web 页面交互时会话历史刷新问题

AI_TEST_INSTRUCTIONS.md

@@ -0,0 +1,147 @@
+# AI端图片数据接收测试说明
+
+## 📋 测试目的
+验证AI端是否能正确接收到通过MCP协议传输的图片数据，以及数据格式是否符合标准。
+
+## 🚀 快速测试（推荐）
+
+### 方法1：使用修复版测试脚本
+```bash
+# 1. 进入项目目录
+cd /Users/lizhenmin/Documents/Cline/MCP/mcp-feedback-enhanced
+
+# 2. 激活虚拟环境
+source venv/bin/activate
+
+# 3. 运行修复版测试（解决大数据传输问题）
+python simple_ai_test_fixed.py
+```
+
+### 方法2：使用完整模拟器
+```bash
+# 1. 进入项目目录
+cd /Users/lizhenmin/Documents/Cline/MCP/mcp-feedback-enhanced
+
+# 2. 激活虚拟环境
+source venv/bin/activate
+
+# 3. 运行完整模拟器
+python simulate_ai_client.py
+```
+
+## 📊 测试流程
+
+1. **脚本启动**：自动启动MCP服务器进程
+2. **连接初始化**：建立MCP协议连接
+3. **工具调用**：AI调用`interactive_feedback`工具
+4. **等待数据**：等待60-120秒接收用户反馈
+5. **数据分析**：分析接收到的图片数据
+6. **结果报告**：生成详细的测试报告
+
+## 🔍 测试期间操作
+
+当脚本显示"等待用户反馈"时，你可以：
+
+1. **通过Augment Code界面**上传图片
+2. **通过其他MCP客户端**发送图片数据
+3. **等待超时**查看基础功能
+
+## 📈 预期结果
+
+### ✅ 成功情况
+```
+🎉 发现图片！
+   MIME: image/png
+   Base64长度: 99,328 字符
+   文件大小: 72.7 KB
+   格式: ✅ PNG
+   保存为: ai_test_image_1.png
+
+📊 测试结果:
+   文本项目: 1
+   图片项目: 1
+
+🎉 成功！AI端接收到了 1 张图片
+✅ 图片数据传输正常
+✅ MCP协议工作正常
+```
+
+### ⚠️ 超时情况
+```
+📊 测试结果:
+   文本项目: 1
+   图片项目: 0
+
+⚠️ 没有接收到图片数据
+💡 可能是超时或没有上传图片
+```
+
+## 🔧 验证要点
+
+脚本会自动验证以下内容：
+
+### 1. MCP协议格式
+- ✅ `type: "image"`
+- ✅ `data: "base64字符串"`
+- ✅ `mimeType: "image/png"`
+
+### 2. 数据完整性
+- ✅ Base64解码成功
+- ✅ 文件头格式正确
+- ✅ 文件大小合理
+
+### 3. 图片格式支持
+- ✅ PNG格式
+- ✅ JPEG格式
+- ✅ GIF格式
+- ✅ 其他格式检测
+
+## 📁 输出文件
+
+测试成功时会生成：
+- `ai_test_image_1.png` - 接收到的第一张图片
+- `ai_test_image_2.png` - 接收到的第二张图片
+- 等等...
+
+## 🐛 故障排除
+
+### 问题1：服务器启动失败
+```bash
+# 检查虚拟环境
+source venv/bin/activate
+python -c "import mcp_feedback_enhanced; print('OK')"
+```
+
+### 问题2：连接超时
+```bash
+# 检查端口占用
+lsof -i :8765
+```
+
+### 问题3：没有接收到图片
+- 确认在等待期间上传了图片
+- 检查图片格式是否支持
+- 查看控制台错误信息
+
+## 📝 测试记录
+
+建议记录以下信息：
+- [ ] 测试时间
+- [ ] 上传的图片格式和大小
+- [ ] 接收到的数据项数量
+- [ ] Base64数据长度
+- [ ] 解码后的文件大小
+- [ ] 是否生成了测试文件
+
+## 🎯 测试目标
+
+通过这个测试，我们要验证：
+1. ✅ MCP服务器能正确处理图片数据
+2. ✅ AI端能接收到完整的图片数据
+3. ✅ 数据格式符合MCP ImageContent标准
+4. ✅ Base64编码/解码工作正常
+5. ✅ 图片文件可以正确重建
+
+---
+
+**准备好了吗？运行测试脚本开始验证吧！** 🚀

README.md

@@ -174,6 +174,7 @@ follow mcp-feedback-enhanced instructions
 | `MCP_WEB_PORT` | Web UI port | `1024-65535` | `8765` |
 | `MCP_DESKTOP_MODE` | Desktop application mode | `true`/`false` | `false` |
 | `MCP_LANGUAGE` | Force UI language | `zh-TW`/`zh-CN`/`en` | Auto-detect |
+| `MCP_AI_CLIENT` | AI client type identification | `cursor`/`augment`/custom | `cursor` |
 
 **`MCP_WEB_HOST` Explanation**:
 - `127.0.0.1` (default): Local access only, higher security
@@ -192,6 +193,17 @@ follow mcp-feedback-enhanced instructions
   4. System default language
   5. Fallback to default language (Traditional Chinese)
 
+**`MCP_AI_CLIENT` Explanation**:
+- Used to identify the AI client type for customized response formats
+- **Default**: `cursor` (standard MCP protocol)
+- When set to `cursor`: Uses standard MCP protocol with separate text and image content (recommended for Cursor, Cline, Windsurf)
+- When set to `augment`: Returns text content with embedded base64 image data for easy JavaScript extraction (recommended for Augment)
+- When set to other values: Uses standard MCP protocol with separate text and image content
+- Augment format includes special markers for programmatic parsing:
+  - Text content: Standard feedback text
+  - Image data: Embedded as `data:mime/type;base64,<data>` with `---END_IMAGE_N---` markers
+  - Extraction-friendly format for client-side processing
+
 ### Testing Options
 ```bash
 # Version check
@@ -414,3 +426,9 @@ MIT License - See [LICENSE](LICENSE) file for details
 
 ---
 **🌟 Welcome to Star and share with more developers!**
+
+
+
+MCP_WEB_PORT=8765 MCP_AI_CLIENT=augment MCP_DEBUG=true \
+uv run --directory "/Users/lizhenmin/Documents/Cline/MCP/mcp-feedback-enhanced" \
+python -m mcp_feedback_enhanced 2>/tmp/mcp-fe.log

README.zh-CN.md

@@ -174,6 +174,7 @@ pip install uv
 | `MCP_WEB_PORT` | Web UI 端口 | `1024-65535` | `8765` |
 | `MCP_DESKTOP_MODE` | 桌面应用程序模式 | `true`/`false` | `false` |
 | `MCP_LANGUAGE` | 强制指定界面语言 | `zh-TW`/`zh-CN`/`en` | 自动检测 |
+| `MCP_AI_CLIENT` | AI 客户端类型识别 | `cursor`/`augment`/自定义 | `cursor` |
 
 **`MCP_WEB_HOST` 说明**：
 - `127.0.0.1`（默认）：仅本地访问，安全性较高
@@ -192,6 +193,17 @@ pip install uv
   4. 系统默认语言
   5. 回退到默认语言（繁体中文）
 
+**`MCP_AI_CLIENT` 说明**：
+- 用于识别 AI 客户端类型，提供定制化的响应格式
+- **默认值**: `cursor`（标准 MCP 协议）
+- 当设置为 `cursor` 时：使用标准 MCP 协议，文本和图片内容分别传输（推荐用于 Cursor、Cline、Windsurf）
+- 当设置为 `augment` 时：返回包含嵌入式 base64 图片数据的文本内容，便于 JavaScript 提取（推荐用于 Augment）
+- 当设置为其他值时：使用标准 MCP 协议，文本和图片内容分别传输
+- Augment 格式包含特殊标记便于程序化解析：
+  - 文本内容：标准反馈文本
+  - 图片数据：嵌入为 `data:mime/type;base64,<data>` 格式，带有 `---END_IMAGE_N---` 标记
+  - 便于客户端提取的格式
+
 ### 测试选项
 ```bash
 # 版本查询

README.zh-TW.md

@@ -174,6 +174,7 @@ pip install uv
 | `MCP_WEB_PORT` | Web UI 端口 | `1024-65535` | `8765` |
 | `MCP_DESKTOP_MODE` | 桌面應用程式模式 | `true`/`false` | `false` |
 | `MCP_LANGUAGE` | 強制指定介面語言 | `zh-TW`/`zh-CN`/`en` | 自動偵測 |
+| `MCP_AI_CLIENT` | AI 客戶端類型識別 | `cursor`/`augment`/自訂 | `cursor` |
 
 **`MCP_WEB_HOST` 說明**：
 - `127.0.0.1`（預設）：僅本地存取，安全性較高
@@ -183,7 +184,7 @@ pip install uv
 - 用於強制指定介面語言，覆蓋系統自動偵測
 - 支援的語言代碼：
   - `zh-TW`：繁體中文
-  - `zh-CN`：簡體中文  
+  - `zh-CN`：簡體中文
   - `en`：英文
 - 語言偵測優先順序：
   1. 用戶在介面中保存的語言設定（最高優先級）
@@ -192,6 +193,17 @@ pip install uv
   4. 系統預設語言
   5. 回退到預設語言（繁體中文）
 
+**`MCP_AI_CLIENT` 說明**：
+- 用於識別 AI 客戶端類型，提供客製化的回應格式
+- **預設值**: `cursor`（標準 MCP 協定）
+- 當設定為 `cursor` 時：使用標準 MCP 協定，文字和圖片內容分別傳輸（推薦用於 Cursor、Cline、Windsurf）
+- 當設定為 `augment` 時：回傳包含嵌入式 base64 圖片資料的文字內容，便於 JavaScript 提取（推薦用於 Augment）
+- 當設定為其他值時：使用標準 MCP 協定，文字和圖片內容分別傳輸
+- Augment 格式包含特殊標記便於程式化解析：
+  - 文字內容：標準回饋文字
+  - 圖片資料：嵌入為 `data:mime/type;base64,<data>` 格式，帶有 `---END_IMAGE_N---` 標記
+  - 便於客戶端提取的格式
+
 ### 測試選項
 ```bash
 # 版本查詢

detect_mcp_version.py

@@ -0,0 +1,145 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+检测MCP客户端协议版本
+"""
+
+import sys
+from pathlib import Path
+
+# 添加项目路径
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent / "src"))
+
+from mcp.types import TextContent, ImageContent
+
+
+def detect_mcp_version():
+    """检测MCP协议版本和客户端支持情况"""
+    print("🔍 检测MCP协议版本和客户端支持")
+
+    # 1. 检查MCP types模块
+    print("\n1️⃣ 检查MCP types模块")
+    try:
+        import mcp.types as types
+        print(f"   mcp.types模块: ✅ 可用")
+
+        # 检查可用的类型
+        available_types = []
+        for attr_name in dir(types):
+            if not attr_name.startswith('_'):
+                attr = getattr(types, attr_name)
+                if isinstance(attr, type):
+                    available_types.append(attr_name)
+
+        print(f"   可用类型: {', '.join(sorted(available_types))}")
+
+        # 检查关键类型
+        key_types = ['TextContent', 'ImageContent', 'EmbeddedResource', 'BlobResourceContents']
+        for key_type in key_types:
+            if hasattr(types, key_type):
+                print(f"   {key_type}: ✅ 支持")
+            else:
+                print(f"   {key_type}: ❌ 不支持")
+
+    except ImportError as e:
+        print(f"   mcp.types模块: ❌ 导入失败 - {e}")
+        return False
+
+    # 2. 测试ImageContent创建
+    print("\n2️⃣ 测试ImageContent创建")
+    try:
+        test_image = ImageContent(
+            type="image",
+            data="iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAIAAACQd1Pe",
+            mimeType="image/png"
+        )
+        print(f"   ImageContent创建: ✅ 成功")
+        print(f"   类型: {type(test_image)}")
+        print(f"   属性: type={test_image.type}, mimeType={test_image.mimeType}")
+
+        # 检查序列化
+        if hasattr(test_image, 'model_dump'):
+            dump = test_image.model_dump()
+            print(f"   序列化方法: model_dump() ✅")
+            print(f"   序列化结果: {list(dump.keys())}")
+        elif hasattr(test_image, 'dict'):
+            dump = test_image.dict()
+            print(f"   序列化方法: dict() ✅")
+            print(f"   序列化结果: {list(dump.keys())}")
+        else:
+            print(f"   序列化方法: ❌ 无标准方法")
+
+    except Exception as e:
+        print(f"   ImageContent创建: ❌ 失败 - {e}")
+        return False
+
+    # 3. 检查FastMCP版本
+    print("\n3️⃣ 检查FastMCP版本")
+    try:
+        from fastmcp import FastMCP
+        print(f"   FastMCP: ✅ 可用")
+
+        # 尝试获取版本信息
+        if hasattr(FastMCP, '__version__'):
+            print(f"   版本: {FastMCP.__version__}")
+        else:
+            print(f"   版本: 未知")
+
+    except ImportError as e:
+        print(f"   FastMCP: ❌ 导入失败 - {e}")
+
+    # 4. 检查MCP协议特性
+    print("\n4️⃣ 检查MCP协议特性")
+
+    # 检查是否支持2025-06-18特性
+    features_2025_06_18 = {
+        "ImageContent": hasattr(types, 'ImageContent'),
+        "EmbeddedResource": hasattr(types, 'EmbeddedResource'),
+        "BlobResourceContents": hasattr(types, 'BlobResourceContents'),
+    }
+
+    supported_features = sum(features_2025_06_18.values())
+    total_features = len(features_2025_06_18)
+
+    print(f"   2025-06-18特性支持: {supported_features}/{total_features}")
+    for feature, supported in features_2025_06_18.items():
+        status = "✅" if supported else "❌"
+        print(f"     {feature}: {status}")
+
+    # 5. 协议版本推断
+    print("\n5️⃣ 协议版本推断")
+
+    if supported_features == total_features:
+        version_estimate = "2025-06-18或更新"
+        compatibility = "完全兼容"
+        image_support = "应该完全支持ImageContent"
+    elif supported_features >= total_features * 0.7:
+        version_estimate = "接近2025-06-18"
+        compatibility = "部分兼容"
+        image_support = "可能部分支持ImageContent"
+    else:
+        version_estimate = "2025-06-18之前"
+        compatibility = "有限兼容"
+        image_support = "可能不支持ImageContent显示"
+
+    print(f"   估计协议版本: {version_estimate}")
+    print(f"   兼容性: {compatibility}")
+    print(f"   图片支持: {image_support}")
+
+    # 6. 建议
+    print("\n6️⃣ 建议")
+
+    if supported_features == total_features:
+        print("   ✅ 您的MCP环境支持最新特性")
+        print("   💡 如果图片仍无法显示，问题可能在客户端渲染层")
+        print("   🔧 建议：检查MCP客户端的ImageContent处理实现")
+    else:
+        print("   ⚠️ 您的MCP环境可能不完全支持最新特性")
+        print("   💡 建议升级到最新版本的MCP Python SDK")
+        print("   🔧 或者使用向后兼容的文本格式传输图片信息")
+
+    return True
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    success = detect_mcp_version()
+    sys.exit(0 if success else 1)