一个现代化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为AI助手提供交互式用户反馈收集功能。
“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 ”
油管：https://youtu.be/aYtGm1xHNXI B站：https://www.bilibili.com/video/BV1J6jyzQE8P/
https://github.com/sanshao85/mcp-feedback-collector-web 支持远程服务器使用，体验更强大！
- 🎨 现代化界面 - 美观的700x800像素GUI，支持中文界面
- 📷 多图片支持 - 同时选择多张图片，支持文件选择和剪贴板粘贴
- 💬 灵活反馈 - 支持纯文字、纯图片或文字+图片组合反馈
- ⚡ 零配置安装 - 使用uvx一键安装，无需复杂配置
- 🔧 智能超时 - 可配置的对话框超时时间，避免操作中断
pip install uvx在 claude_desktop_config.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"mcp-feedback-collector": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-feedback-collector"],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"MCP_DIALOG_TIMEOUT": "600"
}
}
}
}配置完成后重启Claude Desktop即可使用。
收集用户反馈的主要工具，AI可以汇报工作内容，用户提供文字和图片反馈。
# AI调用示例
result = collect_feedback("我已经完成了代码优化工作...")快速图片选择工具，用于单张图片选择场景。
获取图片文件的详细信息（格式、尺寸、大小等）。
🎯 工作完成汇报与反馈收集
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 📋 AI工作完成汇报 │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ [AI汇报的工作内容显示在这里] │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 💬 您的文字反馈（可选） │
│ ┌─────────────────────────────────────┐ │
│ │ [多行文本输入区域] │ │
│ └─────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 🖼️ 图片反馈（可选，支持多张） │
│ [📁选择文件] [📋粘贴] [❌清除] │
│ [图片缩略图预览区域] │
└─────────────────────────────────────────┘
[✅ 提交反馈] [❌ 取消]
MCP_DIALOG_TIMEOUT: 对话框等待时间（秒）- 默认：300秒（5分钟）
- 建议：600秒（10分钟）
- 复杂操作：1200秒（20分钟）
PNG、JPG、JPEG、GIF、BMP、WebP
- ✅ AI完成任务后收集用户评价
- ✅ 收集包含截图的详细反馈
- ✅ 获取用户对代码/设计的意见
- ✅ 收集bug报告和改进建议
- MCP框架: FastMCP
- GUI: tkinter + PIL
- 多线程: threading + queue
- 图片处理: Pillow
- 🎨 全新现代化UI设计
- 📷 多图片同时提交支持
- 🖼️ 横向滚动图片预览
- 💫 彩色按钮和图标
- 🔧 优化用户体验
MIT License - 详见 LICENSE 文件
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