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高效复用 Cursor 请求，提升开发效率 —— 使用 interactive-feedback-mcp 工具详解

ai 2025/6/27 7:46:05

项目地址：GitHub - noopstudios/interactive-feedback-mcp: Interactive User Feedback MCP 推荐星标收藏，一劳永逸优化 Cursor 的使用体验！

在日常使用 AI 编程助手（如 Cursor）的过程中，开发者常常需要进行“多轮追问”。比如：

“再优化一下刚刚那段逻辑”
“再加个参数校验”
“改成异步试试”

但 Cursor 默认会每次请求都重建上下文，这不仅会浪费 Token，还会导致上下文理解缺失、语义割裂。

👇 这时你就需要这个神器：

🧰 interactive-feedback-mcp —— 为 Cursor 打造的请求复用中间层

🔧 工具简介

interactive-feedback-mcp 是一个专为 Cursor 用户设计的轻量 MCP（Model Context Protocol）服务工具，它的主要目标是：

实现多轮上下文连续请求复用
节省调用次数，保持对话语义一致性
自动拦截每轮交互，持续追问也不卡壳

🧪 工作原理

用户提问 → Cursor 回复 → MCP 拦截响应↓
用户继续追问 → MCP 注入新请求 + 上下文↓
再次发送给 Cursor（复用当前 Session）

通过 MCP 工具，每一次追问都“接上”了上次内容，像极了真正的“多轮对话线程”。

🎯 使用场景效果

✅ 避免 Cursor 每次重建请求上下文 ✅ 保持 AI 状态持续，适用于：

问题深入调试
代码多轮迭代
长逻辑持续优化

尤其推荐配合 Cursor 的 Edit 模式使用！

🧰 快速使用教程（全流程）

✅ Step 1：准备环境

先决条件：

✅ Python 3.11+
✅ uv 包管理器

安装方式：

# Windows 下
pip install uv# macOS / Linux 下
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

✅ Step 2：获取项目代码

git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git
cd interactive-feedback-mcp

✅ Step 3：安装依赖

uv sync

这将创建一个虚拟环境并安装所有依赖项。

✅ Step 4：运行 MCP 服务器

uv run server.py

如果看到 ✅ Server running on http://localhost:...，表示已启动成功。

⚙️ Cursor 内部配置 MCP

打开 .cursor-config.json 文件，添加如下配置项：

{"mcpServers": {"interactive-feedback-mcp": {"command": "uv","args": ["--directory","/你的路径/interactive-feedback-mcp","run","server.py"],"timeout": 600,"autoApprove": ["interactive_feedback"]}}
}

✅ 请将 /你的路径/... 替换为你本地实际项目路径。

✏️ 设置 MCP 的提示词（defaultPrompt）

提示词建议设置在 MCP 初始化阶段，定义 AI 的交互行为风格。

示例推荐提示词：

你是一个智能代码助手。我将分多轮描述需求，请你持续保留上下文并进行逻辑分析和代码输出。在每轮回答完成后，请调用 interactive-feedback-mcp 工具，而不是结束流程。

可通过 defaultPrompt 注入方式进行配置，也可结合 Cursor 中的 “Command Prompt Injection” 实现。

🧠 使用效果演示

打开 Cursor
提问：“帮我写个订单支付逻辑”
Cursor 回答后你再提问：“再加一个金额校验”
MCP 工具拦截并接续上下文，再次发给 Cursor
逻辑串联通顺、调用节省、效果提升！

🏆 工具优势总结

优势	描述
🚀 节省请求	每次多轮追问不重建上下文
🧠 语义连续	逻辑思路不断链，更自然
🧩 插件友好	尤其适合 AI 编辑器协同工作
🛠️ 易于集成	支持本地部署 + uv 依赖管理