# DanielZhao1990
## 基本信息
- Slug: `danielzhao1990-interaction-mcp`
- Source: modelscope
- Publisher: @DanielZhao1990/interaction-mcp
- Categories: communication / agent-orchestration
- Hosted: No
- License: Unknown
- Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@DanielZhao1990/interaction-mcp
## 简介
暂无描述。
## MCP Server 详情

# MCP 交互服务

这是一个使用 FastMCP 库实现的 MCP 服务，旨在与像 Cursor、Windsurf 等 AI 工具进行交互。当 AI 工具在调用大型语言模型时需要用户输入或选择选项时，可以调用此 MCP 服务。

![alt text](doc/image.png)
![alt text](doc/image-2.png)
![alt text](doc/image-1.png)

## 核心目的

该插件的核心目的是实现 AI 工具（如 Cursor 和 Windsurf）与用户之间的高频通信和确认。它通过以下方式显著提高了 AI 交互的效率和效果：

1. **减少资源浪费**：通过允许用户在 AI 提交到可能错误的解决方案路径之前确认或重定向 AI 的方法，该插件最小化了浪费的 API 调用和计算资源。

2. **最大化资源利用率**：每次对 Cursor 或 Windsurf 的 API 调用都变得更加高效，因为 AI 可以在继续之前验证其理解和方法是否正确。

3. **防止注意力分散**：通过早期确认方法，该插件有助于保持对正确解决方案路径的关注，而不是将注意力转移到错误的方法上。

4. **支持交互式决策**：用户可以积极参与决策过程，为 AI 提供即时反馈和指导。

5. **简化复杂任务**：对于多步骤任务，该插件确保在每个关键决策点上用户期望与 AI 执行之间的一致性。

## 功能

- **选项选择**：显示一个选项列表供用户通过输入数字或提供自定义答案来选择
- **信息补充**：当 AI 模型需要更完整的信息时，它们可以请求用户直接输入补充信息
- **多种用户界面**：支持 CLI、Web 和 PyQt 界面

## 用户界面类型

该项目支持三种不同的用户界面类型，每种都有自己的特点：

### CLI（命令行界面）

- **描述**：打开一个新的命令提示符窗口供用户交互
- **优点**：
  - 最小依赖（不需要额外的包）
  - 可以同时处理多个对话窗口
  - 在没有图形界面的环境中工作良好
  - 轻量级且启动速度快
- **缺点**：
  - 基本的视觉呈现
  - 对非技术用户来说可能不够直观
- **最适合**：服务器环境、资源有限的系统或需要同时进行多个对话的情况

### PyQt 界面

- **描述**：使用 PyQt 提供现代图形用户界面
- **优点**：
  - 清晰、专业的对话框
  - 熟悉的桌面应用程序体验
  - 对所有类型的用户都易于使用
- **缺点**：
  - 一次只能显示一个对话框
  - 需要 PyQt 依赖项（安装较大）
- **最适合**：重视视觉吸引力的桌面使用场景，或者只需要一个对话框的情况

### Web 界面

- **描述**：在网页浏览器中打开对话框
- **优点**：
  - 可以同时处理多个对话窗口
  - 可以通过网页浏览器从任何地方访问
  - 现代、可定制的界面
- **缺点**：
  - 需要安装网页浏览器
  - 设置稍微复杂一些
- **最适合**：远程访问场景、偏好使用网页界面的环境，或者需要同时进行多个对话的情况

## 使用指南

### 1. 入门（两种选项）

#### 选项 A：使用预编译的可执行文件（推荐用于 Windows）

1. 从 [GitHub Releases](https://github.com/DanielZhao1990/interaction-mcp/releases) 页面下载最新的预编译可执行文件。
2. 无需安装 - 直接下载并运行可执行文件即可。
3. 您可以使用以下命令测试功能：

bash
# 使用 PyQt 界面测试选项选择
.distmcp-interactive.exe test select_option --ui pyqt

# 使用 PyQt 界面测试信息补充
.distmcp-interactive.exe test request_additional_info --ui pyqt

# 您还可以指定文件路径来测试 request_additional_info 工具
.distmcp-interactive.exe test request_additional_info --ui pyqt D:PathToYourFile.md4. 跳至下面的步骤3进行配置。

#### 选项B：从源代码安装

该项目根据不同UI类型分离依赖项：

- `requirements-base.txt`：基础依赖项，所有UI类型共享
- `requirements-pyqt.txt`：PyQt5 UI依赖项
- `requirements-web.txt`：Web UI (Flask) 依赖项

您可以选择使用传统的pip或更快的uv包管理器来安装依赖项。

#### 使用pip（传统方法）

根据您要使用的UI类型选择适当的依赖文件：

bash
cd requirements
# CLI UI（最小依赖）
pip install -r requirements-base.txt

# PyQt5 UI
pip install -r requirements-pyqt.txt

# Web UI
pip install -r requirements-web.txt


注意：每个特定的UI依赖文件已经包含了对基础依赖的引用（通过 `-r requirements-base.txt`），因此您只需要安装一个文件。

#### 使用uv（推荐，更快）

如果您已经安装了[uv](https://github.com/astral-sh/uv)，可以使用以下命令创建虚拟环境并安装依赖项：

bash
# 创建虚拟环境
uv venv

# 激活虚拟环境
# Windows
.venvScriptsactivate

# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

# 根据UI类型安装依赖项
cd requirements

# CLI UI（最小依赖）
uv pip install -r requirements-base.txt

# PyQt5 UI
uv pip install -r requirements-pyqt.txt

# Web UI
uv pip install -r requirements-web.txt


您也可以使用项目的 `pyproject.toml` 文件直接安装所有依赖项：

bash
# 安装基础依赖项
uv pip install -e .

# 安装特定UI类型的依赖项
uv pip install -e ".[pyqt]"     # PyQt5 UI
uv pip install -e ".[web]"      # Web UI
uv pip install -e ".[all]"      # 所有UI类型


### 2. 启动程序

启动不同的UI响应方式：

bash
# 命令行界面（默认）
python main.py run --ui=cli

# Web界面
python main.py run --ui=web

# PyQt界面
python main.py run --ui=pyqt


其他服务启动选项：

bash
# 使用默认设置启动服务（地址：127.0.0.1，端口：7888）
python main.py run

# 指定主机和端口
python main.py run --host 0.0.0.0 --port 8888

# 指定日志级别
python main.py run --log-level warning


### 3. 配置Cursor、Windsurf或Claude

#### 使用stdio协议（推荐）

stdio协议是最稳定且推荐的连接方法，通过标准输入/输出直接与Python脚本通信，具有以下优点：

- 更高的稳定性和可靠性
- 可以同时打开多个对话框
- 简单直接，无需处理网络连接问题
- 与系统更紧密集成，响应更快

配置示例：

##### 使用Python（源代码）
json
{
  "ai-interaction": {
    "command": "python",
    "args": ["path/to/main.py", "run", "--transport", "stdio", "--ui", "cli"],
    "env": {}
  }
}


##### 使用可执行文件
json
{
  "ai-interaction": {
    "command": "D:/Path/To/Your/mcp-interactive.exe",
    "args": ["run", "--transport", "stdio", "--ui", "pyqt"],
    "env": {}
  }
}


#### 使用SSE协议（备选方案）

如果需要通过网络连接到远程服务器，可以使用SSE协议：

本地启动：
bash
python main.py run --transport sse


Cursor配置：
json
{
  "ai-interaction": {
    "type": "sse",
    "url": "http://127.0.0.1:8000/sse",
    "env": {}
  }
}


Windsurf配置：
json
{
  "ai-interaction": {
    "serverUrl": "http://127.0.0.1:7888/sse",
    "disabled": false
  }
}


### 4. 配置AI交互规则

为了最大化Cursor和Windsurf中AI交互的效果，请为MCP使用时配置以下规则：1. 当AI对任务不清楚或需要额外信息时，应调用MCP ai-interaction来请求用户澄清。

2. 当AI有多种可能的解决方案时，应调用MCP ai-interaction让用户选择首选方案。

3. 完成任务后，AI应调用MCP ai-interaction确认是否有其他需要执行的任务。

4. AI应将任务分解为多个阶段，并在开始新阶段之前调用MCP ai-interaction询问用户是否需要加入任何额外的想法或考虑因素。

5. AI应主动使用MCP确认关键决策，而不是做出假设。

这些规则确保了高质量、互动式的AI辅助服务，同时最大化每次API调用的价值。

### 其他功能

#### 查看可用工具

bash
python main.py list-tools


#### 测试工具

bash
# 测试选项选择工具
python main.py test select_option --ui=cli

# 测试信息补充工具
python main.py test request_additional_info --ui=cli


#### 交互式测试客户端

项目包括一个交互式测试客户端，允许您使用不同的UI类型和方法测试MCP服务：

bash
# 运行交互式测试客户端
python mcp_client_en.py --host localhost --port 7888 --ui cli


选项：
- `--host`: 服务器主机（默认：localhost）
- `--port`: 服务器端口（默认：7888）
- `--ui`: 要使用的UI类型（cli, pyqt, web）

客户端提供：
- 与MCP服务的连接测试
- 选择要测试的UI类型
- 测试select_option和request_additional_info两种方法
- 每种方法的多个参数预设
- 请求和响应的完全可视化

这对于以下方面特别有用：
- 调试UI交互问题
- 测试不同UI类型的行为
- 向用户演示服务
- 验证服务器功能

#### STDIO测试客户端

为了专门测试stdio传输协议，我们提供了一个命令行工具：

bash
# 使用默认设置测试stdio连接
python mcp_client_stdio.py

# 指定UI类型
python mcp_client_stdio.py --ui=pyqt

# 测试特定工具
python mcp_client_stdio.py --test=select_option


更多详情，请参阅[STDIO测试指南](README_STDIO_TEST.md)。

#### UI测试

bash
# 测试PyQt界面
python test_ui.py --ui=pyqt

# 测试Web界面
python test_ui.py --ui=web

# 测试CLI界面
python test_ui.py --ui=cli


## 工具描述

### 选项选择 (select_option)

此工具用于向用户展示一组选项，并让他们通过输入数字或提供自定义答案进行选择。

参数：
- `options`: 选项列表，可以是字符串列表或字典列表
- `prompt`: 显示给用户的提示消息

返回：
包含选择结果的字典，格式如下：
json
{
    "selected_index": 0,     // 用户选择的索引，如果为自定义答案则为-1
    "selected_option": {},   // 用户所选选项的内容
    "custom_input": "",      // 用户的自定义输入（如果有）
    "is_custom": false       // 是否为自定义答案
}


### 信息补充 (request_additional_info)

此工具用于向用户请求补充信息。

参数：
- `prompt`: 请求信息的提示
- `current_info`: 当前信息，作为参考显示给用户

返回：
用户输入的补充信息（字符串）

## 与AI工具集成

要将此MCP服务与AI工具集成，请遵循以下步骤：

1. 使用可执行文件…