Interact MCP

🚀 プロンプトエンジニアリング

最高の結果を得るために、AIアシスタントのカスタムプロンプトに以下を追加してください。ルールとして、または直接プロンプトに追加することができます（例：Cursor）。

質問をするときは、必ずMCP interactive_feedback を呼び出してください。 ユーザーの要求を完了しようとするときは、単にプロセスを終了するのではなく、MCP interactive_feedback を呼び出してください。 ユーザーのフィードバックが空になるまでMCPを呼び出し続け、その後で要求を終了してください。

これにより、AIアシスタントはタスクを完了とマークする前に、このMCPサーバーを使用してユーザーのフィードバックを要求するようになります。

💡 なぜこれを使うのか？

このモジュールは、アシスタントが推測的でコストの高いツール呼び出しを行うのではなく、ユーザーに確認するように誘導することで、Cursorのようなプラットフォームでの高額な要求（例：OpenAIツールの呼び出し）の数を大幅に削減することができます。場合によっては、最大25回のツール呼び出しを1回のフィードバック対応型の要求にまとめることができ、リソースを節約し、パフォーマンスを向上させます。

📦 インストール

🔧 設定

このMCPサーバーは、Qtの QSettings を使用して、プロジェクトごとに設定を保存します。これには以下が含まれます。

• 実行するコマンド。
• そのプロジェクトの次回起動時にコマンドを自動的に実行するかどうか（「次回実行時に自動的に実行」チェックボックスを参照）。
• コマンドセクションの表示状態（表示/非表示）（これは切り替えるとすぐに保存されます）。
• ウィンドウのジオメトリと状態（一般的なUI設定）。

これらの設定は、通常、組織名「FabioFerreira」とアプリケーション名「InteractiveFeedbackMCP」の下で、各プロジェクトディレクトリに固有のグループで、プラットフォーム固有の場所（例：Windowsのレジストリ、macOSのplistファイル、Linuxの ~/.config または ~/.local/share の設定ファイル）に保存されます。

UIの「設定を保存」ボタンは、主にアクティブなプロジェクトのコマンド入力フィールドに入力された現在のコマンドと、「次回実行時に自動的に実行」チェックボックスの状態を保存します。コマンドセクションの表示状態は、切り替えると自動的に保存されます。一般的なウィンドウのサイズと位置は、アプリケーションが閉じられるときに保存されます。

⚙️ インストール手順 (Cursor)

1. 前提条件:
   • Python 3.11以上。
   • uv（Pythonパッケージマネージャー）。以下のコマンドでインストールします。
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. コードを取得する:
   • このリポジトリをクローンします。 git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git
   • または、ソースコードをダウンロードします。
3. ディレクトリに移動する:
   • cd path/to/interactive-feedback-mcp
4. 依存関係をインストールする:
   • uv sync（これにより仮想環境が作成され、パッケージがインストールされます）
5. MCPサーバーを実行する:
   • uv run server.py
6. Cursorで設定する:

   • Cursorは通常、設定でカスタムMCPサーバーを指定できます。Cursorをこの実行中のサーバーに向ける必要があります。正確な手順は異なる場合があるため、カスタムMCPを追加する方法についてはCursorのドキュメントを参照してください。

   • 手動設定（例：mcp.json を使用） /Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp のパスを、システム上でリポジトリをクローンした実際のパスに変更することを忘れないでください。

     {
       "mcpServers": {
         "interactive-feedback-mcp": {
           "command": "uv",
           "args": [
             "--directory",
             "/Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp",
             "run",
             "server.py"
           ],
           "timeout": 600,
           "autoApprove": [
             "interactive_feedback"
           ]
         }
       }
     }
     

   • Cursorで設定する際には、interactive-feedback-mcp のようなサーバー識別子を使用することができます。

Cline / Windsurfの場合

同様の設定原則が適用されます。それぞれのツールのMCP設定で、サーバーコマンド（例：uv run server.py で、正しい --directory 引数をプロジェクトディレクトリに指定）を設定し、サーバー識別子として interactive-feedback-mcp を使用します。

💻 使用例

開発モードでのサーバーの実行

ウェブインターフェイスを使用してテストするために、サーバーを開発モードで実行するには、以下のコマンドを実行します。

uv run fastmcp dev server.py

これにより、ウェブインターフェイスが開き、テストのためにMCPツールと対話することができます。

AIアシスタントが interactive_feedback ツールを呼び出す例

<use_mcp_tool>
  <server_name>interactive-feedback-mcp</server_name>
  <tool_name>interactive_feedback</tool_name>
  <arguments>
    {
      "project_directory": "/path/to/your/project",
      "summary": "I've implemented the changes you requested and refactored the main module."
    }
  </arguments>
</use_mcp_tool>