如标题所说,接入这个MCP后,cursor pro后台仍然是显示500次快速请求,但实际用起来是没有接入的5倍,也就是可以到达2500次,甚至更高。
直接给实操,手把手教你如何做(操作我以pdf附加在附件,请查收),即使是不懂代码的小白也能快速接入。我已经实操成功,如图1。
如果你还想继续了解到底是什么MCP,请继续看下文。
这是一个github开源项目,叫做 链接:https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp
是一个 MCP(Model Context Protocol)服务器,主要功能是:
在AI辅助开发工具中启用人工参与(human-in-the-loop)工作流,允许用户运行命令、查看输出,并直接向AI助手提供文本反馈 Interactive Feedback MCP | Glama。
具体来说,这个工具的作用包括:
:通过运行命令、查看输出并直接向AI提供文本反馈,在AI辅助开发工具中启用人工参与的工作流程 Interactive Feedback | Smithery
:通过将多个请求合并到单个感知反馈的交互中,减少昂贵的推测性工具调用 Interactive Feedback | Smithery
:提高AI开发环境中的资源效率和性能 Interactive Feedback | Smithery
:支持 Cursor、Cline 和 Windsurf 等AI开发工具 Interactive Feedback: Human-in-the-Loop AI Dev
简单来说,这个项目让你在使用AI编程助手时能够更好地与AI进行交互,通过实时反馈来指导AI的行为,而不是让AI盲目地执行一系列操作。这样可以减少不必要的API调用,提高开发效率。
看不懂的话,可以看以下更加大白话的解释:
简单来说,这是什么?
这个工具叫做"Interactive Feedback MCP",可以把它想象成 。
为什么需要这个工具?
通常AI编程助手(比如Cursor、Cline这些工具)有个问题:它们太"积极"了,会自己猜测你想要什么,然后不停地执行各种操作,就像一个过于热心的员工,不问你意见就帮你做了一堆可能不是你想要的事情。
这样会导致两个问题:
- 每次AI调用工具都要花钱,不必要的操作会让费用飙升
- AI可能理解错了你的意思,做了错误的事情
这个工具是怎么解决问题的?
这个MCP工具就像在AI和你之间放了一个"暂停按钮"。当AI完成一个任务后,它不会继续猜测下一步该做什么,而是会:
:"我刚才做了这些事情,你觉得怎么样?还需要我做什么吗?"
:你可以说"很好,继续"或者"不对,应该这样做..."
:AI会根据你的具体指示来行动,而不是自己瞎猜
实际好处是什么?
:原本可能需要25次昂贵的AI操作,现在可能只需要1次,因为AI不会乱猜了
:因为每一步都有你的确认,结果更符合你的期望
:你始终掌握主动权,知道AI在做什么
打个比方
就像雇了一个装修工人:
:工人会自己决定墙刷什么颜色、家具放哪里,可能最后装出来你完全不喜欢
:工人每完成一步都会问你"这样可以吗?下一步要做什么?",确保最终结果是你想要的
简单说,这个工具让AI编程助手从"自作主张的员工"变成了"听话的助手",既省钱又更靠谱!
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