Interactive Feedback MCP

- 现代化Qt图形界面- 直观设计和响应式布局
- 多语言支持- 中英文界面即时切换
- 图片拖拽支持- 自动压缩和Base64编码
- 智能按钮布局- 自适应屏幕尺寸和用户偏好
- 工具菜单集成- 有序组织的系统维护功能

- 预配置响应按钮- 覆盖常见开发工作流程
- RIPER-5协议集成- (研究 → 创新 → 计划 → 执行 → 审查)
- 可自定义快捷操作- 支持拖拽重新排序
- 项目特定配置- 记住您的偏好设置
- 智能MCP调用- 智能判断何时需要请求反馈

- 跨平台命令执行- 实时输出流传输
- 自动执行模式- 适用于重复性工作流程
- 进程管理- 启动/停止控制和状态监控
- 命令历史- 每个项目的命令持久化
- 控制台输出- 语法高亮和滚动支持

- 剪贴板图片支持- Ctrl+V粘贴功能
- 多种图片格式- PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP
- 智能压缩- 可配置的目标大小（30KB-100KB）
- Base64传输- 直接AI图像识别
- 临时文件管理- 自动清理功能

- 项目特定设置- 使用Qt QSettings安全存储
- 按钮自定义- 尺寸、可见性和内容控制
- 性能优化- 布局缓存和批量更新
- 备份和恢复- 配置管理功能
- 主题和布局- 持久化存储偏好设置

通过引导助手与用户确认而不是分支到投机性的高成本工具调用，该模块可以大幅减少像Cursor这样的平台上的高级请求数量（例如OpenAI工具调用）。在某些情况下，它帮助将原本多达25个工具调用合并为单个具有反馈感知的请求——节省资源并提高性能。

- 降低API成本- 通过最小化不必要的工具调用
- 提高准确性- 在关键决策点进行人工验证
- 增强生产力- 通过简化的反馈工作流程
- 更好的协作- AI和人类开发者之间的配合
- 启动界面- 当AI助手调用时启动
- 查看摘要- 审查AI已完成的工作
- 使用快捷响应按钮- 处理常见反馈场景：

- ✅看起来不错- 批准当前工作
- 🔧需要小调整- 请求轻微修改
- 📋完成所有清单- 执行剩余任务
- 🎯智能执行清单- 智能处理剩余项目

- 🔍 深度分析问题- 深度分析模式和系统性分解
- 💡 创新解决方案- 头脑风暴多种方法并评估选项
- 📋 制定实施计划- 生成详细的实施计划和审查检查点
- ⚡ 执行计划步骤- 按计划执行，带有交互反馈
- 🎯 验证最终结果- 根据需求进行全面验证
- 拖拽图片- 直接拖入界面或使用Ctrl+V粘贴截图
- 配置传输选项- 启用Base64进行AI识别
- 调整压缩设置- 选择目标大小以获得最佳性能
- 发送前预览- 使用缩略图预览功能
- 编辑快捷按钮- 点击⚙️按钮自定义响应
- 工具菜单- 访问系统功能，如临时文件清理
- 语言切换- 在中英文界面之间切换
- 布局偏好- 调整按钮大小和窗口布局

- 切换命令区域- 显示/隐藏命令执行面板
- 自动执行模式- 启用启动时自动命令运行
- 实时输出- 查看命令执行结果
- 进程控制- 启动、停止和监控运行中的进程

每当您想要提问时，始终调用MCP interactive_feedback。 每当您即将完成用户请求时，调用MCP interactive_feedback而不是简单地结束过程。 继续调用MCP直到用户反馈为空，然后结束请求。 使用RIPER-5协议按钮时，遵循系统化方法： 1. 🔍 研究：在提出解决方案之前彻底分析问题 2. 💡 创新：探索多种创造性方法 3. 📋 计划：创建详细的、可审查的实施计划 4. ⚡ 执行：按步骤执行计划，设置检查点 5. 🎯 审查：根据原始需求验证结果

- 命令偏好- 每个项目的默认命令
- 执行设置- 自动执行偏好和命令历史
- UI偏好- 窗口几何、按钮可见性、语言选择
- 快捷响应自定义- 自定义按钮、大小和排列
- 图片处理设置- 压缩偏好和传输选项
- 性能设置- 布局缓存和更新偏好

- Windows: 注册表HKEY_CURRENT_USER\Software\InteractiveFeedbackMCP\InteractiveFeedbackMCP
- macOS:~/Library/Preferences/com.InteractiveFeedbackMCP.InteractiveFeedbackMCP.plist
- Linux:~/.config/InteractiveFeedbackMCP/InteractiveFeedbackMCP.conf

- 全局设置: 窗口几何、语言偏好等通用UI设置存储在MainWindow_General组中
- 项目特定设置: 每个项目根据其目录路径哈希获得唯一的配置组，格式为Project_{项目名}_{目录哈希}
- 基础传输设置: Base64传输配置等全局功能设置直接存储在根级别
- 目录哈希: 使用项目目录的MD5哈希值生成唯一标识符
- 组分离: 不同项目的设置存储在独立的配置组中
- 回退机制: 项目特定设置优先，未设置时使用全局默认值

- run_command: 项目的默认执行命令
- execute_automatically: 是否自动执行命令
- suffix_mode: 反馈后缀模式（force/smart/none）
- button_size: 按钮大小设置（small/medium/large/custom）
- custom_button_width/height: 自定义按钮尺寸
- visible_buttons: 可见快捷按钮列表
- language: 界面语言设置
- use_base64_transmission: 是否启用Base64图片传输
- base64_target_size_kb: Base64传输的目标文件大小
- commandSectionVisible: 命令区域是否可见
- quick_responses: 自定义快捷响应按钮配置

- Windows:pip install uv
- Linux/Mac:curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

git clone https://github.com/liaosiqian/interactive-feedback-mcp.git cd interactive-feedback-mcp

uv venv uv sync --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

- 按钮大小调整- 小号(100x30)、中号(120x40)、大号(150x45)或自定义尺寸
- 语言切换- 运行时即时在中英文之间切换
- 布局适配- 自动适应不同屏幕尺寸和分辨率
- 主题保存- 记住窗口大小、位置和用户偏好

- RIPER-5协议- 结构化的五阶段问题解决方法
- 检查清单管理- 智能执行和进度跟踪
- 项目配置隔离- 每个项目独立的设置和历史
- 自动化脚本- 支持重复性任务的自动执行

- 实时进程监控- 查看命令执行状态和输出
- 跨平台兼容- Windows、macOS、Linux全平台支持
- 错误处理- 优雅处理命令失败和异常情况
- 输出格式化- 语法高亮和可读性优化

- UI响应优化- 批量更新减少界面卡顿
- 内存使用监控- 智能缓存管理
- 网络传输优化- 图片压缩和传输效率
- 调试统计- 性能指标收集和分析

这个工具设计用于提升AI辅助开发的效率和准确性，通过人机协作实现更好的开发体验。

This is a web browser that enables your coding agent, such as Claude Code, to visit websites on your behalf and assist you in identifying bugs or creating UI test cases.

Agent-native developer Q&A API with MCP + A2A endpoints for citations, job pickup, and answer submission.

MCP bridge that lets Claude Code delegate heavy tasks to the Antigravity CLI (agy) — purpose-built tools, model routing with fallback, session continuity, and output truncation to save Claude's context and tokens.

Embeds intelligent guidance into AI workflows to organize development and ensure quality.

Open-source AI coding stack — bundled MCP servers, agent runtime, and developer tooling for shipping AI-native dev tools.

Local agent workbench bundling OpenHands, Goose, Aider, and ashlrcode against one local LLM, with ashlr-plugin MCP servers pre-wired.

Async Parallel Antigravity for Codex & Claude Code

Run parallel, resumable, human-operable Antigravity CLI sessions from Codex, Claude Code, or any MCP-capable agent harness.

knowledge network for AI coding agents. Developers connect their agents to a shared pool of verified solutions — saving tokens, reducing debugging time, and getting better results. Solution authors earn when their work helps others.

Orchestrates multiple Claude Code agents across iTerm2 sessions, providing centralized management and inter-agent communication.

Multi-LLM Design and Build Team. Confer and create with a team of LLMs.