Minidoracat/mcp-feedback-enhancedView GitHub Homepage for Latest Official Releases

Servidor de retroalimentación interactiva MCP mejorado, compatible con interfaces duales de interfaz de usuario web y aplicaciones de escritorio, que implementa el flujo de trabajo de retroalimentación de interacción humano-máquina en el desarrollo de IA.

NOASSERTIONJavaScriptmcp-feedback-enhancedMinidoracat 2.7k Last Updated: June 29, 2025

Servidor de Retroalimentación Mejorada de MCP (mcp-feedback-enhanced)

Resumen del Proyecto

mcp-feedback-enhanced es un servidor MCP (Model Context Protocol) de versión mejorada, diseñado específicamente para la retroalimentación interactiva del usuario y la ejecución de comandos en herramientas de desarrollo asistidas por IA. Este proyecto soporta un modo de doble interfaz (Web UI y aplicación de escritorio), con detección inteligente del entorno y compatibilidad multiplataforma.

Características Principales

  • Soporte de Doble Interfaz: Soporta Web UI y aplicaciones de escritorio nativas.
  • Detección Inteligente del Entorno: Detecta automáticamente el entorno de ejecución y selecciona el modo de interfaz más adecuado.
  • Compatibilidad Multiplataforma: Soporta sistemas Windows, macOS y Linux.
  • Optimización de Costos: Al guiar a la IA para que confirme con el usuario en lugar de realizar operaciones especulativas, se pueden consolidar hasta 25 llamadas a herramientas en una única solicitud orientada a la retroalimentación, reduciendo significativamente los costos de la plataforma.

Plataformas Soportadas

Las plataformas de desarrollo de IA soportadas incluyen: Cursor, Cline, Windsurf.

Cómo Funciona

El flujo de trabajo del proyecto es el siguiente:

  1. Llamada de IA → mcp-feedback-enhanced
  2. Detección de Entorno → Selección automática de la interfaz apropiada
  3. Interacción del Usuario → Ejecución de comandos, retroalimentación de texto, carga de imágenes
  4. Entrega de Retroalimentación → La información se devuelve a la IA
  5. Continuación del Proceso → Ajuste o finalización según la retroalimentación

Características Principales

Modos de Interfaz

Interfaz Gráfica Qt (Qt GUI)

  • Experiencia nativa en entornos locales
  • Diseño de refactorización modular
  • Adecuado para entornos de desarrollo local

Interfaz de Usuario Web (Web UI)

  • Diseño de interfaz moderno, adecuado para entornos SSH remotos
  • Nuevo diseño de arquitectura
  • Diseño responsivo, adaptable a diferentes tamaños de pantalla

Funciones Principales

Funciones de Procesamiento de Imágenes

  • Soporte de Formatos: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP
  • Métodos de Carga: Arrastrar y soltar archivos + Pegar desde el portapapeles (Ctrl+V)
  • Procesamiento Automático: Compresión inteligente para asegurar el cumplimiento del límite de 1MB

Soporte Multilingüe

  • Tres Idiomas: Inglés, Chino Tradicional, Chino Simplificado
  • Detección Inteligente: Selección automática según el idioma del sistema
  • Cambio en Tiempo Real: Cambiar el idioma directamente dentro de la interfaz

Soporte de Atajos de Teclado

  • Ctrl+Enter: Enviar retroalimentación (soporta teclado principal y teclado numérico)
  • Ctrl+V: Pegar directamente imágenes del portapapeles

Instalación y Configuración

Instalación Rápida

# Instalar uv (si aún no está instalado)
pip install uv

# Prueba rápida
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

Configuración Básica

Agregue la siguiente configuración en su asistente de IA (como Cursor):

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

Configuración Avanzada

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

Configuración de Variables de Entorno

Nombre de la Variable Propósito Valores Valor Predeterminado
FORCE_WEB Forzar el uso de la Web UI true/false false
MCP_DEBUG Modo de depuración true/false false
INCLUDE_BASE64_DETAIL Base64 completo de la imagen true/false false

Sugerencias de Uso

Para obtener los mejores resultados, se recomienda añadir las siguientes reglas en el asistente de IA:

# Reglas de Retroalimentación Interactiva de MCP
1. En cualquier proceso, tarea o conversación, ya sea en la fase de consulta, respuesta o finalización de tareas, se debe invocar MCP mcp-feedback-enhanced.
2. Al recibir retroalimentación del usuario, si el contenido de la retroalimentación no está vacío, se debe invocar nuevamente MCP mcp-feedback-enhanced y ajustar el comportamiento según la retroalimentación.
3. Solo cuando el usuario indique explícitamente "finalizar" o "no se necesita más interacción", se puede detener la invocación de MCP mcp-feedback-enhanced, y luego el proceso se completa.
4. A menos que se reciba una orden de finalización, todos los pasos deben invocar repetidamente MCP mcp-feedback-enhanced.

Métodos de Prueba

Verificación de Versión

uvx mcp-feedback-enhanced@latest version

Pruebas Específicas de Interfaz

# Prueba rápida de Qt GUI
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --gui

# Prueba de Web UI (ejecución continua automática)
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web

# Modo de depuración
MCP_DEBUG=true uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

Pruebas de Desarrollo Local

# Clonar el proyecto
git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git
cd mcp-feedback-enhanced
uv sync

# Método 1: Prueba estándar (recomendado)
uv run python -m mcp_feedback_enhanced test

# Método 2: Suite de pruebas completa
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test

# Método 3: Pruebas específicas de interfaz
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --gui  # Prueba de Qt GUI
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --web  # Prueba de Web UI

Historial de Versiones y Actualizaciones Principales

Últimas Características (v2.6.0 y superiores)

  • Refactorización Completa: GUI y Web UI adoptan una arquitectura modular
  • Gestión Centralizada: Reorganización de la estructura de carpetas para mejorar la mantenibilidad
  • Optimización de la Interfaz: Diseño modernizado y experiencia de usuario mejorada
  • Optimización de la Interfaz de macOS: Mejoras específicas para la experiencia de usuario de macOS
  • Funcionalidad Mejorada: Nuevas opciones de configuración y función de cierre automático de página

Mejoras Clave

  • Cambio de Idioma: Solucionado el problema de actualización de contenido al cambiar el idioma en la Web UI
  • Página "Acerca de": Añadida una página "Acerca de" con información de la versión, enlaces del proyecto y agradecimientos
  • Atajos de Teclado Mejorados: Ctrl+Enter soporta el teclado numérico
  • Pegado Inteligente de Imágenes: Ctrl+V pega directamente imágenes del portapapeles
  • Refactorización de la Arquitectura Multilingüe: Carga dinámica y organización modular de archivos de idioma

Preguntas Frecuentes

P: Aparece el error "Unexpected token 'D'"

R: La salida de depuración interfiere. Configure MCP_DEBUG=false o elimine la variable de entorno.

P: Caracteres chinos ilegibles

R: Solucionado en la versión v2.0.3. Actualice a la última versión: uvx mcp-feedback-enhanced@latest

P: Fallo al cargar imágenes

R: Verifique el tamaño del archivo (≤1MB) y el formato (PNG/JPG/GIF/BMP/WebP).

P: La Web UI no se inicia

R: Configure FORCE_WEB=true o verifique la configuración del firewall.

P: Gemini Pro 2.5 no puede analizar imágenes

R: Problema conocido. Gemini Pro 2.5 puede no analizar correctamente el contenido de las imágenes cargadas. Las pruebas muestran que Claude-4-Sonnet puede analizar imágenes correctamente. Se recomienda usar el modelo Claude para una mejor capacidad de comprensión de imágenes.

Valor del Proyecto

El valor central de este proyecto radica en resolver un problema clave en el desarrollo asistido por IA: evitar que la IA realice operaciones especulativas costosas. Al establecer un ciclo de retroalimentación interactiva entre humanos y máquinas, los usuarios pueden proporcionar confirmación y orientación antes de que la IA ejecute operaciones complejas o costosas, lo que resulta en:

  1. Reducción de Costos: Disminución de llamadas innecesarias a la API
  2. Aumento de la Eficiencia: Evitar rutas de operación erróneas
  3. Mayor Control: El usuario mantiene el control sobre el proceso de desarrollo
  4. Mejora de la Experiencia: Un flujo de trabajo de desarrollo colaborativo humano-IA más fluido

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