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）。

質問をするときは常に、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、単に処理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を呼び続け、その後要求を終了してください。

これにより、AIアシスタントが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に飛びつくのではなく、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価な要求（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。

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。
• そのプロジェクトで次回起動時に自動的にコマンドを実行するかどうか（「次回実行時に自動的に実行する」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）（切り替えるとすぐに保存されます）。
• ウィンドウの形状と状態（一般的なUI設定）。

これらの設定は通常、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、組織名「FabioFerreira」とアプリケーション名「InteractiveFeedbackMCP」の下に、各プロジェクトディレクトリごとに一意のグループで保存されます。

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する」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 (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、その設定でカスタム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。正確な方法は異なる場合があるので、カスタムMCPを追加するためのCursorのドキュメントを参照してください。

   • 手動設定 (例：mcp.json を介して) /Users/fabioferreira/Dev/scripts/interactive-feedback-mcp のパスを、あなたのシステム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で設定するときに、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

同様のセットアップ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：正しい --directory 引数で uv run server.py を指定し、プロジェクトディレクトリを指す）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、MCPツールとのテスト用の対話が可能になります。

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>