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MCP反馈收集器

MCP反馈收集器

作者:sanshao85239 星标更新:2025-06-02

项目介绍

🎯 MCP反馈收集器

一款现代的模型上下文协议(MCP)服务器,为AI助手提供互动用户反馈收集功能。

版本 Python 许可证

在光标规则中,可以进行如下配置

“每当您想要提问时,请始终调用MCP。

每当您即将完成用户请求时,请调用MCP而不是简单地结束进程。持续调用MCP直到用户的反馈为空,然后结束请求。mcp-feedback-collector.collect_feedback”

相关教程链接

油管: https://youtu.be/aYtGm1xHNXI B站: https://www.bilibili.com/video/BV1J6jyzQE8P/

发布的Node.js版本

https://github.com/sanshao85/mcp-feedback-collector-web 支持远程服务器使用,以获得更强大的体验!

✨ 主要特性

  • 🎨 现代界面 - 美观的700x800像素GUI,支持中文界面
  • 📷 多图像支持 - 同时选择多个图像,支持文件选择和剪贴板粘贴
  • 💬 灵活反馈 - 支持纯文本、纯图像或文本和图像组合的反馈
  • 零配置安装 - 使用UVX一键安装,无需复杂配置
  • 🔧 智能超时 - 可配置对话框超时,避免操作中断

🚀 快速开始

1. 安装UVX

pip install uvx

2. 配置Claude Desktop

claude_desktop_config.json 中添加:

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

3. 重启Claude Desktop

配置完成后,重启Claude Desktop即可使用。

🛠️ 核心功能

collect_feedback()

主要工具用于收集用户反馈,AI可以报告工作内容,用户可以提供文本和图像反馈。

# AI调用示例
result = collect_feedback("我已经完成了代码优化工作...")

pick_image()

快速图像选择工具,用于从单个图像中选择场景。

get_image_info()

获取有关图像文件的详细信息(格式、大小、尺寸等)。

🖼️ 界面预览

🎯 工作完成汇报与反馈收集
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 📋 AI工作完成汇报                        │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ [AI汇报的工作内容显示在这里]         │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────┐
│ 💬 您的文字反馈(可选)                  │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ [多行文本输入区域]                   │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🖼️ 图片反馈(可选,支持多张)            │
│ [📁选择文件] [📋粘贴] [❌清除]           │
│ [图片缩略图预览区域]                     │
└─────────────────────────────────────────┘

[✅ 提交反馈]  [❌ 取消]

⚙️ 配置说明

超时设置

  • MCP_DIALOG_TIMEOUT 对话框等待时间(秒)
    • 默认值:300秒(5分钟)
    • 建议值:600秒(10分钟)
    • 复杂操作:1200秒(20分钟)

支持的图像格式

PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP

💡 使用场景

  • ✅ AI在完成任务后收集用户反馈
  • ✅ 收集包括截图在内的详细反馈
  • ✅ 获取用户对代码/设计的反馈
  • ✅ 收集错误报告和改进建议

🔧 技术栈

  • MCP框架:FastMCP
  • GUI:tkinter + PIL
  • 多线程:threading + queue
  • 图像处理:Pillow

📝 更新日志

v2.0.0 (2025-05-28)

  • 🎨 新的现代UI设计
  • 📷 支持同时提交多张图像
  • 🖼️ 水平滚动图像预览
  • 💫 彩色按钮和图标
  • 🔧 优化用户体验

📄 许可证

MIT许可证 - 查看详细信息 LICENSE 文件

🤝 贡献

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