meta-prompt-mcp

Meta-Prompt MCP

Google と Anthropic の公式プロンプトガイドに、LLM のワークフロー内からすぐにアクセスできます。高品質なメタプロンプトやシステムプロンプトの作成に最適化されています。

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できること

Meta-Prompt MCP は、Google と Anthropic の公式プロンプト作成のベストプラクティスを、LLM のワークフロー内で直接参照できる MCP サーバーです。ドキュメントを検索したり、LLM への指示方法を推測したりする代わりに、専門家向けガイドを必要なときに参照できます。

これは、メタプロンプト（エージェント向けのシステムプロンプト）の作成や、独自のプロンプト戦略の最適化に特に役立ちます。実証済みの手法に基づいてプロンプトを作成することで、より効果的で、構成の整った出力を生成できます。

仕組み

MCP ホスト（Claude Desktop、Cursor など）は、stdio 経由でサーバーと通信します。ガイドをリクエストすると、サーバーは同梱された Markdown ファイルから取得します。API 呼び出しも遅延もありません。

┌────────────────────────┐          ┌──────────────────────────┐
│   Your LLM Host        │◄─stdio──►│  Meta-Prompt MCP Server  │
│  (Claude Desktop, etc) │          │                          │
└────────────────────────┘          │  • get_google_guide      │
                                    │  • get_anthropic_guide   │
                                    │                          │
                                    │  Data layer:             │
                                    │  ./data/                 │
                                    │  ├── google_*.md         │
                                    │  └── anthropic_*.md      │
                                    └──────────────────────────┘

主な機能

• get_google_guide — 手法、ベストプラクティス、LLM の設定を網羅した Google の包括的なプロンプトガイドを取得します
• get_anthropic_guide — 思考の連鎖、マルチショットプロンプティング、拡張思考に関する Anthropic のガイドを取得します
• 依存関係ゼロ — ガイドを同梱しているため、完全にオフラインで動作します。API キーやネットワーク呼び出しは不要です

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検証

5 つの多様なタスクを対象に、ガイドへのアクセスあり・なしで生成されたプロンプトを比較するベンチマークを実施しました。独立した評価用 LLM が、明確さ、具体性、構成、有効性、全体的な品質をそれぞれ 1～10 の尺度で採点しました。

全結果を見る →

ベンチマークを再現するには：

export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
make benchmark

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クイックスタート

1. インストール

# Via uvx (recommended — run without installing globally)
uvx meta-prompt-mcp

# Or install via pip
pip install meta-prompt-mcp

パッケージには Markdown 形式のガイドが同梱されているため、API キーやセットアップは不要です。

2. MCP ホストを設定する

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "meta-prompt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["meta-prompt-mcp"]
    }
  }
}

Cursor

MCP 設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "meta-prompt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["meta-prompt-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

ターミナルで次のコマンドを実行します：

claude mcp add meta-prompt-mcp -- uvx meta-prompt-mcp

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使い方

プロンプトを作成しながらガイドを参照します。例：

• 「コードレビューエージェントを作っています。より良いシステムプロンプトを書くために、Google のガイドを参照してください。」
• 「Anthropic のガイドに基づいて、このプロンプトの推論を改善する方法を提案してください。」
• 「このタスクには、ガイドにあるどの手法が最も適していますか？」

LLM はガイドを読み、その知識を使ってプロンプトへのより的確な提案やフィードバックを提供します。

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開発

# Clone the repo
git clone https://github.com/kapillamba4/meta-prompt-mcp.git
cd meta-prompt-mcp

# Install in dev mode
make dev

# Run the server
make run

利用可能なコマンド

make dev        # Install in editable mode with dev dependencies
make run        # Start the MCP server locally
make lint       # Check code quality
make format     # Auto-format code with Black & isort
make test       # Run test suite
make benchmark  # Run prompt quality benchmark (requires OPENROUTER_API_KEY)
make build      # Build distribution packages
make publish    # Publish to PyPI

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プロジェクト構成

meta-prompt-mcp/
├── pyproject.toml                 # Dependencies and package config
├── Makefile                       # Development commands
├── .env.example                   # Template for OPENROUTER_API_KEY
│
├── benchmarks/
│   ├── benchmark.py               # Prompt quality evaluation script
│   └── results.md                 # Benchmark results
│
└── src/meta_prompt_mcp/
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py                # Entry point (python -m)
    ├── server.py                  # FastMCP server & tool definitions
    └── data/
        ├── google_prompting_guide.md
        └── anthropic_prompting_guide.md

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貢献

課題報告、機能リクエスト、貢献を歓迎します。GitHub で issue を作成してください。

ライセンス

MIT