Feedback
ai.b77由 b77.ai 發布官方發布者v1.0.0更新於 Oct 30, 2026
Capture feature requests and bug reports from chat into a searchable, AI-categorized backlog.
發布方自己的服務：feedback.tools
概覽
遠端 MCP 伺服器，讓助理把對話中的功能需求和錯誤回報記錄到可搜尋、由 AI 分類的需求清單中。
- 可以做什麼
- 把對話中提出的功能需求和錯誤回報記錄下來並歸入需求清單。
- 搜尋該清單以找出既有項目，方便在新增前確認是否重複。
- 透過 AI 自動分類新項目，讓清單保持有序。
- 未公布工具清單，實際可執行的操作沒有文件說明。
- 適用情境
- 適合團隊在聊天中討論產品想法或缺陷、希望不離開對話就轉成可追蹤的清單項目時使用；也適合讓助理在提交前先確認需求是否已存在。
- 執行需求
- 需透過 streamable HTTP 連線到 feedback.b77.ai 的遠端端點，並要求 OAuth 驗證。未宣告任何環境變數或請求標頭。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Feedback，將其新增到工作區。
- 連接 所需的 憑證。它們會被私密儲存，絕不會在公開頁面上展示。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。
交給代理程式安裝
把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。
閱讀 https://sourceweft.com/mcp/ai.b77%2Ffeedback/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。其他 MCP 客戶端
把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。 客戶端會在首次連接時完成 OAuth 登入。
{
"mcpServers": {
"feedback": {
"type": "http",
"url": "https://feedback.b77.ai/mcp"
}
}
}工具
0版本歷史
1- v1.0.0最新Sep 16, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 67%
該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通必需25 分
- 已宣告認證方式必需10 分
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。
- 授權條款不適用
託管服務按其提供方的條款使用，因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。
其他 Feedback 整合
feedback.tools
tools.feedback官方發布者
一個遠端 MCP 伺服器，讓 AI 助理存取客戶回饋資料，包括 CSAT、NPS 和 CES 分數、回饋回覆搜尋以及 AI 主題。
Haptic Feedback Mapper
由 GitHub 帳號 farssaadeldin7-ux 發布
面向創意工作室的在地 Claude 外掛工具伺服器，把介面狀態對應為觸覺回饋，並判斷哪些訊號值得觸發震動。
Website Feedback Tool
tools.websitefeedback
把從即時網頁擷取的設計審查（留言、CSS 選擇器、計算樣式、主控台與網路錯誤、截圖）以 Markdown 形式提供給助理閱讀。
Pebbler Human Feedback
由 GitHub 帳號 bridge-applications 發布
一個本機 MCP 伺服器，讓助理在 Pebbler 應用程式上購買真人影像 A/B 偏好測試，並以本機錢包中的 USDC 付款。
md-feedback
由 GitHub 帳號 yeominux 發布
一個搭配 VS Code 擴充功能的 MCP 伺服器，讓 AI 代理讀取你在 markdown 計畫上的註解、套用修正、檢查品質閘門並產生工作階段交接。