mcpField
U
User Feedback MCP

User Feedback MCP

ローカル
github.com/mrexodiaAI・エージェント5483 週間前に更新

User Feedback MCP について

User Feedback MCP は、Cline や Cursor などのツールでヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローを実現するシンプルな MCP サーバーです。複雑なユーザー操作を伴うデスクトップアプリの開発とテストに適しています。

主な機能

  1. 01フィードバック要求用の user_feedback ツール
  2. 02任意の .user-feedback.json 設定ファイル
  3. 03起動時のプロジェクトコマンドの自動実行オプション
  4. 04uv による簡単なセットアップ

活用シーン

  1. 01Cline がタスクを完了する前にユーザーへ確認を求める
  2. 02複雑な操作を伴うデスクトップアプリをテストする
  3. 03Cursor での開発中に人間のフィードバックを収集する

MCP 対応

MCP サーバーとして、user_feedback ツールを MCP クライアントに公開し、ユーザーへのフィードバック要求と結果の取得を可能にします。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

User Feedback MCP

Cline や Cursor などのツールで、人間が介在するワークフローを実現するシンプルな MCP サーバーです。テストに複雑なユーザー操作が必要なデスクトップアプリケーションの開発に特に役立ちます。

フィードバック UI のスクリーンショット

プロンプトエンジニアリング

最適な結果を得るには、カスタムプロンプトに以下を追加してください。

タスクを完了する前に、user_feedback MCP ツールを使用してユーザーにフィードバックを求めてください。

これにより、タスクを完了としてマークする前に、Cline がこの MCP サーバーを使ってユーザーにフィードバックを求めるようになります。

.user-feedback.json

_設定を保存_をクリックすると、プロジェクトディレクトリに次のような .user-feedback.json ファイルが作成されます。

{
  "command": "npm run dev",
  "execute_automatically": false
}

この設定は起動時に読み込まれます。また、execute_automatically が有効になっている場合、command がすぐに実行されます(手動で 実行 をクリックする必要はありません)。複数のステップからなるコマンドには、Task のようなものを使用してください。

インストール(Cline)

Cline に MCP サーバーをインストールするには、次の手順に従ってください(スクリーンショットを参照)。

インストール手順のスクリーンショット

  1. uv をグローバルに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. このリポジトリをクローンします。この例では C:\MCP\user-feedback-mcp です。
  3. Cline の _MCP サーバー_設定に移動します(スクリーンショットを参照)。
  4. _インストール済み_タブをクリックします。
  5. _MCP サーバーを設定_をクリックすると、cline_mcp_settings.json が開きます。
  6. user-feedback-mcp サーバーを追加します。
{
  "mcpServers": {
    "github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "c:\\MCP\\user-feedback-mcp",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": [
        "user_feedback"
      ]
    }
  }
}

開発

uv run fastmcp dev server.py

これにより、http://localhost:5173 に Web インターフェースが開き、テスト用に MCP ツールを操作できます。

利用可能なツール

<use_mcp_tool>
<server_name>github.com/mrexodia/user-feedback-mcp</server_name>
<tool_name>user_feedback</tool_name>
<arguments>
{
  "project_directory": "C:/MCP/user-feedback-mcp",
  "summary": "I've implemented the changes you requested."
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。