🎯 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。

✨ 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
git clone https://github.com/your-repo/mcp-feedback-collector.git
cd mcp-feedback-collector
pip install -r requirements.txt
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
在 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
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
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
MCP_INTERFACE_MODE=both
MCP_WEB_HOST=127.0.0.1
MCP_WEB_PORT=5000
MCP_WEB_DEBUG=false
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
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
🔗 相关链接
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