mcp-feedback-collector-web

Name: mcp-feedback-collector-web
Availability: InStock
Author: sanshao

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README

🎯 MCP Feedback Collector

基于Node.js的现代化MCP反馈收集器，支持AI工作汇报和用户反馈收集。

✨ 特性

🚀 一键启动: 使用 npx mcp-feedback-collector 直接运行
🎨 现代界面: VS Code深色主题风格的Web界面
🔧 MCP集成: 完整支持Model Context Protocol
💬 AI对话功能: 集成AI助手，支持文字和图片对话
🖼️ 图片支持: 完整的图片上传、处理和显示功能
📄 图片转文字: AI智能图片描述，提升客户端兼容性
🌐 跨平台: 支持Windows、macOS、Linux
⚡ 高性能: 解决了Python版本的稳定性问题

开发过程视频教程

油管：https://youtu.be/Osr1OSMgzlg

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1PHTxzSErb/

🚀 快速开始

安装和运行

# 直接运行（推荐）
npx mcp-feedback-collector

# 或者全局安装
npm install -g mcp-feedback-collector
mcp-feedback-collector

配置环境变量

创建 .env 文件：

# AI API配置
MCP_API_KEY="your_api_key_here"
MCP_API_BASE_URL="https://api.ssopen.top"  # 中转站，也可使用OpenAI官方API
MCP_DEFAULT_MODEL="grok-3"

# Web服务器配置
MCP_WEB_PORT="5000"
MCP_DIALOG_TIMEOUT="60000"  # 反馈收集超时时间（秒），范围：10-60000

# 功能开关
MCP_ENABLE_CHAT="true"
MCP_ENABLE_IMAGE_TO_TEXT="true"  # 启用图片转文字功能

# URL和端口优化配置 (v2.0.7新增)
MCP_USE_FIXED_URL="true"           # 使用固定URL，不带会话参数 (默认: true)
MCP_FORCE_PORT="false"             # 强制使用指定端口 (默认: false)
MCP_KILL_PORT_PROCESS="false"      # 自动终止占用进程 (默认: false)
MCP_CLEANUP_PORT_ON_START="true"   # 启动时清理端口 (默认: true)

🔧 使用方法

命令行选项

# 启动服务器（默认）
mcp-feedback-collector

# 指定端口
mcp-feedback-collector --port 8080

# 仅Web模式
mcp-feedback-collector --web

# 测试collect_feedback功能
mcp-feedback-collector test-feedback

# 自定义测试内容
mcp-feedback-collector test-feedback -m "我的工作汇报" -t 120

# 健康检查
mcp-feedback-collector health

# 显示配置
mcp-feedback-collector config

Claude Desktop集成

方式一：NPM包运行（推荐）

在Claude Desktop，cursor的MCP配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-feedback-collector@latest"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "grok-3",
        "MCP_WEB_PORT": "5050",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "60000",
        "MCP_ENABLE_IMAGE_TO_TEXT": "true"
      }
    }
  }
}

方式二：源码运行（本地开发）

如果您克隆了源码并想直接运行，可以使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/project/dist/cli.js"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "grok-3",
        "MCP_WEB_PORT": "5050",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "60000"
      }
    }
  }
}

注意：

将 path/to/your/project 替换为您的实际项目路径
确保已运行 npm run build 构建项目
使用绝对路径，例如：d:/zhuomian/nodejsweb/dist/cli.js

方式三：TypeScript源码直接运行（开发模式）

如果您想直接运行TypeScript源码而无需构建：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "path/to/your/project/src/cli.ts"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "grok-3",
        "MCP_WEB_PORT": "5050",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "60000",
        "NODE_ENV": "development"
      }
    }
  }
}

优点：无需构建，直接运行源码缺点：启动稍慢，需要tsx依赖

🚀 快速配置示例

假设您的项目位于 d:\zhuomian\nodejsweb，推荐配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "node",
      "args": ["d:/zhuomian/nodejsweb/dist/cli.js"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "grok-3",
        "MCP_WEB_PORT": "5050",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "60000"
      }
    }
  }
}

配置步骤：

确保项目已构建：npm run build
将上述配置添加到Cursor的MCP设置中
替换 your_api_key_here 为您的实际API密钥
重启Cursor，查看MCP服务器状态为绿色

在cursor规则中可以下面这样配置

“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. mcp-feedback-collector.collect_feedback ”

⚠️ 重要提醒:

不要在args中添加--debug参数，这会导致JSON解析失败
Cursor/Claude Desktop要求极其纯净的JSON输出
如需调试，请在命令行中单独使用：npx mcp-feedback-collector --debug

💡 API服务推荐:

默认配置使用 https://api.ssopen.top 中转站，支持多种AI模型
也可以使用OpenAI官方API：https://api.openai.com/v1
或其他兼容OpenAI格式的API服务

🆕 最新功能 (v2.1.3)

📋 MCP标准日志功能

完整日志支持: 实现MCP协议标准的日志功能，完全符合MCP规范
多级别日志: 支持debug, info, notice, warning, error, critical, alert, emergency八个标准级别
客户端控制: 支持MCP客户端通过logging/setLevel请求动态设置日志级别
实时通知: 所有日志自动通过notifications/message发送到MCP客户端
专业输出: 移除表情符号，提供干净专业的日志输出，适合生产环境
异步处理: 优化日志通知的异步处理，避免未处理的Promise拒绝错误
智能过滤: 根据设置的日志级别智能过滤输出内容

🔧 重大改进：智能端口冲突解决方案

智能端口管理: 自动检测和解决端口冲突，无需手动干预
渐进式进程终止: 优雅终止 → 强制终止 → 多种备用方案
自进程识别: 能准确识别和清理自己的僵尸进程
跨平台兼容: Windows/macOS/Linux统一处理机制
智能降级: 无法清理时自动寻找替代端口

🛡️ 优雅退出处理

完整信号处理: 支持SIGINT、SIGTERM、SIGBREAK（Windows）
智能异常处理: 优化未捕获异常和Promise拒绝的处理机制
防重复关闭: 添加关闭状态标志，避免重复执行关闭流程
客户端通知: 关闭前通知所有连接的客户端
资源清理: 确保所有资源正确释放，避免僵尸进程

🚀 用户体验提升

详细日志: 清晰的进程终止和端口释放日志，支持MCP标准日志输出
自动处理: 大部分端口冲突自动解决，智能降级策略
智能提示: 明确的状态提示和错误信息，专业化输出格式
无缝体验: 用户无需关心底层端口管理和日志配置
开发友好: 完整的MCP协议支持，便于集成和调试

📄 图片转文字功能 (v2.1.1)

智能图片描述: AI自动将图片转换为详细文字描述
兼容性提升: 解决部分MCP客户端无法显示图片的问题
用户可控: 点击"图片转文本"按钮主动转换
可编辑描述: 用户可以修改AI生成的图片描述
批量处理: 支持多张图片同时转换

🎨 UI简化优化 (v2.1.1)

纯文字状态显示: 移除旋转动画，简洁直观
智能自动刷新: 默认启用，无需用户选择
简约设计: 符合现代UI设计趋势

🔄 会话管理优化 (v2.1.1)

智能页面刷新: 检测新内容时自动刷新页面
会话自动重置: 解决"对话过期"问题
无缝体验: 3秒倒计时提示

🔗 固定URL模式 (v2.0.7)

使用固定根路径：http://localhost:5000
支持多个并发会话
便于远程服务器转发

🛠️ MCP工具函数

collect_feedback

收集用户对AI工作的反馈：

// 基本调用（超时时间从环境变量读取）
collect_feedback("我已经完成了代码重构工作，主要改进了性能和可读性。")

📋 MCP日志功能

本项目完全支持MCP协议标准的日志功能，提供专业级的日志管理：

服务器能力声明:

在MCP初始化时自动声明logging能力
完全符合MCP协议规范，支持所有标准日志级别
提供动态日志级别控制和实时通知功能

支持的日志级别 (按优先级排序):

emergency - 紧急情况，系统不可用
alert - 警报信息，需要立即处理
critical - 关键错误，严重问题
error - 错误信息，功能异常
warning - 警告信息，潜在问题
notice - 通知信息，重要事件
info - 一般信息，常规操作
debug - 调试信息，详细跟踪

客户端控制:

{
  "method": "logging/setLevel",
  "params": {
    "level": "info"
  }
}

日志通知格式:

{
  "method": "notifications/message",
  "params": {
    "level": "info",
    "logger": "mcp-feedback-collector",
    "data": {
      "message": "服务器启动成功",
      "port": 5000,
      "url": "http://localhost:5000"
    }
  }
}

技术特性:

异步处理: 优化的异步日志处理，避免阻塞主线程
错误恢复: 完善的错误处理机制，避免日志系统影响主功能
智能过滤: 根据设置的级别自动过滤日志输出
结构化数据: 支持复杂对象的日志记录，便于调试分析

这使得Claude Desktop、Cursor等MCP客户端能够接收和处理服务器的日志信息，大大提升了开发和调试体验。

参数说明:

work_summary (必需): AI工作汇报内容

超时时间配置:

超时时间通过环境变量 MCP_DIALOG_TIMEOUT 统一配置
默认值为 60000 秒（约16.7小时）
有效范围：10-60000 秒

功能:

启动Web界面显示工作汇报
收集用户文字和图片反馈
返回结构化的反馈数据
自动管理服务器生命周期
提交反馈后自动关闭标签页（3秒倒计时）

🎨 界面特性

双标签页设计: 工作汇报 + AI对话
VS Code主题: 深色主题，专业美观
响应式布局: 支持桌面和移动设备
实时通信: WebSocket连接状态指示
多模态支持: 文字+图片组合输入
智能提交确认: 用户可选择提交后是否关闭页面
灵活操作: 支持取消提交和多种交互方式

📋 系统要求

Node.js: 18.0.0 或更高版本
浏览器: Chrome 90+, Firefox 88+, Safari 14+, Edge 90+
操作系统: Windows 10+, macOS 10.15+, Ubuntu 18.04+

🔒 安全特性

输入验证和文件大小限制
CORS配置和安全头
API密钥安全存储
恶意内容基础检测

📊 性能指标

启动时间: < 3秒
内存使用: < 100MB
响应时间: < 2秒
并发连接: 支持10个同时连接

🐛 故障排除

常见问题

WebSocket连接失败

# 检查服务器状态
mcp-feedback-collector health

# 访问测试页面
http://localhost:5000/test.html

# 查看浏览器控制台错误信息

端口被占用

# 检查端口使用情况
netstat -an | grep :5000

# 使用其他端口
mcp-feedback-collector --port 5001

API密钥错误

# 检查配置
mcp-feedback-collector config

# 设置环境变量
export MCP_API_KEY="your_key_here"

权限问题

# 使用npx避免全局安装权限问题
npx mcp-feedback-collector

详细的故障排除指南请参考: TROUBLESHOOTING.md

📚 完整文档

本项目提供了完整的文档体系，请参考 📚 文档索引查找您需要的信息：

用户指南: USER_GUIDE.md - 详细使用说明
配置指南: CONFIGURATION.md - 环境变量配置
技术文档: ARCHITECTURE.md - 系统架构设计
故障排除: TROUBLESHOOTING.md - 问题解决方案
版本说明: RELEASE_NOTES.md - 版本更新记录

📝 开发

本地开发

# 克隆项目
git clone https://github.com/sanshao85/mcp-feedback-collector-web.git
cd mcp-feedback-collector-web

# 安装依赖
npm install

# 开发模式（实时编译TypeScript）
npm run dev

# 构建项目（生成dist目录）
npm run build

# 启动已构建的项目
npm start

# 测试
npm test

# 健康检查
npm start health

# 显示配置
npm start config

MCP配置测试

构建完成后，您可以使用以下配置在Cursor中测试：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-collector": {
      "command": "node",
      "args": ["您的项目路径/dist/cli.js"],
      "env": {
        "MCP_API_KEY": "your_api_key_here",
        "MCP_API_BASE_URL": "https://api.ssopen.top",
        "MCP_DEFAULT_MODEL": "grok-3",
        "MCP_WEB_PORT": "5050",
        "MCP_DIALOG_TIMEOUT": "180"
      }
    }
  }
}

项目结构

src/
├── cli.ts              # CLI入口
├── index.ts            # 主入口
├── config/             # 配置管理
├── server/             # 服务器实现
├── utils/              # 工具函数
├── types/              # 类型定义
└── static/             # 静态文件