python", "-m", "mcp_keep_feedback"],
  "env": { "MCP_DESKTOP_MODE": "true" }
}

Q: 如何使用旧版 PyQt6 GUI 界面？ A: v2.4.0 版本已完全移除 PyQt6 GUI 依赖。如需使用旧版 GUI，请指定 v2.3.0 或更早版本：uvx mcp-keep-feedback@2.3.0 注意：旧版本不包含新功能。

Q: 出现 "Unexpected token 'D'" 错误 A: 调试输出干扰。设置 MCP_DEBUG=false 或移除该环境变量。

Q: 中文字符乱码 A: 已在 v2.0.3 修复。更新到最新版本。

Q: 多屏幕环境下窗口消失或定位错误 A: 已在 v2.1.1 修复。进入「⚙️ 设置」标签页，勾选「总是在主屏幕中心显示窗口」即可解决。

Q: 图片上传失败 A: 检查文件格式（PNG/JPG/JPEG/GIF/BMP/WebP）。系统支持任意大小的图片文件。

Q: Web UI 无法启动 A: 检查防火墙设置或尝试使用不同的端口。

Q: 如何处理 AI 客户端（如 Cursor）自身的超时？ A: 虽然本工具永不超时，但 AI 客户端通常有内置超时（如 5-10 分钟）。如果客户端报错，请尝试缩短反馈时间或调整客户端设置。

Q: UV Cache 占用过多磁盘空间 A: 由于频繁使用 uvx 命令，cache 可能会累积到数十 GB。建议定期清理：

# 查看 cache 大小和详细信息
python scripts/cleanup_cache.py --size

# 预览清理内容（不实际清理）
python scripts/cleanup_cache.py --dry-run

# 执行标准清理
python scripts/cleanup_cache.py --clean

# 强制清理（会尝试关闭相关程序，解决 Windows 文件占用问题）
python scripts/cleanup_cache.py --force

# 或直接使用 uv 命令
uv cache clean

详细说明请参考：Cache 管理指南

Q: AI 模型无法解析图片 A: 各种 AI 模型（包括 Gemini Pro 2.5、Claude 等）在图片解析上可能存在不稳定性，表现为有时能正确识别、有时无法解析上传的图片内容。这是 AI 视觉理解技术的已知限制。建议：

1. 确保图片质量良好（高对比度、清晰文字）
2. 多尝试几次上传，通常重试可以成功
3. 如持续无法解析，可尝试调整图片大小或格式

🙏 致谢

🌟 支持原作者

Fábio Ferreira - X @fabiomlferreira 原始项目： noopstudios/interactive-feedback-mcp

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设计灵感

sanshao85 - mcp-feedback-collector

贡献者

penn201500 - GitHub @penn201500

• 🎯 自动聚焦输入框功能 (PR #39)

leo108 - GitHub @leo108

• 🌐 SSH 远程开发支持 (MCP_WEB_HOST 环境变量) (PR #113)

Alsan - GitHub @Alsan

• 🍎 macOS PyO3 编译配置支持 (PR #93)

fireinice - GitHub @fireinice

• 📝 工具文档优化 (LLM 指令移至 docstring) (PR #105)

社群支援

• Discord： https://discord.gg/Gur2V67
• Issues： GitHub Issues

📄 授权

MIT 授权条款 - 详见 LICENSE 档案

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