榨干 Cursor 的两个开源项目！

你可能已经是 Cursor 的 Pro 会员，享受着它带来的编码快感。但你是否想过，那每月 500 次的 Pro 额度，其实可以发挥出远超 500 次的价值？你又是否知道，即使不花一分钱，也能体验到 Pro 的核心功能？

准备好了吗？发车！

第一个轮子：免费体验 Pro 功能

项目地址：https://github.com/yeongpin/cursor-free-vip

第一个要介绍的项目，简直是"开发者福音"。它的核心功能就一个：让你免费用上 Cursor 的 Pro 功能。

它是如何做到的？

我们都知道，Cursor 会限制一台设备上的免费试用次数。这个项目通过一个巧妙的方法，自动重置你的设备 ID，让你能够绕过这个限制，不断获得新的试用机会。

简单来说，就是让 Cursor 觉得你的电脑"每天都是新的"。

这个项目目前在 Github 拥有 29.7K Star！

怎么用？

使用方法非常简单，作者提供了一键安装脚本，无论是 Windows、Mac 还是 Linux 用户，都能轻松上手。

Mac/Linux 用户

打开终端，运行下面这行命令：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yeongpin/cursor-free-vip/main/scripts/install.sh -o install.sh && chmod +x install.sh && ./install.sh

Windows 用户

打开 PowerShell，运行这行命令：

irm https://raw.githubusercontent.com/yeongpin/cursor-free-vip/main/scripts/install.ps1 | iex

运行脚本后，它会自动帮你处理好一切。你需要做的，就是享受 Pro 功能带来的便利。

注意事项

• 仅供学习研究：作者一再强调，这个项目仅用于学习和研究目的。大家在体验的同时，也要尊重 Cursor 官方的劳动成果。如果你的经济条件允许，还是建议支持正版。
• 关闭 Cursor：在运行脚本之前，请确保你已经完全关闭了 Cursor。
这个项目的出现，让更多囊中羞涩的开发者有机会体验到顶级的 AI 编程工具，降低了学习和使用的门槛。

这种方式也会有风险，小心封号！刚开始使用 Cursor 时用过这个项目，后面体验下来感觉 Cursor 还不错，就买了 Pro 会员，不用这么麻烦了。

第二个轮子：让 Pro 额度膨胀 N 倍

项目地址：https://github.com/Minidoracat/mcp-feedback-enhanced

如果你已经是 Pro 会员，觉得每月 500 次的快速请求额度（Fast Requests）捉襟见肘，那么第二个项目就是为你量身定做的。

它的名字叫 MCP Feedback Enhanced，一个实现了"以用户反馈为中心"开发流程的 MCP 服务器。它的核心作用是优化 Cursor 的请求策略，将你的 Pro 额度用到极致，实现 N 倍膨胀。

它是如何做到的？

我们知道，AI 的每一次调用都是有成本的。这个项目通过引导 AI 在执行不确定的操作前，主动向用户确认，而不是自己进行推测，从而将多次的工具调用合并为一次面向反馈的请求。

它的核心思想是："好钢用在刀刃上"。

1. "先问再做"：在 AI 准备进行修改或执行命令时，它会弹出一个交互界面，让你确认、修改或否决 AI 的计划。这避免了 AI 因为理解偏差而执行的无效操作，从而节省了额度。
2. 合并请求：将多次工具调用（Tool Calls）合并成一个单一的、需要用户反馈的请求。官方宣称，这最多可以将 25 次的工具调用压缩成一次。
3. 优化上下文：它能更智能地管理发送给 AI 的上下文信息，用更少的信息量，办更多的事。
4. 支持多种环境：无论你是本地开发，还是在 WSL、SSH 远程环境下，它都能智能选择最优的交互界面（原生 GUI 或 Web UI）。

通过这些优化，你原本只能用 500 次的额度，现在可能可以用上千次，甚至更多。你的 Pro 会员体验，直接翻倍！

怎么用？

这个项目的使用需要一些简单的配置。作者在项目主页提供了非常详细的步骤。

首先，你需要安装 uv（一个 Python 的包管理器，如果你没有的话）：

pip install uv

然后，在 Cursor 的 settings.json 文件中，找到 mcpServers 配置项，添加以下内容：

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

为了达到最佳效果，作者还建议你在 Cursor 的规则（Rules）中加入一些提示词，引导 AI 优先使用这个工具来征求你的反馈。

MCP 交互反馈规则

1. 在任何流程、任务或对话过程中，无论是提问、回应还是完成阶段任务，都必须调用 MCP 的 mcp-feedback-enhanced 模块。
2. 当接收到用户反馈时，如果反馈内容不为空，必须再次调用 MCP 的 mcp-feedback-enhanced 模块，并根据反馈内容调整行为。
3. 只有当用户明确表示“结束”或“不再需要交互”时，才可以停止调用 MCP 的 mcp-feedback-enhanced 模块，此时流程结束。
4. 除非接收到结束指令，所有步骤都必须重复调用 MCP 的 mcp-feedback-enhanced 模块。
5. 在任务完成之前，必须使用 MCP 的 mcp-feedback-enhanced 模块向用户征求反馈意见。

虽然需要一点点动手能力，但带来的效率提升和额度节省是巨大的。对于重度依赖 Cursor 的开发者来说，这点折腾完全值得。

转自：https://mp.weixin.qq.com/s/RG7ia_dDY51n1dJC4dXkNQ