关键词

交互式AI用户输入工具系统通知大模型扩展工具AI协作

使用说明

项目简介

Interactive MCP 是一个遵循 Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器实现，专注于提供 LLM（大型语言模型）与用户本地环境的直接交互能力。它允许 LLM 调用工具来向用户发起提问、接收用户输入，或发送系统通知，从而实现更智能、更具情境感和协作性的 AI 体验。

主要功能点

该服务器提供以下核心交互工具供 LLM 调用：

  • 请求用户输入 ('request_user_input'): 在本地弹出一个命令行窗口，向用户展示问题，并等待用户输入回复。这是 LLM 需要用户确认、澄清信息或获取必要数据时的关键功能。
  • 消息完成通知 ('message_complete_notification'): 通过操作系统发送一个桌面通知，提示用户 LLM 已完成某个任务或已准备好回复。
  • 启动沉浸式对话 ('start_intensive_chat'): 开启一个持久化的命令行聊天会话窗口，用于 LLM 在短时间内连续向用户提问并快速接收回复，适合多轮交互场景。
  • 在沉浸式对话中提问 ('ask_intensive_chat'): 在已开启的沉浸式对话会话中向用户发送一个新问题。
  • 停止沉浸式对话 ('stop_intensive_chat'): 结束并关闭一个沉浸式对话会话。

安装步骤

该服务器发布在 npm 上，推荐使用 'npx' 命令直接运行，无需手动安装到全局。请确保您的系统已安装 Node.js 和 npm（通常也包含 npx）。

服务器配置（供 MCP 客户端使用）

MCP 客户端（如 Claude Desktop, Cursor, 支持 MCP 的 VS Code 插件等）需要配置启动该服务器的命令。以下是常见的配置方式示例：

在 MCP 客户端的配置文件（例如 'claude_desktop_config.json' 或 '.vscode/mcp.json'）中，添加一个服务器配置项。配置内容是一个 JSON 对象，包含服务器名称、启动命令及其参数。

{
  "mcpServers": { // 或 "mcp": { "servers": { ... } } 在某些客户端中
    "interactive": { // 服务器名称，可自定义
      "command": "npx", // 启动命令，使用 npx 直接运行 npm 包
      "args": [
        "-y", // 自动确认安装 npm 包
        "interactive-mcp", // npm 包名
        "--", // 分隔符，用于将后续参数传递给 interactive-mcp 脚本
        "-t", "60" // 可选参数：指定用户输入的超时时间（秒），例如这里设置为 60 秒。默认是 30 秒。
      ]
    }
    // 可以添加其他 MCP 服务器配置
  }
}

配置说明：

  • 'command': 设置为 '"npx"'。
  • 'args': 这是一个数组，至少包含 '"-y"' 和 '"interactive-mcp"'。
    • '-y': 允许 'npx' 在需要时自动下载并运行 'interactive-mcp' 包，无需用户手动确认。
    • 'interactive-mcp': 要运行的 npm 包名称。
    • '--': 这是一个重要的分隔符，表明其后的参数是传递给 'interactive-mcp' 脚本本身的，而不是传递给 'npx'。
    • '-t <秒数>' 或 '--timeout <秒数>': （可选）用于设置 'request_user_input' 和 'ask_intensive_chat' 工具等待用户输入的默认最长时间（秒）。如果不设置，默认为 30 秒。

配置完成后，您的 MCP 客户端应该能够检测到并连接到此服务器，从而能够调用其提供的交互式工具。

基本使用方法

服务器启动和连接是通过 MCP 客户端自动完成的。一旦配置成功并客户端运行时，LLM 就可以根据其任务需要，生成符合 MCP 协议的工具调用请求，例如调用 'request_user_input' 工具并提供 'projectName' 和 'message' 参数。服务器接收到请求后，会执行对应的功能（如弹出窗口、发送通知），并将结果（如用户输入）通过 MCP 协议返回给 LLM 客户端。用户只需在弹出的窗口中进行输入或通过通知了解状态即可。

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