MCP強化フィードバックサーバー (mcp-feedback-enhanced)

プロジェクト概要

mcp-feedback-enhancedは、AI支援開発ツールにおけるインタラクティブなユーザーフィードバックとコマンド実行のために特別に設計された、MCP (Model Context Protocol) サーバーの強化版です。このプロジェクトは、デュアルインターフェースモード（Web UIとデスクトップアプリケーション）をサポートし、スマートな環境検出機能とクロスプラットフォーム互換性を備えています。

コア機能

• デュアルインターフェース対応: Web UIとネイティブデスクトップアプリケーションをサポート
• スマートな環境検出: 実行環境を自動検出し、最適なインターフェースモードを選択
• クロスプラットフォーム互換性: Windows、macOS、Linuxシステムをサポート
• コスト最適化: AIが推測的な操作を行うのではなく、ユーザーに確認を促すことで、最大25回のツール呼び出しを単一のフィードバック指向のリクエストに統合でき、プラットフォームコストを大幅に削減します。

対応プラットフォーム

対応するAI開発プラットフォームには、Cursor、Cline、Windsurfが含まれます。

動作原理

プロジェクトのワークフローは以下の通りです。

1. AI呼び出し → mcp-feedback-enhanced
2. 環境検出 → 適切なインターフェースを自動選択
3. ユーザーインタラクション → コマンド実行、テキストフィードバック、画像アップロード
4. フィードバックの伝達 → AIに情報が返される
5. プロセスの続行 → フィードバックに基づいて調整または終了

主要機能特性

インターフェースモード

Qt GUIインターフェース

• ローカル環境でのネイティブな体験
• モジュール化されたリファクタリング設計
• ローカル開発環境に適している

Web UIインターフェース

• モダンなインターフェースデザイン、リモートSSH環境に適している
• 新しいアーキテクチャ設計
• レスポンシブレイアウト、さまざまな画面サイズに対応

コア機能

画像処理機能

• フォーマット対応: PNG, JPG, JPEG, GIF, BMP, WebP
• アップロード方法: ファイルのドラッグ＆ドロップ + クリップボードからの貼り付け (Ctrl+V)
• 自動処理: スマートな圧縮により1MB制限に準拠

多言語対応

• 3つの言語: 英語、繁体字中国語、簡体字中国語
• スマートな検出: システム言語に基づいて自動選択
• リアルタイム切り替え: インターフェース内で直接言語を変更

ショートカットキー対応

• Ctrl+Enter: フィードバックを送信（メインキーボードとテンキーに対応）
• Ctrl+V: クリップボードの画像を直接貼り付け

インストールと設定

クイックインストール

# uvをインストール (まだインストールしていない場合)
pip install uv

# クイックテスト
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

基本設定

AIアシスタント（例: Cursor）に以下の設定を追加します。

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

高度な設定

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

環境変数設定

変数名	用途	値	デフォルト値
FORCE_WEB	Web UIの強制使用	true/false	false
MCP_DEBUG	デバッグモード	true/false	false
INCLUDE_BASE64_DETAIL	画像の完全なBase64	true/false	false

使用推奨事項

最良の結果を得るために、AIアシスタントに以下のルールを追加することを推奨します。

# MCP インタラクティブフィードバックルール
1. いかなるプロセス、タスク、または会話においても、質問、応答、または段階的なタスクの完了のいずれであっても、MCP mcp-feedback-enhancedを呼び出す必要があります。
2. ユーザーフィードバックを受け取った際、フィードバック内容が空でない場合は、再度MCP mcp-feedback-enhancedを呼び出し、フィードバックに基づいて動作を調整する必要があります。
3. ユーザーが明確に「終了」または「これ以上のインタラクションは不要」と表明した場合にのみ、MCP mcp-feedback-enhancedの呼び出しを停止し、プロセスが完了します。
4. 終了コマンドを受け取らない限り、すべてのステップで繰り返しMCP mcp-feedback-enhancedを呼び出す必要があります。

テスト方法

バージョン確認

uvx mcp-feedback-enhanced@latest version

インターフェース固有のテスト

# Qt GUI クイックテスト
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --gui

# Web UI テスト（自動的に継続実行）
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web

# デバッグモード
MCP_DEBUG=true uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

ローカル開発テスト

# プロジェクトをクローン
git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git
cd mcp-feedback-enhanced
uv sync

# 方法1：標準テスト（推奨）
uv run python -m mcp_feedback_enhanced test

# 方法2：完全なテストスイート
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test

# 方法3：インターフェース固有のテスト
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --gui  # Qt GUIテスト
uvx --with-editable . mcp-feedback-enhanced test --web  # Web UIテスト

バージョン履歴と主要な更新

最新機能（v2.6.0以降）

• 完全なリファクタリング: GUIとWeb UIにモジュール化されたアーキテクチャを採用
• 一元管理: フォルダー構造を再編成し、メンテナンス性を向上
• インターフェースの最適化: モダンなデザインとユーザーエクスペリエンスの改善
• macOSインターフェースの最適化: macOSユーザーエクスペリエンスに特化した改善
• 機能強化: 新しい設定オプションとページ自動クローズ機能

主要な改善

• 言語切り替え: Web UIで言語を切り替えた際のコンテンツ更新問題を修正
• 「About」ページ: バージョン情報、プロジェクトリンク、謝辞を含む「About」ページを追加
• ショートカットキーの強化: Ctrl+Enterがテンキーに対応
• スマートな画像貼り付け: Ctrl+Vでクリップボードの画像を直接貼り付け
• 多言語アーキテクチャのリファクタリング: 動的ロードとモジュール化された言語ファイル構成

よくある質問

Q: 「Unexpected token 'D'」エラーが発生する

A: デバッグ出力が干渉しています。MCP_DEBUG=falseを設定するか、環境変数を削除してください。

Q: 中国語文字の文字化け

A: v2.0.3で修正済みです。最新バージョンに更新してください: uvx mcp-feedback-enhanced@latest

Q: 画像アップロードの失敗

A: ファイルサイズ（1MB以下）とフォーマット（PNG/JPG/GIF/BMP/WebP）を確認してください。

Q: Web UIが起動しない

A: FORCE_WEB=trueを設定するか、ファイアウォールの設定を確認してください。

Q: Gemini Pro 2.5が画像を解析できない

A: 既知の問題です。Gemini Pro 2.5はアップロードされた画像コンテンツを正しく解析できない場合があります。テストではClaude-4-Sonnetが画像を正しく分析できることが示されています。より良い画像理解能力を得るためにClaudeモデルの使用を推奨します。

プロジェクトの価値

このプロジェクトのコアバリューは、AI支援開発における重要な問題、すなわちAIが高価な推測的オペレーションを行うのを避けるという点にあります。人間とAIのインタラクティブなフィードバックループを確立することで、ユーザーはAIが複雑または高コストな操作を実行する前に確認とガイダンスを提供でき、これにより以下の効果が得られます。

1. コスト削減: 不要なAPI呼び出しを削減
2. 効率向上: 誤った操作パスを回避
3. コントロールの強化: ユーザーが開発プロセスに対する主導権を維持
4. エクスペリエンスの改善: よりスムーズな人間とAIの協調開発プロセス