كيفية الحصول على 500 طلب إضافي لـ Cursor Premium مع خادم MCP للتغذية الراجعة التفاعلية

إذا كنت مستخدمًا لـ Cursor Premium، فربما شعرت بالإحباط من الوصول إلى حد 500 طلب سريع أسرع مما كنت تتوقع. في لحظة تكون في حالة تدفق إنتاجي في البرمجة، وفي اللحظة التالية، تجد نفسك تحدق في الرسالة المخيفة "لقد وصلت إلى حد 500 طلب سريع". ماذا لو أخبرتك أن هناك طريقة لمضاعفة كفاءة طلباتك بشكل فعال وجعل هذه الـ 500 طلب تبدو وكأنها 1000؟

💡

هل تريد أداة رائعة لاختبار واجهات برمجة التطبيقات (API Testing) تولد توثيقًا جميلًا لواجهات برمجة التطبيقات (API Documentation)؟

هل تريد منصة متكاملة وشاملة لفريق المطورين لديك للعمل معًا بأقصى قدر من الإنتاجية؟

Apidog يلبي جميع متطلباتك، ويحل محل Postman بسعر أقل بكثير!

button

يكمن السر في Interactive Feedback MCP Server – أداة قوية تحول طريقة تفاعل مساعد الذكاء الاصطناعي في Cursor معك، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك طلبات API المهدرة ويزيد من قيمة كل طلب. في هذا الدليل الشامل، سنستكشف كيفية إعداد وتحسين خادم MCP الذي يغير قواعد اللعبة هذا لاستخلاص أقصى قيمة من اشتراكك في Cursor Premium.

لماذا يتم استهلاك طلباتك الـ 500 في Cursor Premium بهذه السرعة

قبل الغوص في الحل، دعنا نفهم لماذا يستهلك مستخدمو Cursor طلباتهم الشهرية البالغة 500 طلب بهذه السرعة.

يواجه مستخدمو Cursor Premium العديد من القيود:

500 طلب سريع شهريًا لمعظم فئات الاشتراك
لا يوجد مؤشر واضح لموعد إعادة تعيين الطلبات
أوقات انتظار عند تجاوز الحدود
تعطل الإنتاجية في منتصف جلسة البرمجة

يبلغ العديد من المطورين عن استهلاكهم لكامل حصتهم الشهرية في غضون 10-15 يومًا فقط من الاستخدام المنتظم، مما يجعل الخدمة تبدو مناسبة أكثر للهواة منها للمطورين المحترفين.

لماذا تحتاج إلى Interactive Feedback MCP Server؟

بشكل أساسي، أنت تجعل طلباتك الـ 500 (أو أيًا كان حدك) تتصرف وكأنها 800 أو 1000 أو حتى أكثر، لأن جودة ونسبة نجاح كل تفاعل تزداد بشكل كبير.

Interactive Feedback MCP Server هو أداة بسيطة لكنها قوية تعمل مع Cursor عبر Model Context Protocol (MCP). إنها تقدم نهج "الإنسان في الحلقة" لتفاعلاتك مع الذكاء الاصطناعي. بدلًا من أن يواصل الذكاء الاصطناعي في Cursor العمل بناءً على افتراضات واحتمال ارتكاب أخطاء تستهلك طلباتك الثمينة، يضمن هذا الخادم أن الذكاء الاصطناعي:

يطلب التأكيد قبل تنفيذ تغييرات كبيرة أو إنشاء كتل برمجية كبيرة.
يطلب ملاحظاتك أثناء العمليات المعقدة، مما يسمح لك بتوجيهه.
يتحقق من فهمه لتعليماتك قبل المتابعة.
يحسن كل تفاعل لتحقيق أقصى قدر من الدقة والملاءمة.

من خلال القيام بذلك، تمنع الذكاء الاصطناعي من السير في المسار الخاطئ، مما يوفر طلبات كانت ستُهدر على مخرجات غير صحيحة أو غير مرغوبة.

دليل خطوة بخطوة لإعداد MCP Feedback Enhanced

اتبع هذه الخطوات لتشغيل خادم MCP Feedback Enhanced مع Cursor. يشير هذا الدليل إلى الإصدار المحسن، الذي يدعم واجهة المستخدم الرسومية (GUI) وواجهة المستخدم الويب (Web UI)، وينبع من تفرع Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.

المتطلبات الأساسية

قبل البدء، تأكد من أن لديك:

اشتراك Cursor Premium نشط.
أداة uv (أداة لتغليف حزم Python) مثبتة. إذا لم تكن مثبتة، قم بتثبيتها عبر pip: pip install uv.
Git مثبتًا على نظامك (للتثبيت للمطورين، إذا فضلت ذلك على أمر uvx المباشر).
إلمام أساسي باستخدام سطر الأوامر (Terminal على macOS/Linux، Command Prompt/PowerShell على Windows).
أذونات المسؤول إذا كانت مطلوبة لتثبيت البرامج على نظامك.

الخطوة 1: تثبيت واختبار خادم MCP

أسرع طريقة للبدء هي استخدام uvx لتشغيل أحدث إصدار من خادم MCP. سيقوم هذا الأمر بتنزيل وتشغيل الخادم دون الحاجة إلى استنساخ يدوي للاستخدام الأساسي.

افتح واجهة سطر الأوامر الخاصة بك وقم بتشغيل:

# اختبار سريع (سيقوم هذا بتشغيل الخادم والخروج بعد الاختبار)
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test

يساعد هذا الأمر في التأكد من أن الخادم يمكن تشغيله على نظامك. سيكتشف الخادم بيئتك تلقائيًا (محلي، SSH، WSL) ويختار الواجهة المناسبة (واجهة المستخدم الرسومية Qt أو واجهة المستخدم الويب).

لإعداد أكثر ديمومة/للمطورين:

استنسخ المستودع (Clone the repository):

git clone https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced.git

انتقل إلى دليل الخادم:

cd mcp-feedback-enhanced

ثبت التبعيات (Install dependencies):

uv sync

الخطوة 2: تشغيل خادم MCP Feedback Enhanced

إذا قمت بتثبيت المطورين، فتأكد من أنك في دليل mcp-feedback-enhanced في سطر الأوامر الخاص بك.

لتشغيل الخادم للاستخدام الفعلي مع Cursor، ستعتمد عادةً على إعدادات MCP داخل Cursor (انظر الخطوة 3)، والتي ستستدعي الأمر.

لاختبار واجهات محددة بشكل مستقل:

اختبار واجهة المستخدم الرسومية Qt (للبيئات المحلية):

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --gui

اختبار واجهة المستخدم الويب (للبيئات البعيدة/WSL، تشغيل مستمر تلقائي):

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test --web

عندما يتم تشغيل الخادم عبر إعدادات MCP في Cursor، سيبدأ العمل حسب الحاجة. ضع في اعتبارك أن الخادم يجب أن يكون متاحًا عندما يستدعيه Cursor. يتعامل أمر uvx مع التنفيذ.

الخطوة 3: تهيئة Cursor لاستخدام خادم MCP

افتح Cursor وقم بتهيئته لاستخدام خادم mcp-feedback-enhanced.

الوصول إلى إعدادات Cursor: اضغط على Cmd + Shift + P (macOS) أو Ctrl + Shift + P (Windows/Linux) لفتح لوحة الأوامر، ثم اكتب "Cursor Settings" واخترها.

انتقل إلى قسم "MCP" (Model Context Protocol).

أضف أو عدّل إعدادات خادم MCP الخاص بك، على سبيل المثال:

الإعدادات الأساسية:

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

الإعدادات المتقدمة (مثل فرض واجهة الويب أو تمكين وضع التصحيح):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-feedback-enhanced": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-feedback-enhanced@latest"],
      "timeout": 600,
      "env": {
        "FORCE_WEB": "true",  // أو "false"
        "MCP_DEBUG": "false" // أو "true"
      },
      "autoApprove": ["interactive_feedback"]
    }
  }
}

الصق إعدادات JSON هذه في حقل الإعدادات المناسب في Cursor.

الخطوة 4: تهيئة المطالبة المخصصة (Custom Prompt) في Cursor

للاستخدام الفعال لخادم الملاحظات وإدارة تفاعلات الذكاء الاصطناعي، قم بتحديث قواعد مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك. في إعدادات Cursor، ابحث عن منطقة "Prompts" أو "Custom Prompts". أضف أو عدّل المطالبة المخصصة الخاصة بك لتضمين هذه القواعد:

# قواعد الملاحظات التفاعلية لـ MCP
1. أثناء أي عملية أو مهمة أو محادثة، سواء كانت استفسارًا أو استجابة أو إكمال مهام مرحلية، يجب استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced.
2. عند تلقي ملاحظات المستخدم، إذا لم يكن محتوى الملاحظات فارغًا، يجب استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced مرة أخرى وتعديل السلوك بناءً على الملاحظات.
3. فقط عندما يشير المستخدم صراحة إلى "end" أو "no more interaction needed" (انتهاء أو لا حاجة للمزيد من التفاعل) يمكنك التوقف عن استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced، وعندها تكون العملية مكتملة.
4. ما لم يتم تلقي أمر الانتهاء، يجب على جميع الخطوات استدعاء MCP mcp-feedback-enhanced بشكل متكرر.
5. قبل إكمال المهمة، استخدم MCP mcp-feedback-enhanced لطلب ملاحظات من المستخدم.

(قم بتخصيص هذه المطالبة لتكون حازمة بشأن متى يجب أن تطلب التأكيد. كلما زادت التأكيدات، قلّت الطلبات التي قد تهدرها على مخرجات غير مرغوبة.)

الخطوة 5: اختبار الإعدادات والملاحظة

تأكد من حفظ إعدادات خادم MCP الخاص بك في Cursor.
أعد تشغيل Cursor بالكامل لتطبيق التغييرات.
افتح محادثة جديدة أو جلسة تحرير وقم بتعيين مهمة برمجة للذكاء الاصطناعي.
لاحظ: يجب أن يستخدم الذكاء الاصطناعي الآن خادم mcp-feedback-enhanced لطلب تأكيدك أو ملاحظاتك في اللحظات المناسبة. كل تفاعل عبر أداة الملاحظات يساعد في توجيه الذكاء الاصطناعي، مما قد يحسن جودة استجاباته ويجعل سير عمل التطوير الخاص بك أكثر كفاءة.

مثال على تفاعل الذكاء الاصطناعي مع طلب الملاحظات

مثال آخر على تفاعل الذكاء الاصطناعي مع طلب الملاحظات

من خلال دمج mcp-feedback-enhanced، فإنك تقدم حلقات ملاحظات صريحة في عملية التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يهدف هذا النهج إلى:

تقليل سوء الفهم: تأكيد الخطوات معك يمكن أن يمنع الذكاء الاصطناعي من المتابعة بناءً على افتراضات غير صحيحة.
تحسين جودة المخرجات: تساعد الملاحظات المتكررة في تحسين الكود والاقتراحات التي يولدها الذكاء الاصطناعي.
تعزيز كفاءة سير العمل: دمج رسائل التوضيح المحتملة المتعددة في تفاعلات ملاحظات مباشرة.
تحسين استخدام الطلبات: توجيه الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر أكثر يمكن أن يؤدي إلى تفاعلات أكثر إنتاجية، مما يجعل حصة طلباتك أكثر فعالية.

يتضمن إعداد خادم mcp-feedback-enhanced تهيئة أولية بسيطة، ولكن الفوائد المحتملة تشمل تجربة تطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي أكثر سلاسة وتحكمًا وكفاءة. الهدف هو جعل كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي ذا قيمة، مما يؤدي إلى نتائج عالية الجودة وإنتاجية أفضل.

الخلاصة: احصل على المزيد من كل طلب في Cursor

الوصول إلى حد طلباتك في Cursor مبكرًا جدًا يمكن أن يعطل إنتاجيتك. يقدم خادم mcp-feedback-enhanced حلًا عمليًا. باتباع الخطوات في هذا الدليل، ستقوم بتطبيق نظام "الإنسان في الحلقة" الذي يجعل تفاعلاتك مع الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وكفاءة.

هذا يعني عددًا أقل من الطلبات المهدرة بسبب سوء الفهم ومخرجات ذات جودة أعلى. الإعداد الأولي هو استثمار صغير مقابل عائد كبير: جعل اشتراكك في Cursor Premium أكثر قيمة من خلال ضمان أن كل تفاعل مع الذكاء الاصطناعي له أهمية، مما يوسع حد طلباتك بشكل فعال ويبقيك في منطقة البرمجة.

💡

button