mcp_prompt_mapper について
mcp_prompt_mapper は、解析器の入力から MCP サーバーのリソース、ツール、プロンプトを作るための構造化プロンプトを生成する Python ライブラリです。Claude、Grok、OpenAI API に対応し、JSON と YAML を出力できます。
主な機能
- 01リソースとツールのテンプレート
- 02JSON と YAML の出力
- 03Claude、Grok、OpenAI に対応
- 04スキーマ対応のプロンプト補完
- 05ストリーミング入力の解析
活用シーン
- 01解析データから MCP のリソースとツール用プロンプトを生成
- 02JSON または YAML でスキーマ対応プロンプトを出力
- 03Claude Desktop 向けストリーミング入力の解析
MCP 対応
MCP サーバーのリソース、ツール、プロンプトを作成するためのプロンプトを生成します。このライブラリ自体は MCP サーバーを公開しません。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
mcp_prompt_mapper
はじめに
mcp_prompt_mapper は、Claude、Grok、OpenAI API 向けに最適なプロンプトを生成するために設計されたオープンソースライブラリです。mcp_input_analyzer からの入力を構造化された効率的なプロンプトに変換し、リソース、ツール、追加のプロンプトなど、MCP サーバーのさまざまな要素を構築するために使用できます。
機能
- プロンプトのテンプレート化:リソースやツールの作成に使用するカスタムテンプレートを生成します。
- カスタム出力形式:Claude 向けに最適化された YAML 形式と JSON 形式の出力に対応しています。
- API 間の互換性:Claude、Grok、OpenAI API でシームレスに動作します。
- スキーマ対応の自動補完プロンプト:自動補完機能を使用して、プロンプトがスキーマに準拠するようにします。
- ストリーミング入力の解析:Claude Desktop でストリーミング入力を直接効率的に解析します。
インストール手順
mcp_prompt_mapper をインストールするには、pip を使用します。
pip install mcp_prompt_mapper
または、ソースからインストールする場合は、このリポジトリをクローンして setup.py を実行します。
git clone https://github.com/your-repo/mcp_prompt_mapper.git
cd mcp_prompt_mapper
python setup.py install
使用例
基本的な例
以下は、mcp_prompt_mapper をデフォルト設定で使用する簡単な例です。
from mcp_prompt_mapper import PromptMapper
# Initialize the PromptMapper
prompt_mapper = PromptMapper()
# Sample input from mcp_input_analyzer
input_data = {
"resource_type": "database",
"tool_name": "sql_query_tool"
}
# Generate prompts
prompts = prompt_mapper.generate_prompts(input_data)
print(prompts)
カスタム出力形式を使用した応用例
この例では、プロンプトを YAML 形式で生成する方法を示します。
from mcp_prompt_mapper import PromptMapper
# Initialize the PromptMapper with YAML output format
prompt_mapper = PromptMapper(output_format='yaml')
# Sample input from mcp_input_analyzer
input_data = {
"resource_type": "api_gateway",
"tool_name": "http_request_tool"
}
# Generate prompts
prompts = prompt_mapper.generate_prompts(input_data)
print(prompts)
ストリーミング入力の例
Claude Desktop でストリーミング入力を処理する方法を紹介します。
from mcp_prompt_mapper import PromptMapper
# Initialize the PromptMapper with YAML output format
prompt_mapper = PromptMapper(output_format='yaml')
# Simulate streaming input
streaming_input = [
{"resource_type": "database", "tool_name": "sql_query_tool"},
{"resource_type": "api_gateway", "tool_name": "http_request_tool"}
]
for data in streaming_input:
prompts = prompt_mapper.generate_prompts(data)
print(prompts)
API ドキュメント
クラス PromptMapper
-
初期化
__init__(self, output_format='json'):PromptMapper インスタンスを初期化します。省略可能なoutput_formatパラメーターを受け取り、デフォルト値は'json'です。対応する値は'json'と'yaml'です。
-
メソッド
generate_promptsgenerate_prompts(self, input_data):入力データの辞書を受け取り、指定されたスキーマに基づいてプロンプトを生成します。生成されたプロンプトは、指定された出力形式で返されます。
ライセンス
このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。
Ensure you replace `"https://github.com/your-repo/mcp_prompt_mapper.git"` with the actual URL of your repository if it's different. Additionally, ensure that any other paths or references are correctly updated to match your project setup.
## ⚠️ Development Status
This library is currently in early development. Some tests may be failing with the following issues:
Contributions to fix these issues are welcome! Please submit a pull request if you have a solution.
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。