🎯 MCP反馈收集器

🎯 MCP反馈收集器

一个现代化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手提供交互式用户反馈收集功能。

在cursor规则中可以下面这样配置

“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-collector.collect_feedback ”

相关教程链接

油管：https://youtu.be/aYtGm1xHNXIB站：https://www.bilibili.com/video/BV1J6jyzQE8P/

已经推出了nodejs的版本

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

✨ 主要特性

• 🎨 现代化界面 - 美观的700x800像素GUI，支持中文界面
• 📷 多图片支持 - 同时选择多张图片，支持文件选择和剪贴板粘贴
• 💬 灵活反馈 - 支持纯文字、纯图片或文字+图片组合反馈
• ⚡ 零配置安装 - 使用uvx一键安装，无需复杂配置
• 🔧 智能超时 - 可配置的对话框超时时间，避免操作中断

🚀 快速开始

1. 安装uvx

pip install uvx

2. 配置Claude Desktop

在 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()

收集用户反馈的主要工具，AI可以汇报工作内容，用户提供文字和图片反馈。

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

pick_image()

快速图片选择工具，用于单张图片选择场景。

get_image_info()

获取图片文件的详细信息（格式、尺寸、大小等）。

🖼️ 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：300秒（5分钟）
  • 建议：600秒（10分钟）
  • 复杂操作：1200秒（20分钟）

支持的图片格式

PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP

💡 使用场景

• ✅ AI完成任务后收集用户评价
• ✅ 收集包含截图的详细反馈
• ✅ 获取用户对代码/设计的意见
• ✅ 收集bug报告和改进建议

🔧 技术栈

• MCP框架: FastMCP
• GUI: tkinter + PIL
• 多线程: threading + queue
• 图片处理: Pillow

📝 更新日志

v2.0.0 (2025-05-28)

• 🎨 全新现代化UI设计
• 📷 多图片同时提交支持
• 🖼️ 横向滚动图片预览
• 💫 彩色按钮和图标
• 🔧 优化用户体验

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🤝 贡献

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