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mcp_prompt_mapper

mcp_prompt_mapper

ローカル
github.com/Sumedh1599AI・エージェント078 週間前に更新

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

  1. 01リソースとツールのテンプレート
  2. 02JSON と YAML の出力
  3. 03Claude、Grok、OpenAI に対応
  4. 04スキーマ対応のプロンプト補完
  5. 05ストリーミング入力の解析

活用シーン

  1. 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
  2. 02JSON または YAML でスキーマ対応プロンプトを出力
  3. 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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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_prompts

    • generate_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.

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