Enhance Prompt について
Enhance Prompt は、プロンプトの生成と強化を行う Web アプリ PromptPilot を基にした MCP サーバーです。キーワードや短いフレーズを受け取り、構造化された詳細なプロンプトに拡張します。より良いプロンプトを素早く得たいユーザーに適しています。
主な機能
- 01キーワードから基本プロンプトを生成
- 02短い入力に構造とコンテキストを追加
- 03npx、Docker、Node.js で実行
活用シーン
- 01短いアイデアを詳細なプロンプトに拡張
- 02質疑応答形式で要件を具体化
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
1掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | はい | あなたのプロンプト |
詳細
PromptPilot
- AI プロンプトガイド&強化ツール
PromptPilot は、さまざまな生成 AI モデル向けのプロンプトの生成と改善を支援する、AI を活用したウェブアプリケーションです。簡単なニーズに対応する素早い生成機能と、高品質で詳細なプロンプトを作成する独自の対話型ガイド(Masterful Prompt Creator)を提供します。このリポジトリには PromptPilot のコードベースが含まれています。
✨ 特徴
このアプリケーションは、次の 2 つの主要機能に重点を置いています。
-
🚀 クイックプロンプト生成:
- ユーザーから簡単なキーワードや短いフレーズを受け取ります。
- 入力に基づいて、すぐに使える基本的なプロンプトを 1 つ以上 AI で生成します。
- 手早く出発点を得たいユーザーに最適です。
-
🧠 ガイド付き Q&A によるプロンプト強化:
- 対話形式のチャットのようなインターフェースを提供します。
- AI を使って一連の質問を通じ、ユーザーをガイドします。
- ユーザーが要件を詳細に表現し、洗練させるのを支援します。
- ガイド付きの対話に基づいて、包括的で高品質なプロンプトを生成します。
- AI の出力の関連性と品質を大幅に向上させることを目指します。
🚀 はじめに
前提条件
- フロントエンド/バックエンド用の Node.js と npm(または yarn。技術スタックによって異なります)
- Docker と Docker Compose(任意ですが、セットアップを簡単にするため推奨します)
ステップ 1:リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/FelixFoster/mcp-enhance-prompt # Replace with your actual repo URL
cd mcp-enhance-prompt
ステップ 2:依存関係をインストールする
該当するディレクトリに移動し、依存関係をインストールします。
npm install
ステップ 4:プロジェクトをビルドする
npm run build
ステップ 5:アプリケーションを実行する
アプリケーションの実行方法はいくつかあります。
オプション 1:直接実行する
node build/index.js
オプション 2:Docker で実行する
docker build -t enhance-prompt-server .
docker run -i --rm enhance-prompt-server
オプション 3:npx で実行する
npx -y enhance-prompt-server
ステップ 6:アプリケーションにアクセスする
ウェブブラウザーを開き、フロントエンドアプリケーションが提供されているアドレス(例:http://localhost:9593/rest)にアクセスします。
🐛 トラブルシューティング
- バックエンドのログ: バックエンドプロセスのコンソールログでエラーメッセージを確認してください。
- ネットワークの問題: バックエンドが正しいポートで実行されていること、ファイアウォールによってアクセスがブロックされていないことを確認してください。Docker を使用している場合は、ポートのマッピングを確認してください。
- 依存関係: プロジェクトの依存関係がすべて正常にインストールされたことを確認してください。
🤝 コントリビューション
コントリビューションを歓迎します!PromptPilot への貢献をご希望の場合は、次の手順に従ってください。
- リポジトリをフォークします。
- 新しいブランチを作成します(
git checkout -b feature/your - feature)。 - 変更を加えます。
- 変更をコミットします(
git commit -am 'feat: Add new feature X')。 - ブランチにプッシュします(
git push origin feature/your - feature)。 - 新しいプルリクエストを作成します。
コードがプロジェクトのコーディング規約に従っていることを確認し、適切な場合はテストを追加してください。
📄 ライセンス
このプロジェクトは MIT License のもとでライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。