MCP心灵宝石：让AI编程助手实现零积分消耗的黑科技
MCP心灵宝石：零积分AI编程助手技术解析 本文介绍了一种名为"MCP心灵宝石"的创新技术，旨在解决AI编程助手积分消耗过高的问题。传统AI对话模式每轮交互都单独计费，导致开发成本居高不下。该技术通过MCP协议创建"鬼打墙"式交互循环：当AI调用MCP工具时，弹出对话框获取用户输入，工具返回结果不计入新对话轮次，从而避免重复计费。文章详细阐述了技术架构和Py
·
MCP心灵宝石：让AI编程助手实现零积分消耗的黑科技
全AI积分最小化积分损耗-心灵宝石部署指南
本文将详细介绍如何通过 MCP（Model Context Protocol）协议实现一个"心灵宝石"工具，让你在 Windsurf、Cursor 等 AI IDE 中实现零积分消耗的持续对话，轻松完成大型项目开发。
一、遇到的技术难题
1.1 AI积分消耗问题
现在的 AI 编程助手（如 Windsurf、Cursor、GitHub Copilot）虽然强大，但积分消耗非常夸张：
- 价格昂贵：每次对话都需要消耗积分，长对话成本高昂
- 额度有限：免费账号通常只有 100 积分，很快就用完
- 大项目困难：一个完整项目可能需要数百次交互，积分根本不够用
以 Windsurf 为例，使用 Claude Sonnet 4.5 模型时积分翻倍消耗，一个简单任务就可能消耗 2-4 积分。
1.2 传统对话模式的限制
传统的 AI 对话模式存在以下问题：
用户发送消息 → AI 回复 → 新的对话轮次 → 再次消耗积分
↓
每轮对话都是独立计费的
这种模式导致：
- 每次用户输入都触发新的计费周期
- 无法实现"免费"的交互循环
- 项目开发成本居高不下
二、解决方案：MCP 心灵宝石
2.1 什么是 MCP 协议？
MCP（Model Context Protocol）是一种允许 AI 模型与外部工具交互的协议。通过 MCP，我们可以：
- 为 AI 提供自定义工具
- 实现人机交互循环
- 关键：工具返回的结果不计入新的对话轮次
2.2 核心原理：鬼打墙循环
心灵宝石的核心思路是利用 MCP 工具的特性，创建一个"鬼打墙"式的交互循环：
用户发送 "mind_stone" → AI 调用 MCP 工具 → 弹出对话框等待用户输入
↓
用户在对话框中输入 ← 工具返回用户输入（不计费）
↓
AI 处理并再次调用工具 → 循环...
关键点：MCP 工具返回的结果作为函数调用结果返回给 AI，而不是作为新的用户消息，因此不触发新的计费！
2.3 技术架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ VS Code / Windsurf │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ AI Chat │←──→│ MCP Client │←──→│ Mind Stone │ │
│ │ Window │ │ │ │ MCP Server │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌─────────▼────────┐ │
│ │ GUI Dialog │ │
│ │ (tkinter) │ │
│ └──────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
三、代码实现
3.1 MCP Server 核心代码
首先，我们需要创建一个 MCP Server，提供心灵宝石工具：
# mind_stone_server.py
import asyncio
import json
import threading
import tkinter as tk
from tkinter import ttk, scrolledtext
from typing import Optional
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
# 创建 MCP 服务器实例
server = Server("mind-stone-server")
class MindStoneDialog:
"""心灵宝石对话框类"""
def __init__(self):
self.result = None
self.action = None
self.feedback = ""
self.event = threading.Event()
def show(self, summary: str, timeout: int = 600):
"""显示对话框并等待用户输入"""
def create_dialog():
self.root = tk.Tk()
self.root.title("心灵宝石 - Mind Stone")
self.root.geometry("500x400")
self.root.attributes('-topmost', True)
# 设置样式
style = ttk.Style()
style.configure('TButton', font=('微软雅黑', 10))
style.configure('TLabel', font=('微软雅黑', 10))
# 主框架
main_frame = ttk.Frame(self.root, padding="10")
main_frame.pack(fill=tk.BOTH, expand=True)
# AI 完成摘要
summary_label = ttk.Label(main_frame, text="AI 完成的任务：")
summary_label.pack(anchor=tk.W)
summary_text = scrolledtext.ScrolledText(
main_frame, height=6, wrap=tk.WORD, font=('微软雅黑', 9)
)
summary_text.insert(tk.END, summary)
summary_text.config(state=tk.DISABLED)
summary_text.pack(fill=tk.X, pady=(5, 10))
# 用户反馈输入
feedback_label = ttk.Label(main_frame, text="输入您的下一步指令：")
feedback_label.pack(anchor=tk.W)
self.feedback_text = scrolledtext.ScrolledText(
main_frame, height=8, wrap=tk.WORD, font=('微软雅黑', 10)
)
self.feedback_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, pady=(5, 10))
self.feedback_text.focus_set()
# 按钮框架
button_frame = ttk.Frame(main_frame)
button_frame.pack(fill=tk.X)
# 继续按钮
continue_btn = ttk.Button(
button_frame, text="继续执行",
command=lambda: self._on_action("continue")
)
continue_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=(0, 10))
# 暂停按钮
pause_btn = ttk.Button(
button_frame, text="暂停",
command=lambda: self._on_action("pause")
)
pause_btn.pack(side=tk.LEFT, padx=(0, 10))
# 结束按钮
end_btn = ttk.Button(
button_frame, text="结束对话",
command=lambda: self._on_action("end")
)
end_btn.pack(side=tk.LEFT)
# 绑定回车键
self.root.bind('<Return>', lambda e: self._on_action("continue"))
self.root.bind('<Escape>', lambda e: self._on_action("end"))
# 设置超时
self.root.after(timeout * 1000, lambda: self._on_action("timeout"))
self.root.mainloop()
# 在新线程中创建对话框
dialog_thread = threading.Thread(target=create_dialog)
dialog_thread.start()
# 等待用户操作
self.event.wait(timeout)
return {
"success": True,
"feedback": self.feedback,
"action": self.action,
"has_feedback": bool(self.feedback.strip())
}
def _on_action(self, action: str):
"""处理按钮点击"""
self.action = action
if hasattr(self, 'feedback_text'):
self.feedback = self.feedback_text.get("1.0", tk.END).strip()
self.event.set()
if hasattr(self, 'root'):
self.root.destroy()
@server.list_tools()
async def list_tools():
"""列出可用的工具"""
return [
Tool(
name="mcp_hitl_mind_stone",
description="""请求用户的交互反馈。
使用场景：
- 在完成每个任务后调用此工具
- 等待用户的下一步指令
- 实现零积分消耗的对话循环
返回值说明：
- action='continue': 处理用户新指令
- action='end': 结束对话
- action='pause': 暂停等待""",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"summary": {
"type": "string",
"description": "AI 刚完成的任务摘要"
},
"timeout": {
"type": "integer",
"default": 600,
"description": "等待用户输入的超时时间（秒）"
}
},
"required": ["summary"]
}
),
Tool(
name="mcp_hitl_get_user_input",
description="创建输入对话框获取用户输入",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"title": {"type": "string", "description": "对话框标题"},
"prompt": {"type": "string", "description": "提示信息"},
"default_value": {"type": "string", "default": ""},
"input_type": {
"type": "string",
"enum": ["text", "integer", "float"],
"default": "text"
}
},
"required": ["title", "prompt"]
}
),
Tool(
name="mcp_hitl_show_confirmation_dialog",
description="显示确认对话框",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"title": {"type": "string"},
"message": {"type": "string"}
},
"required": ["title", "message"]
}
),
Tool(
name="mcp_hitl_health_check",
description="检查服务器健康状态",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"random_string": {"type": "string"}
},
"required": ["random_string"]
}
)
]
@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
"""处理工具调用"""
if name == "mcp_hitl_mind_stone":
summary = arguments.get("summary", "任务已完成")
timeout = arguments.get("timeout", 600)
# 创建对话框并等待用户输入
dialog = MindStoneDialog()
result = await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(
None, lambda: dialog.show(summary, timeout)
)
# 添加关键指令，让 AI 形成循环
result["CRITICAL_INSTRUCTION"] = """【重要】AI 必须遵循以下规则：
1. 如果 action='continue' 且 has_feedback=True：立即处理用户的新指令
2. 完成用户指令后：必须再次调用 mind_stone 汇报结果并等待下一步指令
3. 禁止在处理完任务后直接终止对话，必须通过 mind_stone 形成交互循环
4. 只有当 action='end' 时才能结束对话
5. 交互循环：执行任务 → 调用mind_stone → 等待反馈 → 执行任务 → 调用mind_stone → ..."""
return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result, ensure_ascii=False))]
elif name == "mcp_hitl_get_user_input":
# 简化的输入对话框实现
title = arguments.get("title", "输入")
prompt = arguments.get("prompt", "请输入：")
result = {"success": True, "value": ""}
def get_input():
root = tk.Tk()
root.withdraw()
from tkinter import simpledialog
value = simpledialog.askstring(title, prompt, parent=root)
result["value"] = value or ""
root.destroy()
await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, get_input)
return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result))]
elif name == "mcp_hitl_show_confirmation_dialog":
title = arguments.get("title", "确认")
message = arguments.get("message", "是否确认？")
result = {"confirmed": False}
def show_confirm():
root = tk.Tk()
root.withdraw()
from tkinter import messagebox
result["confirmed"] = messagebox.askyesno(title, message, parent=root)
root.destroy()
await asyncio.get_event_loop().run_in_executor(None, show_confirm)
return [TextContent(type="text", text=json.dumps(result))]
elif name == "mcp_hitl_health_check":
return [TextContent(type="text", text=json.dumps({
"status": "healthy",
"server": "mind-stone",
"gui_available": True
}))]
return [TextContent(type="text", text=json.dumps({"error": "Unknown tool"}))]
async def main():
"""启动 MCP 服务器"""
from mcp.server.stdio import stdio_server
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await server.run(
read_stream,
write_stream,
server.create_initialization_options()
)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
3.2 心跳机制实现
为了防止长时间等待导致连接超时，我们需要实现心跳机制：
# heartbeat.py
import asyncio
import time
class HeartbeatManager:
"""心跳管理器，防止连接超时"""
def __init__(self, interval: int = 30):
self.interval = interval
self.last_heartbeat = time.time()
self._running = False
self._task: Optional[asyncio.Task] = None
async def start(self):
"""启动心跳"""
self._running = True
self._task = asyncio.create_task(self._heartbeat_loop())
async def stop(self):
"""停止心跳"""
self._running = False
if self._task:
self._task.cancel()
try:
await self._task
except asyncio.CancelledError:
pass
async def _heartbeat_loop(self):
"""心跳循环"""
while self._running:
await asyncio.sleep(self.interval)
self.last_heartbeat = time.time()
# 发送心跳信号（可以是空操作或状态更新）
print(f"Heartbeat: {self.last_heartbeat}")
def is_alive(self) -> bool:
"""检查连接是否存活"""
return time.time() - self.last_heartbeat < self.interval * 2
3.3 MCP 配置文件
在 VS Code 或 Windsurf 中配置 MCP 服务器：
// .vscode/mcp.json 或 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
"mcpServers": {
"mind-stone": {
"command": "python",
"args": [
"path/to/mind_stone_server.py"
],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}
}
3.4 完整的交互流程代码
# interaction_flow.py
"""
完整的交互流程示例
展示如何实现"鬼打墙"循环
"""
class InteractionLoop:
"""
交互循环控制器
核心机制：
1. 用户发送初始指令（消耗积分）
2. AI 调用 mind_stone 工具
3. 工具弹出对话框等待用户输入
4. 用户输入作为工具返回值（不消耗积分）
5. AI 处理输入并再次调用 mind_stone
6. 循环 3-5 步，直到用户选择结束
"""
def __init__(self):
self.history = []
self.is_running = False
def process_ai_response(self, response: dict):
"""
处理 AI 的响应
关键：返回值中的 CRITICAL_INSTRUCTION 会指导 AI：
- 继续调用 mind_stone 形成循环
- 而不是结束对话
"""
action = response.get("action")
feedback = response.get("feedback", "")
if action == "continue" and feedback:
# 用户有新指令，记录并继续
self.history.append({
"type": "user_feedback",
"content": feedback,
"credits_consumed": 0 # 关键：零积分消耗！
})
return True
elif action == "end":
# 用户选择结束
self.is_running = False
return False
return True
def get_loop_stats(self):
"""获取循环统计信息"""
total_interactions = len(self.history)
free_interactions = sum(
1 for h in self.history
if h.get("credits_consumed", 0) == 0
)
return {
"total_interactions": total_interactions,
"free_interactions": free_interactions,
"credits_saved": free_interactions * 2 # 假设每次交互节省2积分
}
四、使用步骤详解
4.1 环境准备
- 安装依赖
pip install mcp tkinter
- 配置 MCP 服务器
将上述代码保存为 mind_stone_server.py，然后在 IDE 的 MCP 配置中添加服务器。
4.2 启动心灵宝石
- 重启 IDE
使用 Developer: Reload Window 命令重启 VS Code/Windsurf。
- 发送激活指令
在聊天窗口输入：
mind_stone
- 建立连接
看到对话框弹出后，在对话框中输入 hi 与 AI 建立连接。
4.3 开始零积分对话
现在，所有后续对话都通过心灵宝石的对话框进行，不再消耗积分！
积分消耗流程对比：
【传统模式】
用户: 写个代码 → -2积分
AI: 好的...
用户: 再改一下 → -2积分
AI: 修改完成
用户: 测试一下 → -2积分
共消耗: 6积分
【心灵宝石模式】
用户: mind_stone → -2积分（仅首次）
[通过对话框]
用户: 写个代码 → 0积分
AI: 好的...
用户: 再改一下 → 0积分
AI: 修改完成
用户: 测试一下 → 0积分
共消耗: 2积分
五、实测效果
5.1 测试场景
让 AI 编写一个 30000 行的 Python 代码文件：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 代码行数 | 30,000+ 行 |
| 文件大小 | 916 KB |
| 执行时间 | ~1 分钟 |
| Token 消耗 | 6,000+ |
| 积分消耗 | 0 |
5.2 积分对比
测试前积分: 54
测试后积分: 54
节省积分: 预估 10-20 积分
六、避坑指南
6.1 常见问题
-
对话框不弹出
- 检查 tkinter 是否正确安装
- 确认 MCP 服务器配置正确
- 查看 IDE 的 MCP 日志
-
连接超时
- 调整心跳间隔
- 增加 timeout 参数值
-
编码问题
- 设置
PYTHONIOENCODING=utf-8 - 使用
ensure_ascii=False处理中文
- 设置
6.2 最佳实践
# 推荐的 AI 提示词模板
SYSTEM_PROMPT = """
当用户发送 'mind_stone' 时：
1. 立即调用 mcp_hitl_mind_stone 工具
2. 等待用户在对话框中的输入
3. 处理用户指令
4. 完成后再次调用 mcp_hitl_mind_stone
5. 形成循环，直到用户选择结束
关键规则：
- action='continue' → 处理新指令 → 调用 mind_stone
- action='end' → 结束对话
- 永远不要在处理完任务后直接停止，必须调用 mind_stone
"""
七、原理深度分析
7.1 为什么能实现零积分？
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 消息类型与计费 │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 用户消息 (User Message) │
│ └─ 触发新的对话轮次 → 计费 ✓ │
│ │
│ 工具调用结果 (Tool Result) │
│ └─ 作为函数返回值 → 不计费 ✗ │
│ │
│ 心灵宝石利用了这个机制： │
│ 用户输入 → 工具对话框 → 工具返回值 → 不触发计费 │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
7.2 MCP 协议的关键特性
# 工具返回值的处理方式
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
# 用户通过对话框输入
user_input = await get_user_input_from_dialog()
# 作为工具结果返回（关键！）
return [TextContent(
type="text",
text=json.dumps({
"feedback": user_input, # 用户输入
"action": "continue"
})
)]
# 这个返回值会被 AI 接收并处理
# 但不会被计入新的用户消息，因此不计费
八、扩展应用
8.1 适用的 IDE
心灵宝石不仅可用于 Windsurf，还支持所有基于 VS Code 的 AI IDE：
- Windsurf
- Cursor
- VS Code + Copilot
- Continue
- 其他支持 MCP 的工具
8.2 更多工具
可以扩展更多实用工具：
# 多行输入
Tool(name="mcp_hitl_get_multiline_input", ...)
# 选择对话框
Tool(name="mcp_hitl_get_user_choice", ...)
# 信息提示
Tool(name="mcp_hitl_show_info_message", ...)
# 文件选择
Tool(name="mcp_hitl_file_picker", ...)
九、总结
通过 MCP 心灵宝石，我们成功实现了：
- 零积分消耗：首次激活后，后续对话不再消耗积分
- 无限对话：可以持续与 AI 交互，完成大型项目
- 成本节省：对于重度用户，可节省大量费用
- 体验优化：专用对话框，更好的交互体验
这个技术巧妙地利用了 MCP 协议中工具返回值不计费的特性，实现了"鬼打墙"式的交互循环，是一个非常实用的开发技巧。
参考资源：
- MCP 协议文档：https://modelcontextprotocol.io/
- 心灵宝石项目：xx.me.online
关键词：MCP, 心灵宝石, Mind Stone, Windsurf, AI积分, 零消耗, VS Code, 人机交互
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