交互式反馈MCP - Go语言实现
一个高性能的Go语言实现的交互式反馈MCP（可能指某种消息传递或控制协议），其特点包括增强的对话历史记录功能，支持Markdown格式复制，并且性能相较于Python版本有显著提升。
由Fábio Ferreira开发的原始Python版本@fabiomlferreira（这个用户名或标签在中文中通常保持不变，直接使用））。\ 结账离开 dotcursorrules.com 可以翻译为“光标规则点网站”（注：实际翻译时，“dotcursorrules.com”作为一个域名，可能没有一个固定的中文翻译，这里根据其字面意思进行了意译，具体翻译可能需根据网站实际内容和用途来确定）。如果这是一个关于光标规则或点操作的网站，那么“光标规则点网站”可以作为一个大致的描述。但请注意，实际应用中，域名通常不直接翻译，而是保留原样或根据上下文进行适当解释 以获得更多的人工智能开发增强功能。
致谢
这个Go语言实现是对Fábio Ferreira最初基于Python开发的交互式反馈MCP（多选择问题）的高性能重写版本。我们对Fábio在原始项目上的创新工作表示衷心的感谢，他的工作启发了这个Go语言版本的开发。原始的Python实现可以在以下位置找到： 。
这个Go版本在保持与原始MCP协议完全兼容的同时，提供了显著的性能提升和额外功能，以增强用户体验。
简单 MCP 服务器 在像（某类）AI辅助开发工具中实现人类参与的工作流程 光标这个Go语言实现提供了与原始Python版本相同的功能，但性能大幅提升，并且增加了额外特性。
性能优势
- 内存使用情况12-25MB（对比Python的40-80MB）
- 启动时间0.2-0.5秒（对比Python的1.5-3.0秒）
- 包大小8-18MB（相比之下，Python为50-100MB）
- CPU使用率空闲时\ 每当你想提问时，务必联系MCP
interactive_feedback.\
每当你即将完成一个用户请求时，请调用MCP（管理控制面板/主控制程序，具体含义根据上下文确定） interactive_feedback 而不是仅仅结束这个过程。\ 持续调用MCP，直到用户的反馈为空，然后结束请求。这将确保您的AI助手在将任务标记为完成之前，使用此MCP服务器请求用户反馈。
为什么要使用这个？
通过引导助手与用户进行确认，而不是分支出去进行推测性的、高成本的工具调用，该模块可以大幅减少像Cursor这样的平台上对高级功能的请求（例如，OpenAI工具调用）。在某些情况下，它有助于将多达25次的工具调用合并为一个单一的、能够感知反馈的请求——从而节省资源并提高性能。
发展
项目结构
interactive-feedback-mcp-go/
├── cmd/mcp-server-single/main.go # MCP server implementation
├── internal/ # Core logic
│ ├── config/ # Configuration management
│ ├── executor/ # Command execution
│ ├── types/ # Data structures
│ └── ui/ # UI components
├── scripts/ # Build scripts
├── desktop_gui_single.py # Python desktop GUI
└── README.md # This file建筑；大楼
# Build for current platform
go build -o mcp-server-single cmd/mcp-server-single/main.go
# Build for all platforms
./scripts/build.sh测试
# Run all tests
go test ./...
# Run specific package tests
go test ./internal/config
go test ./internal/executor
go test ./internal/types许可证
这个项目遵循MIT许可证授权——详见 许可证 文件中有详细信息。
做出贡献
- 为仓库创建分支（或：克隆仓库）
- 创建一个特性分支
- 进行你的更改
- 为新功能添加测试
- 运行测试以确保一切正常工作
- 提交拉取请求
支持
对于问题和疑问：
- 在GitHub上创建一个议题
- 查阅文档
- 查看测试文件中的使用示例
致谢与感谢
如果没有原始的工作成果，这个项目是不可能实现的 法比奥·费雷拉 (@fabiomlferreira（这个用户名直接翻译仍为原样，因为用户名通常不进行翻译，除非有特定含义或需要根据上下文进行意译，但在此处保持原样更为合适））。 他创新的交互式反馈MCP（多通道处理）实现方式，对推动人工智能辅助开发工作流程的发展起到了重要作用。
特别感谢：
- 法比奥·费雷拉 用于创建最初的Python实现
- noopstudios（可译为“无操作工作室”或根据具体语境调整为更贴切的名称，但直接音译为“努欧工作室”或“诺普工作室”也是可接受的） 用于托管原始仓库
- 感谢MCP社区的反馈和贡献
- 所有在开发过程中提供了宝贵反馈的用户
原始项目：
这个Go语言的实现是我们回馈社区的一种方式，它提供了一个高性能的替代方案，同时保持了与原始MCP协议的完全兼容性。