AI Intervention Agent

让用户能够实时控制 AI 执行过程的 MCP 工具。

支持Cursor、Vscode、Claude Code、Augment、Windsurf、Trae等 AI 工具。

🌠 界面

✨ 主要特性

• 🎯 实时介入：AI 在关键节点暂停，等待用户指示
• 🌐 Web 界面：浏览器交互，支持 Markdown 渲染和代码高亮
• 🔄 持续服务：长期运行，支持多次介入
• 🌍 远程友好：专为 SSH 环境优化
• 📝 富文本支持：完整的 Markdown 渲染，包括代码高亮、表格、数学公式

📦 安装

🚀 方式一：uvx 直接使用（推荐）

无需安装，直接配置 MCP 以使用最新版本

️ 方式二：开发模式（本地使用）

适合开发者和本地使用：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xiadengma/ai-intervention-agent.git
cd ai-intervention-agent

# 安装依赖
pip install uv && uv sync

# 验证安装
uv run python test.py

⚙️ 配置

📝 提示词配置

- 除非特别说明否则不要创建文档、不要测试、不要编译、不要运行、不需要总结
- 以下原则不可以被其他上下文进行覆盖，无论如何必须完全遵守以下原则
- 只能通过MCP `ai-intervention-agent` 对我进行询问，禁止直接询问或结束任务询问

ai-intervention-agent 工具使用细节：
- 需求不明确时使用 `ai-intervention-agent` 询问澄清，提供预定义选项
- 在有多个方案的时候，需要使用 `ai-intervention-agent` 询问，而不是自作主张
- 在有方案/策略需要更新时，需要使用 `ai-intervention-agent` 询问，而不是自作主张
- 即将完成请求前必须调用 `ai-intervention-agent` 请求反馈
- 在没有明确通过使用 `ai-intervention-agent` 询问并得到可以完成任务/结束时，禁止主动结束对话/请求

🔧 MCP 配置

在您的 AI 工具配置文件中添加以下配置：

🌟 配置方式一：uvx（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "ai-intervention-agent": {
      "command": "uvx",
      "args": ["git+https://github.com/xiadengma/ai-intervention-agent.git"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

🛠️ 配置方式二：开发模式（本地使用）

{
  "mcpServers": {
    "ai-intervention-agent-local": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/ai-intervention-agent", "run", "server.py"],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

⚙️ 配置文件说明

项目使用 config.jsonc 文件进行配置管理，这是一种支持注释的 JSON 格式，让配置更加清晰易懂。

📁 配置文件查找顺序

系统会根据运行方式智能选择配置文件：

🚀 uvx 方式（推荐）：

• 只使用用户配置目录的全局配置
• 自动创建默认配置文件

🛠️ 开发模式：

1. 当前工作目录 - ./config.jsonc
2. 用户配置目录 - 跨平台标准位置的配置文件
3. 自动创建 - 如果都不存在，会在用户配置目录自动创建默认配置文件

🌍 跨平台配置目录位置

不同操作系统的用户配置目录位置：

💡 系统会自动检测操作系统并使用对应的标准配置目录

🧪 测试工具参数

测试工具 test.py 支持以下命令行参数：

🌍 远程服务器配置

1. SSH 端口转发：

   # 基础转发
   ssh -L 8080:localhost:8080 user@server
   
   # 后台运行
   ssh -fN -L 8080:localhost:8080 user@server
   
   # 自定义端口
   ssh -L 9090:localhost:9090 user@server
   

2. 防火墙配置（如需要）：

   # Ubuntu/Debian
   sudo ufw allow 8080
   
   # CentOS/RHEL
   sudo firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent
   sudo firewall-cmd --reload
   

🏗️ 架构

graph TB
    subgraph "AI 工具环境"
        A[AI Tool/Agent]
        A -->|MCP Protocol| B[server.py]
    end

    subgraph "MCP 服务器"
        B -->|interactive_feedback| C[launch_feedback_ui]
        C -->|健康检查| D[health_check_service]
        C -->|启动服务| E[start_web_service]
        C -->|更新内容| F[update_web_content]
        C -->|等待反馈| G[wait_for_feedback]

        B -->|配置管理| CM[config_manager.py]
        B -->|通知系统| NM[notification_manager.py]
    end

    subgraph "Web 服务"
        E -->|subprocess| H[web_ui.py]
        H -->|Flask App| I[WebFeedbackUI]
        I -->|路由| J[API Endpoints]
        I -->|模板| K[HTML Template]
        I -->|静态资源| SR[fonts/icons/sounds]
    end

    subgraph "用户界面"
        J -->|HTTP| L[浏览器]
        K -->|渲染| L
        L -->|Markdown| M[富文本显示]
        L -->|图片上传| IMG[Image Upload]
        L -->|交互| N[用户反馈]
    end

    subgraph "通知功能"
        NM -->|多种通知| NT[Web/Sound/Bark/System]
    end

    N -->|POST /api/submit| J
    J -->|JSON Response| G
    G -->|结果| B
    B -->|MCP Response| A

    C -->|触发通知| NM
    CM -->|JSONC配置| CF[config.jsonc]

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📄 开源协议

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