Windows 环境下通过 Miniforge(mamba/conda) 配置 UV 驱动 MCP 工具指南(以 MCP Feedback Enhanced 为例)

一、核心目标

Miniforge(Mamba/Conda)环境 中,通过 UV (python包管理工具) 集成 MCP Feedback Enhanced,并提供通用方法适配其他 UV 驱动的 MCP 工具。

二、操作步骤(Mamba/Conda 通用)

:memo: 步骤 1:创建独立环境

 mamba create --name AUG python=3.13.3 -c conda-forge
  • 说明:创建名为 AUG 的隔离环境,指定 Python 版本为 3.13.3,从 conda-forge 源安装依赖(确保兼容性)。

:memo: 步骤 2:激活环境并安装 UV

mamba activate AUG          # 激活环境  
mamba install uv -c conda-forge  # 安装 UV 工具
  • 提示mamba 可替换为 conda,命令逻辑一致,mamba 通常速度更快。

:memo: 步骤 3:安装并测试 MCP Feedback Enhanced

uv tool install mcp-feedback-enhanced@latest  # 安装最新版工具  
uvx mcp-feedback-enhanced@latest test         # 执行功能测试

:memo: 步骤 4:配置全局环境变量

  1. 搜索路径
  • 使用文件搜索工具(如 Everything)查找 uv.exe/uvx.exemcp-feedback-enhanced 执行文件路径。
  1. 添加到系统变量
  • 将路径添加到系统环境变量的 Path 中(图示参考 “环境变量配置路径”),确保全局调用。

:memo: 步骤 5:在 Cursor 中配置工具

  • 配置文件:修改 mpc.json(示例配置见 “mpc.json 配置” 截图),确保工具路径正确映射。
  • 验证状态

:memo: 步骤 6:完成配置

三、关键注意事项

:light_bulb: 1. 工具通用性

  • 此流程适用于 所有 UV 驱动的 MCP 工具,仅需在步骤 3 中替换工具名称(如 mcp-xxx@latest)。

:light_bulb: 2. 环境管理建议

  • Miniforge 优势:提供轻量的 Conda 环境管理,避免系统依赖污染,适合多项目隔离。
  • 源选择:通过 -c conda-forge 指定社区源,确保工具兼容性(官方源可能缺少 UV 相关包)。

:light_bulb: 3. 路径配置技巧

  • 避免手动输入路径,用搜索工具直接复制路径,减少错误(尤其注意路径中的空格或特殊字符)。

四、适用场景

  • 目标用户:使用 Windows 系统、习惯 Conda 系包管理工具,需集成 MCP 工具(如代码补全、反馈增强)的开发者。
  • 扩展场景:可快速迁移至其他 UV 工具(如 mcp-code-assistmcp-style-check 等),仅需修改工具名称。

五、致谢

  • 感谢 @Minidoracat(MCP Feedback Enhanced项目作者)、@Zane-zheng(MCP Feedback Enhanced配置教程)、@ztq456(环境变量点子)。

六、总结

通过 Miniforge 隔离环境 + UV 工具链,可高效集成 MCP 生态工具,实现开发流程优化。核心在于 环境隔离路径正确配置工具通用指令,整体流程可复制性强,适合快速落地其他 UV 驱动工具。

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辛苦佬了,很不錯的教程,希望能解決某些人的實用情況

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是你的项目开发得好,居然支持检测WSL和远程,实在有心了。不过我已经老实了,不想碰远程了。
之前我因为50系列win驱动的原因,还未适配flux,sd绘画,但是linux的驱动适配了。
我通过wsl+docker来弄,折腾半天终于成功了,特别是网络问题,太痛了!现在再也不太想折腾了。
但是环境隔离还是要弄的,环境,网络,git版本备份,痛痛痛,在我误操作弄掉一个项目后,我悟了。

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感觉用uv就没必要在前面再套一个环境了

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确实这个做法有点重复嵌套和增加工程复杂化了,uv也可以做到轻量隔离了。
看个人需求吧,一般情况下是直接用uv就好了。
我习惯用conda了,有些情况也得用到conda。

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执行了几个小时了。。。

uvx mcp-feedback-enhanced@latest test
⠴ Preparing packages... (51/52)
pyside6-addons       ------------------------------ 4.24 MiB/301.56 MiB

应该是网络的问题,有通外网或者更改镜像源吗?

没改镜像,但是有试过全局代理。
已经放弃了 :joy:,每次都是10M以内超时断开

如果你正常使用UV可以使用吗?因为我没有mac所以我并不能在mac上面复现这个操作。

另外重点也不是这个。我看了你在另一边的那个问题。其实没必要跟我一样操作。

我看你说你已经在base环境弄好了。但是还是不能用。我觉得可能是你的环境变量没弄好。

在哪里安装不是最重要的,最终的目的是让mcp-feedback-enhanced能被cursor找到。

你现在默认终端打mcp-feedback-enhanced version能浮现版本信息吗?eg:


因为我没有mac,但是理论上应该一样?

如果你能在你的终端得到这种结果,应该就ok了。

我猜测的原因可能是:1 你的conda环境没配好 2你的base环境不是默认环境 3 环境之间有冲突。

你可以问ai或者查找:
1 mac下如何配置全局环境变量
2 mac下如何把base环境配置为默认环境(全局环境变量)
2 mac下如何把base环境里面的某个python 包配置为全局环境变量
我随便问下,结果如下:

我开始是在conda的虚拟环境中安装的,但是路径找不到。
后来直接在外部环境上全局安装,路径是对的,就test那关过不了,一直下载不下来。
cursor中也是一直0 tools

ok,那就是网络问题,导致依赖包例如pyside6-addons下载不下来,最终没法运行。
建议修改镜像源看看。

我觉得也是

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