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mcp-feedback-collector-final

A modern MCP server with dual interface (GUI + Web) for AI feedback collection and chat

3.2.2
pipPyPI
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🎯 MCP Feedback Collector

一个现代化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,提供双重架构:GUI界面 + Web界面,支持AI工作汇报反馈收集和AI智能聊天对话。

Version Python License GUI Web Style

✨ 核心特性

🏗️ 双重架构设计

  • 🖥️ GUI界面 - PyQt6桌面应用,适合本地使用
  • 🌐 Web界面 - Flask+SocketIO,完美解决远程Linux服务器问题
  • 🔄 智能切换 - 自动检测环境,GUI优先,Web降级
  • ⚙️ 配置驱动 - 环境变量控制界面模式

🎯 双功能界面

  • 💬 AI工作汇报 - 展示AI工作内容,收集用户反馈
  • 🤖 AI聊天对话 - 支持文字+图片的多模态AI聊天
  • 📊 系统状态 - 完整的系统信息和配置管理
  • 🔑 获取KEY - 便捷的API密钥获取入口

🖼️ 图片功能

  • 📁 文件选择 - 支持多种图片格式(PNG、JPG、GIF等)
  • 🖱️ 拖拽上传 - 直接拖拽图片文件到界面
  • 📋 剪贴板粘贴 - Ctrl+V快速粘贴截图
  • 🗑️ 图片管理 - 预览、删除、批量处理

🎨 界面设计

  • 🌙 Cherry Studio风格 - 深色主题,现代化设计
  • 📱 响应式布局 - 合理的窗口大小,居中显示
  • 🚀 流式响应 - 实时显示AI回复,流畅对话体验
  • 🗑️ 聊天管理 - 一键清空聊天记录,安全确认机制

🚀 快速开始

🌐 Web界面(推荐)- 一键启动

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-repo/mcp-feedback-collector.git
cd mcp-feedback-collector

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 一键启动Web界面
python smart_web_server.py

访问地址: http://127.0.0.1:5000

🖥️ GUI界面 - MCP集成

cursor等规则提示词

"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. Use mcp-feedback-collector.open_chat_interface for main window mode."

方式一:直接运行(推荐)

1. 安装依赖

pip install PyQt6 Pillow requests mcp

2. 配置Claude Desktop

claude_desktop_config.json 中添加:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "python",
      "args": ["d:/path/to/src/mcp_feedback_collector/server.py"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "600",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "gpt-4o-mini",
        "MCP_ENABLE_CHAT": "true"
      }
    }
  }
}

3. 重启Claude Desktop

配置完成后重启Claude Desktop即可使用。

方式二:包安装

1. 安装uvx

pip install uvx

2. 安装包

uvx install mcp-feedback-collector

3. 配置Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-collector"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "600",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "gpt-4o-mini",
        "MCP_ENABLE_CHAT": "true"
      }
    }
  }
}

🛠️ MCP工具函数

🎯 collect_feedback()

AI工作汇报与反馈收集

  • 展示AI工作汇报内容
  • 收集用户文字和图片反馈
  • 支持多图片上传和管理
# AI调用示例
result = collect_feedback("我已经完成了代码优化工作...")

🤖 open_chat_interface()

AI聊天界面

  • 打开AI聊天对话界面
  • 支持文字+图片多模态聊天
  • 流式响应,实时显示AI回复
# 打开聊天界面
open_chat_interface()

📷 pick_image()

快速图片选择

  • 单张图片选择工具
  • 支持文件选择和剪贴板粘贴
  • 返回图片数据和信息

📊 get_image_info()

图片信息查询

  • 获取图片详细信息(格式、尺寸、大小等)
  • 支持多种图片格式
  • 返回结构化信息

🖼️ 界面预览

双功能标签页界面

🎯 MCP Feedback Collector v3.1.0
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🎯 Logo                                                 │
├─────────────┬───────────────────────────────────────────┤
│ 💬 AI汇报    │                                          │
│ 反馈收集     │            主内容区域                      │
├─────────────┤                                          │
│ 🤖 AI聊天    │                                          │
│ 智能对话     │                                          │
└─────────────┴───────────────────────────────────────────┘

AI汇报页面

📋 AI工作汇报
┌─────────────────────────────────────────┐
│ ✅ MCP Feedback Collector v3.0.0 升级完成│
│   • 从tkinter成功迁移到PyQt6            │
│   • 采用Cherry Studio风格的现代化界面    │
│   • 保持所有API接口向后兼容              │
└─────────────────────────────────────────┘

💬 您的反馈(可选)
┌─────────────────────────────────────────┐
│ [多行文本输入区域]                       │
└─────────────────────────────────────────┘

🖼️ 图片反馈(可选)
[📁] [📋] [✅] [❌]  ← Cherry Studio风格工具栏
[图片1] [图片2] [图片3]  ← 小标签预览

AI聊天页面

🤖 AI智能聊天
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 用户: 这张图片里有什么? [📷图片]        │
│                                         │
│ AI: 我看到这是一张...                   │
│     [流式响应实时显示]                   │
└─────────────────────────────────────────┘

💬 输入消息
┌─────────────────────────────────────────┐
│ [输入框]                                │
└─────────────────────────────────────────┘
[📷] [📋] [🗑️] [🚀]  ← 工具栏

⚙️ 配置说明

环境变量配置

# 界面模式配置
MCP_INTERFACE_MODE=both         # 界面模式: gui/web/both
MCP_WEB_HOST=127.0.0.1         # Web服务器主机
MCP_WEB_PORT=5000              # Web服务器端口
MCP_WEB_DEBUG=false            # Web调试模式

# 基础配置
MCP_DIALOG_TIMEOUT=600          # 对话框超时时间(秒)

# AI聊天配置
MCP_API_BASE_URL=https://api.ssopen.top  # API端点
MCP_API_KEY=your_api_key_here            # API密钥
MCP_DEFAULT_MODEL=gpt-4o-mini            # 默认模型
MCP_ENABLE_CHAT=true                     # 启用聊天功能

超时设置建议

  • 默认:300秒(5分钟)
  • 推荐: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

API模型支持

  • GPT系列:gpt-4o, gpt-4o-mini, gpt-3.5-turbo
  • Claude系列:claude-3-sonnet, claude-3-haiku
  • 其他兼容OpenAI API的模型

🔑 获取API密钥

需要API密钥来使用AI聊天功能?

👉 点击获取API密钥 - SSOpen API

  • 🚀 高速稳定: 专业的AI API中转服务
  • 💰 价格优惠: 比官方更优惠的价格
  • 🔒 安全可靠: 企业级安全保障
  • 🌍 全球可用: 支持多地区访问
  • 📞 技术支持: 专业的技术支持团队

💡 使用场景

AI工作汇报

  • ✅ 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

AI聊天对话

  • ✅ 多模态AI助手对话
  • ✅ 图片分析和描述
  • ✅ 代码问题咨询
  • ✅ 技术支持和答疑

🔧 技术栈

核心框架

  • MCP框架: FastMCP 1.0.0+
  • GUI框架: PyQt6 6.0.0+
  • Web框架: Flask 2.0.0+ + Flask-SocketIO 5.0.0+
  • 图片处理: Pillow 9.0.0+
  • HTTP请求: requests 2.25.0+
  • 进程管理: psutil 5.8.0+

架构特性

  • 双重架构: GUI + Web智能切换
  • 模块化设计: 核心逻辑与界面分离
  • 多线程: QThread + pyqtSignal 异步处理
  • WebSocket: 实时双向通信
  • 信号槽: 组件间通信机制
  • 流式响应: 实时AI回复显示
  • 拖拽支持: 文件拖拽处理
  • 智能端口管理: 自动处理进程冲突

📝 更新日志

v3.2.0 (2025-01-31) 🚀

  • 🏗️ 双重架构: GUI + Web界面,完美解决远程Linux服务器问题
  • 🌐 Web界面: Flask + SocketIO,Cherry Studio风格完美复刻
  • 🔄 智能切换: 自动检测环境,GUI优先,Web降级
  • 📊 四标签页: AI汇报、AI聊天、系统状态、获取KEY
  • 🔧 智能启动器: 固定端口,自动处理进程冲突
  • 🎯 一键启动: python smart_web_server.py 即可使用
  • 🔑 配置优化: 环境变量驱动,部署更灵活
  • 🧪 全面测试: 27/27测试项目全部通过

v3.1.0 (2025-01-31) 🎉

  • 🎯 双功能界面: AI汇报 + AI聊天标签页设计
  • 🤖 AI聊天功能: 支持文字+图片多模态聊天
  • 🚀 流式响应: 实时显示AI回复内容
  • 🗑️ 聊天管理: 一键清空聊天记录功能
  • 🔧 API集成: 完整的OpenAI兼容API支持
  • 📱 界面优化: Cherry Studio风格,左侧导航栏

v3.0.0 (2025-01-15)

  • 🚀 重大升级: 从tkinter迁移到PyQt6
  • 🎨 现代化界面: Cherry Studio深色主题设计
  • 🖱️ 拖拽支持: 支持拖拽图片文件到界面
  • 性能提升: 更好的响应速度和稳定性
  • 🔧 向后兼容: 保持所有API接口不变
  • 📦 架构升级: 信号槽机制,多线程处理

v2.0.0 (2024-12-28)

  • 🎨 UI重设计: 全新现代化界面
  • 📷 多图片支持: 同时提交多张图片
  • 🖼️ 图片预览: 横向滚动预览区域
  • 💫 视觉优化: 彩色按钮和图标
  • 🔧 体验改进: 优化用户交互流程

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🤝 贡献指南

提交Issue

  • 🐛 Bug报告:详细描述问题和复现步骤
  • 💡 功能建议:说明需求和使用场景
  • 📖 文档改进:指出不清楚或错误的地方

Pull Request

  • 🔧 代码规范:遵循项目代码风格
  • ✅ 测试覆盖:确保新功能有对应测试
  • 📝 文档更新:同步更新相关文档

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