掘金 人工智能 前天 10:40
使用 MCP Feedback Enhanced 减少 Cursor 请求次数
index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html

 

本文探讨了如何通过MCP(多方协作)反馈机制,优化Cursor的请求次数,提高效率。核心在于利用Rules设置,使Cursor在对话结束前调用mcp-feedback-enhanced工具,询问用户是否解决问题或补充上下文信息,避免不必要的请求浪费。该方法特别适用于非MAX模式,通过配置uv和MCP,并设置User Rules,用户可以实现更高效的交互体验,并提供了详细的安装配置步骤和常见问题解答。

💡 Cursor请求次数基于会话计算,对话未结束不计费,结束后计一次。通过MCP反馈机制,可以在对话结束前征求用户反馈,或请求更多上下文信息,从而避免浪费请求次数。

⚙️ 该方法仅适用于非MAX模式。由于MCP的特性,大模型并非100%调用,例如问题过于简单时,Cursor可能认为问题已解决,不会调用MCP。

🛠️ 安装和配置步骤包括安装uv,以及在Cursor Settings中配置MCP Tools,添加mcp-feedback-enhanced服务器,并提供配置代码。如果MCP启动失败,建议在终端运行uvx mcp-feedback-enhanced@latest进行排查。

📝 User Rules是关键,通过设定Rules,强制Cursor在任何流程中调用MCP mcp-feedback-enhanced,直到用户明确表示结束。这确保了持续的反馈循环,并根据用户反馈调整行为,提升效率。

方法原理

首先我们知道 Cursor 的请求次数是按会话次数计算的,只要对话不结束,本次就不会完整计算,结束后才算一次次数。

我们可以通过 Rules 让 Cursor 在每次要结束的时候都调用 mcp-feedback-enhanced,询问用户是否问题已经解决,或者是如果当前没有足够的信息来解决问题,Cursor 会调用这个 MCP 询问用户让用户提供更多上下文或背景信息,这样就可以避免平白无故的浪费请求次数了,并且一次请求次数甚至可以完成多个任务。

注意,该方法仅对非 MAX 模式有效。同时因为是 MCP,大模型并不是 100% 会调用,比如如果你的提问过于简单,Cursor 认为已经解决了你的问题,就不会调用。

安装和配置

    安装 uv

如果已安装可跳过:

pip install uv
    配置 MCP

依次点击 Cursor Settings -> MCP Tools -> New MCP Server,填入对应的配置

{  "mcpServers": {    "mcp-feedback-enhanced": {      "command": "uvx",      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],      "timeout": 600,      "autoApprove": ["interactive_feedback"]    }  }}

常见问题:

可以尝试在终端执行 uvx mcp-feedback-enhanced@latest,看看有无报错。或者可能是有些包下载时间过久或者需要翻墙,配置好翻墙指令后再执行 uvx mcp-feedback-enhanced@latest 成功后,MCP 也就正常了。

    设定 Rules

以 User Rules 为例,依次点击 Cursor Settings -> Rules -> User Rules 标题的 Add Rule,输入以下 Rules:

# MCP Interactive Feedback 规则1. 在任何流程、任务、对话进行时,无论是询问、回复、或完成阶段性任务,皆必须调用 MCP mcp-feedback-enhanced。2. 每当收到用户反馈,若反馈内容非空,必须再次调用 MCP mcp-feedback-enhanced,并根据反馈内容调整行为。3. 仅当用户明确表示「结束」或「不再需要交互」时,才可停止调用 MCP mcp-feedback-enhanced,流程才算结束。4. 除非收到结束指令,否则所有步骤都必须重复调用 MCP mcp-feedback-enhanced。5. 完成任务前,必须使用 MCP mcp-feedback-enhanced 工具向用户询问反馈。

这是 mcp-feedback-enhanced 作者提供的 Rules,具体因人而异,你可以根据实际需求修改。

    效果展示

参考资料

Fish AI Reader

Fish AI Reader

AI辅助创作,多种专业模板,深度分析,高质量内容生成。从观点提取到深度思考,FishAI为您提供全方位的创作支持。新版本引入自定义参数,让您的创作更加个性化和精准。

FishAI

FishAI

鱼阅,AI 时代的下一个智能信息助手,助你摆脱信息焦虑

联系邮箱 441953276@qq.com

相关标签

Cursor MCP 反馈机制 请求优化
相关文章