خادم التغذية الراجعة المحسّن لـ MCP (mcp-feedback-enhanced)

نظرة عامة على المشروع

mcp-feedback-enhanced هو خادم MCP (بروتوكول سياق النموذج) محسّن، مصمم خصيصًا للتغذية الراجعة التفاعلية للمستخدم وتنفيذ الأوامر في أدوات التطوير المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يدعم هذا المشروع وضع الواجهة المزدوجة (واجهة المستخدم الويب وتطبيق سطح المكتب)، ويتميز بوظيفة الكشف الذكي عن البيئة والتوافق عبر الأنظمة الأساسية.

الميزات الأساسية

• دعم الواجهة المزدوجة: يدعم واجهة المستخدم الويب وتطبيقات سطح المكتب الأصلية.
• الكشف الذكي عن البيئة: يكتشف بيئة التشغيل تلقائيًا ويختار وضع الواجهة الأنسب.
• التوافق عبر الأنظمة الأساسية: يدعم أنظمة Windows وmacOS وLinux.
• تحسين التكلفة: من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي للتأكيد مع المستخدم بدلاً من إجراء عمليات تخمينية، يمكن دمج ما يصل إلى 25 استدعاء أداة في طلب واحد موجه نحو التغذية الراجعة، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف المنصة.

المنصات المدعومة

تشمل منصات تطوير الذكاء الاصطناعي المدعومة: Cursor، Cline، Windsurf

مبدأ العمل

سير عمل المشروع كالتالي:

1. استدعاء الذكاء الاصطناعي ← mcp-feedback-enhanced
2. الكشف عن البيئة ← اختيار الواجهة المناسبة تلقائيًا
3. تفاعل المستخدم ← تنفيذ الأوامر، التغذية الراجعة النصية، تحميل الصور
4. تمرير التغذية الراجعة ← إرجاع المعلومات إلى الذكاء الاصطناعي
5. استمرار العملية ← التعديل أو الإنهاء بناءً على التغذية الراجعة

الميزات الوظيفية الرئيسية

أوضاع الواجهة

واجهة Qt GUI

• تجربة أصلية في البيئة المحلية
• تصميم معياري معاد الهيكلة
• مناسبة لبيئة التطوير المحلية

واجهة المستخدم الويب (Web UI)

• تصميم واجهة حديث، مناسب لبيئات SSH البعيدة
• تصميم معماري جديد بالكامل
• تخطيط متجاوب، يتكيف مع أحجام الشاشات المختلفة

الوظائف الأساسية

وظيفة معالجة الصور

• دعم التنسيقات: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP
• طرق التحميل: سحب وإفلات الملفات + لصق من الحافظة (Ctrl+V)
• المعالجة التلقائية: ضغط ذكي لضمان الامتثال لحد 1 ميجابايت

دعم متعدد اللغات

• ثلاث لغات: الإنجليزية، الصينية التقليدية، الصينية المبسطة
• الكشف الذكي: يختار تلقائيًا بناءً على لغة النظام
• التبديل في الوقت الفعلي: تغيير اللغة مباشرة داخل الواجهة

دعم مفاتيح الاختصار

• Ctrl+Enter: إرسال التغذية الراجعة (يدعم لوحة المفاتيح الرئيسية ولوحة المفاتيح الرقمية)
• Ctrl+V: لصق الصور مباشرة من الحافظة

التثبيت والتكوين

التثبيت السريع

# تثبيت uv (إذا لم يكن مثبتًا بالفعل)
pip install uv

# اختبار سريع
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

التكوين الأساسي

أضف التكوين التالي في مساعد الذكاء الاصطناعي (مثل Cursor):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

التكوين المتقدم

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "env": {
        "FORCE_WEB": "true",
        "MCP_DEBUG": "false"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

تكوين متغيرات البيئة

اسم المتغير	الغرض	القيم الممكنة	القيمة الافتراضية
FORCE_WEB	فرض استخدام واجهة المستخدم الويب	true/false	false
MCP_DEBUG	وضع التصحيح	true/false	false
INCLUDE_BASE64_DETAIL	تفاصيل الصورة الكاملة Base64	true/false	false

توصيات الاستخدام

للحصول على أفضل النتائج، يوصى بإضافة القواعد التالية في مساعد الذكاء الاصطناعي:

# قواعد التغذية الراجعة التفاعلية لـ MCP
1. في أي عملية أو مهمة أو محادثة، سواء كانت استفسارًا أو استجابة أو إكمال مهام مرحلية، يجب استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced.
2. عند تلقي تغذية راجعة من المستخدم، إذا لم يكن محتوى التغذية الراجعة فارغًا، يجب استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced مرة أخرى وتعديل السلوك بناءً على التغذية الراجعة.
3. لا يجوز إيقاف استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced إلا عندما يشير المستخدم بوضوح إلى "إنهاء" أو "لا حاجة لمزيد من التفاعل"، ثم تكتمل العملية.
4. ما لم يتم تلقي أمر إنهاء، يجب تكرار استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced في جميع الخطوات.

طرق الاختبار

التحقق من الإصدار

uvx mcp-feedback-enhanced@latest version

اختبار خاص بالواجهة

# اختبار Qt GUI السريع
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --gui

# اختبار واجهة المستخدم الويب (يعمل تلقائيًا باستمرار)
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web

# وضع التصحيح
MCP_DEBUG=true uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

اختبار التطوير المحلي

# استنساخ المشروع
git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git
cd mcp-feedback-enhanced
uv sync

# الطريقة 1: الاختبار القياسي (موصى به)
uv run python -m mcp_feedback_enhanced test

# الطريقة 2: مجموعة الاختبار الكاملة
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test

# الطريقة 3: اختبار خاص بالواجهة
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --gui  # اختبار Qt GUI
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --web  # اختبار Web UI

سجل الإصدارات والتحديثات الرئيسية

أحدث الميزات (الإصدار 2.6.0 وما فوق)

• إعادة هيكلة كاملة: واجهة المستخدم الرسومية (GUI) وواجهة المستخدم الويب (Web UI) تعتمدان بنية معيارية.
• إدارة مركزية: إعادة تنظيم هيكل المجلدات لتحسين قابلية الصيانة.
• تحسين الواجهة: تصميم حديث وتجربة مستخدم محسّنة.
• تحسين واجهة macOS: تحسينات مصممة خصيصًا لتجربة مستخدم macOS.
• تحسينات وظيفية: خيارات إعدادات جديدة ووظيفة إغلاق الصفحة التلقائي.

التحسينات الأساسية

• تبديل اللغة: إصلاح مشكلة تحديث المحتوى عند تبديل اللغة في واجهة المستخدم الويب.
• صفحة "حول": إضافة صفحة "حول" تتضمن معلومات الإصدار وروابط المشروع وشكر وتقدير.
• مفاتيح الاختصار المحسّنة: دعم Ctrl+Enter للوحة المفاتيح الرقمية.
• لصق الصور الذكي: Ctrl+V يلصق الصور مباشرة من الحافظة.
• إعادة هيكلة بنية دعم اللغات المتعددة: تحميل ديناميكي وتنظيم معياري لملفات اللغة.

الأسئلة الشائعة

س: يظهر خطأ "Unexpected token 'D'"

ج: تداخل إخراج التصحيح. قم بتعيين MCP_DEBUG=false أو إزالة متغير البيئة.

س: تشويش في الأحرف الصينية

ج: تم إصلاح هذه المشكلة في الإصدار 2.0.3. يرجى التحديث إلى أحدث إصدار: uvx mcp-feedback-enhanced@latest

س: فشل تحميل الصور

ج: تحقق من حجم الملف (≤1 ميجابايت) والتنسيق (PNG/JPG/GIF/BMP/WebP).

س: واجهة المستخدم الويب لا تعمل

ج: قم بتعيين FORCE_WEB=true أو تحقق من إعدادات جدار الحماية.

س: Gemini Pro 2.5 لا يستطيع تحليل الصور

ج: مشكلة معروفة. قد لا يتمكن Gemini Pro 2.5 من تحليل محتوى الصور المحملة بشكل صحيح. أظهرت الاختبارات أن Claude-4-Sonnet يمكنه تحليل الصور بشكل صحيح. يوصى باستخدام نموذج Claude للحصول على قدرة أفضل على فهم الصور.

قيمة المشروع

تكمن القيمة الأساسية لهذا المشروع في حل مشكلة حاسمة في التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي: تجنب قيام الذكاء الاصطناعي بعمليات تخمينية مكلفة. من خلال إنشاء حلقة تغذية راجعة للتفاعل بين الإنسان والآلة، يمكن للمستخدمين تقديم تأكيد وتوجيه قبل أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ عمليات معقدة أو مكلفة، مما يؤدي إلى:

1. خفض التكاليف: تقليل استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات (API) غير الضرورية.
2. زيادة الكفاءة: تجنب مسارات التشغيل الخاطئة.
3. تعزيز التحكم: يحافظ المستخدم على السيطرة على عملية التطوير.
4. تحسين التجربة: عملية تطوير تعاونية أكثر سلاسة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.