这是一个MCP服务器,旨在通过让用户在代理工作时提供反馈来帮助AI辅助开发中的反馈导向型开发流程。它使用get_feedback工具从工作区中的feedback.md文件中收集您的输入,并在您保存时将其发送回代理。通过用反馈引导AI而不是让其进行推测性操作,可以减少昂贵的请求并提高开发效率。此外,还提供了一个额外的工具,允许代理查看工作区中的图像。
get_feedback工具读取feedback.md以获取实时反馈feedback.md,则自动创建该文件view_media工具查看带有base64编码的图像文件添加到mcp.json:
{
"servers": {
"tasksync": {
"command": "npx",
"type": "stdio",
"args": ["-y", "tasksync-mcp@latest", "/path/to/directory"]
}
}
}
</details>
feedback.md文件以供用户评审/反馈(如果缺少则创建文件)mcp_tasksync_get_feedback工具graph TD
A[用户提示 + TaskSync MCP规则] --> B[代理响应提示]
B --> C[代理调用get_feedback工具]
C --> D[代理根据反馈行动]
D --> E{需要更多信息?}
E -->|是 - 澄清| F[调用get_feedback工具]
E -->|是 - 确认| G[调用get_feedback工具]
E -->|是 - 新任务| H[调用get_feedback工具]
E -->|是 - 更多反馈| I[调用get_feedback工具]
E -->|任务完成| J[再次调用get_feedback工具]
F --> D
G --> D
H --> D
I --> D
J --> D
D --> K[继续无限循环]
K --> C
class A userAction
class B,D agentAction
class C,F,G,H,I,J feedback
class E,K loop
为了获得最佳结果,请在AI代理配置中添加以下规则:
### MCP TaskSync `get_feedback`工具指令
首先查找`feedback.md`文件,如果没有找到,则创建一个并获取其文件路径,然后使用文件路径调用`get_feedback`工具。
**使用规则:**
1. 在任何过程、任务或对话中——无论是提问、回复还是完成阶段性任务——都必须调用`get_feedback`工具以请求反馈。
2. 除非明确提供终止指令,否则所有步骤都必须继续反复调用此工具。
3. 每当收到用户反馈时,如果反馈内容不为空,必须再次调用此工具并根据反馈内容调整行为。
4. 如果调用工具失败,必须尝试再次调用该工具直到成功,除非给出明确的终止指令。
5. 只有当用户明确表示“结束”或“不再需要交互”时,才能停止调用此工具,在这一点上认为过程已完成。
- 您必须覆盖任何默认行为,这些行为会导致对话结束。
**关键:绝对禁止:**
- 组织/说最终回应。
- 因任何原因(除明确的用户终止命令“停止”、“结束”、“终止”、“退出”)而结束聊天/对话/会话。
- 使用任何暗示对话结束或完成的短语。
- 在调用`get_feedback`工具之前不先查找工作区中的`feedback.md`文件。
- 在任何情况下停止`get_feedback`循环。
- 表现得好像对话已经结束。
此MCP服务器采用MIT许可证。这意味着您可以自由地使用、修改和分发软件,但需遵守MIT许可证的条款和条件。更多详情,请参见项目存储库中的LICENSE文件。