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用这个工具，CURSOR请求一次顶五次，附视频干货
本文最后更新于 2025-05-28，文章内容可能已经过时。
最近在翻阅公众号的时候，看到一个mcp工具，这个工具能够在一次请求里跟用户多次交互，达到一次=多次的效果。
这个工具叫做interactive-feedback-mcp,先介绍一下他的原理。
通过多轮交互，在 Cursor 请求受限的情况下，最大化每次主请求的利用率，减少不必要的对话消耗。如果你希望在一次请求中与AI进行更深入的交流和调整，而不是每次追问都消耗新的请求额度，这种方法非常适合你。
GitHub 仓库地址：https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp
主请求与迭代：通常，每次向 Cursor AI 发出的指令都计为一个主请求。
MCP机制：interactive-feedback-mcp 的核心在于，Cursor AI 完成初步指令后，不立即结束主请求，而是通过配置的 MCP（自定义提示服务）弹出交互界面。
持续交互：你可以在交互界面输入后续指令或问题，这些操作会作为原主请求的延续，不会立即消耗新的主请求次数，直到你主动结束或达到内部限制（如工具调用次数）。
"次数倍增"原理："500次变2500次"的说法，是指原本一次主请求只包含一次交互，通过MCP可扩展为多次（如5次、10次，理论上可达25次）迭代，从而在同样的请求额度下，获得更多对话和输出。
前置条件
Python环境要求：
Python 3.11 或更高版本
安装 uv（Python 包管理器）
Windows 安装 uv：
pip install uv
Linux/Mac 安装 uv:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
安装与配置
1. 克隆仓库：
git clone https://github.com/noopstudios/interactive-feedback-mcp.git
2. 进入项目目录：
cd interactive-feedback-mcp
3. 安装依赖：
uv syncuv sync 会自动创建虚拟环境并安装所有依赖。
4. 启动项目：
uv run server.py
配置 Cursor MCP
使用项目级配置文件（.cursor/mcp.json）进行全局设置：
打开 Cursor，进入 Settings > MCP
点击 + Add New Global MCP Server
在弹出的 mcp.json 文件中，填写如下配置：
{
"mcpServers": {
"interactive-feedback-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/your/interactive-feedback-mcp", // 替换为你的项目路径
"run",
"server.py"
],
"timeout": 600,
"autoApprove": [
"interactive_feedback"
]
}
}
}保存后，确认 MCP 服务状态为绿色（表示运行正常）
配置全局 AI 规则
在 Cursor 的 "Rules" 界面，添加以下规则：
规则：
Always respond in Chinese-simplified.
Whenever you want to ask a question, you must call the MCP interactive_feedback.
Whenever you're about to complete a user request, call the MCP interactive_feedback instead of simply ending the process. If the feedback is "stop" you can end the request and don't call the mcp in loop.
译：
总是用简体中文回答。
每当你想问一个问题时，你必须调用MCP interactive_feedback。
每当您即将完成用户请求时，请调用HCP interactive_feedback，而不是简单地结束该过程。如果反馈为“停止”，您可以结束请求并且不要在循环中调用mcp。
使用方法
发起请求：像往常一样向 Cursor AI 提出初始指令
AI 响应与 MCP 激活：AI 完成初步处理后，根据规则调用 interactive-feedback MCP
MCP 交互界面：此时会弹出对话框或相关界面
多轮提问：在对话框中输入下一个问题或细化指令并提交
循环与结束：AI 处理新指令后，可能再次等待反馈。重复此过程直到任务完成。任务完成时，可关闭 MCP 交互界面或按规则结束（如“如果反馈为空则结束请求”）。
测试结果
这样尝试以后，我能多跟模型多交互几次，并获得相应的答案，但是也会出现一些问题，我经常出现的就是交互过程中出现网络错误中断对话，不知道是不是个例，总之，能扩充2-3次的交互，已经可以将500次的交互提升很多了。顺便说一句，claude4针的很强。
题外话
推荐一个cursor入门的好视频，视频很长，但是讲的很细，可以倍速观看，如果你看完了，对cursor的AI编程能力会有质的提升，请君享用。
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