mcp-feedback-collector-web 项目亮点解析
2025-06-15 20:01:08作者:裴麒琰
项目基础介绍
mcp-feedback-collector-web 是一个基于 Node.js 的现代化 MCP(Model Context Protocol)反馈收集器。它支持 AI 工作汇报和用户反馈收集,并集成了 AI 助手,支持文字和图片对话。该项目提供了一个简洁直观的 Web 界面,支持跨平台操作,并具有高性能和稳定性。
项目代码目录及介绍
dist/
src/
.env.example
.eslintrc.json
.gitignore
.npmignore
CHANGELOG.md
CONFIGURATION.md
DEVELOPMENT.md
IMAGE_TO_TEXT_GUIDE.md
LICENSE
MIGRATION_GUIDE_v2.1.0.md
README.md
RELEASE_CHECKLIST.md
RELEASE_NOTES.md
RELEASE_SUMMARY_v2.1.3.md
TECHNICAL.md
TROUBLESHOOTING.md
USER_GUIDE.md
jest.config.js
package.json
tsconfig.json
dist/:存放编译后的代码src/:存放项目源代码.env.example:环境变量配置示例.eslintrc.json:ESLint 配置文件.gitignore:Git 忽略文件配置.npmignore:npm 忽略文件配置CHANGELOG.md:项目更新日志CONFIGURATION.md:项目配置说明DEVELOPMENT.md:开发指南IMAGE_TO_TEXT_GUIDE.md:图片转文字功能指南LICENSE:项目许可证MIGRATION_GUIDE_v2.1.0.md:迁移指南README.md:项目介绍RELEASE_CHECKLIST.md:发布清单RELEASE_NOTES.md:发布说明RELEASE_SUMMARY_v2.1.3.md:发布概要TECHNICAL.md:技术文档TROUBLESHOOTING.md:故障排除指南USER_GUIDE.md:用户指南jest.config.js:Jest 测试配置文件package.json:项目依赖配置tsconfig.json:TypeScript 配置文件
项目亮点功能拆解
- 一键启动:使用
npx mcp-feedback-collector命令即可直接运行项目。 - 现代界面:采用 VS Code 深色主题风格的 Web 界面,简洁美观。
- MCP 集成:完整支持 Model Context Protocol,方便与其他 MCP 客户端集成。
- AI 对话功能:集成 AI 助手,支持文字和图片对话,提供更丰富的交互体验。
- 图片支持:支持图片上传、处理和显示功能,方便用户分享图片内容。
- 图片转文字:AI 智能图片描述,提升客户端兼容性,并支持用户修改描述。
- 跨平台:支持 Windows、macOS、Linux 操作系统。
- 高性能:优化了 Python 版本的稳定性问题,提供更流畅的使用体验。
项目主要技术亮点拆解
- MCP 标准日志功能:实现 MCP 协议标准的日志功能,支持多个标准日志级别,并允许客户端动态设置日志级别。
- 智能端口冲突解决方案:自动检测和解决端口冲突,无需手动干预。
- 优雅退出处理:提供完整的信号处理和智能异常处理机制,确保资源正确释放。
- 图片转文字功能:利用 AI 技术将图片转换为文字描述,提升用户体验。
- UI 简化优化:采用简约的设计风格,支持智能自动刷新,提供更流畅的操作体验。
- 会话管理优化:自动重置会话,解决“对话过期”问题,提升用户满意度。
与同类项目对比的亮点
- MCP 集成:mcp-feedback-collector-web 完整支持 Model Context Protocol,方便与其他 MCP 客户端集成,提供更广泛的应用场景。
- AI 对话功能:集成 AI 助手,支持文字和图片对话,提供更丰富的交互体验,满足用户多样化的需求。
- 图片转文字功能:AI 智能图片描述,提升客户端兼容性,并支持用户修改描述,提供更人性化的功能。
- 高性能和稳定性:优化了 Python 版本的稳定性问题,提供更流畅的使用体验,确保项目稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210