Prompt Optimizer

MCP Prompt Optimizer

🚀 インテリジェントなコンテキスト検出、テンプレート管理、チームコラボレーション、エンタープライズグレードの信頼性を備えた、AI を活用するプロンプト最適化のためのプロフェッショナルなクラウドベースの MCP サーバーです。月額 $0 から利用できます。

初めての方へ： 無料 API キーはクレジットカード不要で、月に 20 回の最適化が含まれます。無料で始める、またはまずアカウント登録なしで最適化を 1 回試すこともできます。

✨ 主な機能

🧠 AI コンテキスト検出 — コード、クリエイティブライティング、画像生成、コミュニケーションなどを自動検出し、それぞれに合わせて最適化します 📁 テンプレート管理 — 信頼度の高い最適化結果を自動保存し、パターンを検索して再利用できます 👥 チームコラボレーション — クォータの共有、チームテンプレート、ロールベースのアクセス制御に対応します 📊 信頼度スコアリング — ティアごとの注釈付きで、品質を誠実に示します ☁️ クラウド処理 — バックエンドの LLM パイプラインを通じて、常に最新の AI モデルを利用できます 🔧 堅牢なフォールバック — バックエンドに接続できない場合は、構造化されたローカル最適化を行います 🎛️ モデルを自由に選択 — WebUI の設定から独自の OpenRouter モデルを使用できます 🔧 幅広い MCP 対応 — Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Cline、VS Code、Zed、Replit で動作します

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🚀 クイックスタート

1. API キーを取得します：

• 🆓 無料プラン（sk-opt-*）：月 20 回の LLM 最適化、API キー 1 個 — クレジットカード不要
• ⭐ Pro（sk-opt-*）：月 500 回の最適化、すべてのモデル設定、Context Engineer
• 🏢 Enterprise（sk-team-*）：最適化回数無制限、チームキー、クォータ共有

promptoptimizer.xyz/dashboardで登録して、キーを生成してください。

2. インストール：

npm install -g mcp-prompt-optimizer

3. Claude Desktop に接続します（コマンド 1 つ）：

npx mcp-prompt-optimizer connect

このウィザードは API キーを読み取り、MCP サーバーの設定を Claude Desktop の設定ファイルに自動で書き込みます。クロスプラットフォーム（macOS、Windows、Linux）に対応しています。

または手動で設定する — ~/.claude/claude_desktop_config.jsonに追加します：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-prompt-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-prompt-optimizer"],
      "env": {
        "OPTIMIZER_API_KEY": "sk-opt-your-key-here"
      }
    }
  }
}

4. MCP クライアントを再起動して、最適化を始めてください。

注： API キーはバックエンドサーバーに対して検証されます。インターネット接続が必要です（信頼性を高めるため、応答は最大 2 時間キャッシュされます）。

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⚙️ 最適化の仕組み

プロンプトは複雑さとコンテキストに応じて、3 段階のパイプラインを通じて処理されます。各ティアで、異なる出力形式と信頼度の範囲が適用されます。

ティア 1 — LLM 最適化（バックエンド、信頼度 70～95％）

バックエンドは、複雑なプロンプトや高度なプロンプトを Gemini Flash LLM による処理に振り分け、プロンプトを実際に書き換えて内容を充実させます。これが最も高品質な出力です。

# 🎯 Optimized Prompt

My Python script crashes with a KeyError on line 47. I need help diagnosing
the root cause. I am using Python 3.11 with pandas 2.0. The error occurs
when accessing dictionary keys after a merge operation.

**Confidence:** 82.0%
**AI Context:** code_generation

ティア 2 — バックエンドのルールベース最適化（バックエンド、信頼度 < 25％）

より単純なプロンプトや高度さが低いプロンプトには、バックエンドが LLM を使わず、ルールベースの最適化を適用します。この場合、信頼度は 25％未満となり、完全な LLM による強化を期待していた場合に確認すべき点を説明する注記が表示されます。

# 🎯 Optimized Prompt

My Python script crashes with a KeyError. Please provide the error message
and relevant code.

> ℹ️ *Low confidence indicates the backend applied rules-based optimization
> (no LLM). Ensure `OPENROUTER_API_KEY` is configured in the backend for
> full LLM enhancement.*

**Confidence:** 18.0%
**AI Context:** code_generation

Tier 3 — ローカルルールによるフォールバック（npm、信頼度 35～55%）

バックエンドに接続できない場合、npm パッケージはドメイン固有のテンプレートライブラリを使用してローカルで最適化を適用します。出力は、ユーザー向けの構造化された文章形式のプロンプトであり、XML の骨組みは含まれません。信頼度の注記により、品質の段階が明示されます。

# 🔧 Rules-Based Optimization Applied

⚠️ *Backend unreachable — your prompt has been structured using local rule
templates (no LLM). Re-run when the backend is available for full LLM
optimization.*

**Template:** `debugging_request`

**Optimized Prompt:**

Python スクリプトが KeyError でクラッシュします

効果的に対処するには、次のようにします。

• エラーの説明に基づき、最も可能性の高い根本原因を特定します。
• エラーメッセージ全文とスタックトレースに加え、関連するコードスニペットを求めます。
• 期待される動作と実際の動作、プログラミング言語、ライブラリのバージョンについて尋ねます。

回答形式：具体的な修正方法、または次に行う診断手順を含む、段階的なデバッグの手引き。

**Confidence:** 51.0% *(rules-based — LLM optimization typically 70–95%)*
**AI Context:** code_generation

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🧠 AI コンテキストの検出

サーバーはプロンプトの種類を自動的に検出し、適切な最適化テンプレートに振り分けます。

コンテキスト	ai_context の値	パターン例
コードとデバッグ	code_generation	debug、fix、error、python、sql、refactor
Web 開発	code_generation	landing page、react、css、html、tailwind
API と統合	api_automation	api、rest、endpoint、oauth、webhook
DevOps と自動化	technical_automation	deploy、docker、ci/cd、terraform、bash
データとスキーマ	structured_output	json、schema、csv、yaml、transform
分析と調査	llm_interaction	analyze、explain、compare、research
クリエイティブライティング	creative_writing	story、poem、script、blog、copywriting
メールとコミュニケーション	human_communication	email、letter、memo、formal、reply
画像生成	image_generation	photorealistic、midjourney、dall-e、portrait
ビジネスと戦略	business_strategy	market analysis、swot、business plan
技術戦略	technical_strategy	architecture、system design、migration plan
法務とコンプライアンス	legal_compliance	contract、gdpr、terms of service、audit
医療と健康	medical_healthcare	clinical、diagnosis、treatment、hipaa
教育	educational_content	lesson plan、syllabus、curriculum、quiz
一般	general_assistant	その他すべて

画像生成

画像プロンプトは個別に処理されます。ローカルフォールバックでは、構造化された箇条書きを生成するのではなく、スタイルに合った品質向上要素を（コンマ区切りで）プロンプトに直接追加します。これは、画像生成モデルがプロンプトを処理する方法に合わせたものです。

Input:  "Draw a photorealistic portrait of an astronaut"
Output: "Draw a photorealistic portrait of an astronaut, ultra realistic,
         sharp focus, professional photography, dynamic lighting, balanced
         composition, high quality, 4K"

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🛠️ 利用可能な MCP ツール

optimize_prompt

コンテキスト検出、自動保存、インサイト機能を備えた AI 最適化。

{
  "prompt": "Your prompt text",
  "goals": ["clarity", "specificity"],
  "ai_context": "code_generation"
}

detect_ai_context

指定したプロンプトの AI コンテキストを検出します。

{
  "prompt": "The prompt text for which to detect the AI context"
}

create_template

最適化内容を再利用可能なテンプレートとして保存します。

{
  "title": "Template title",
  "description": "Optional description",
  "original_prompt": "The original prompt",
  "optimized_prompt": "The optimized prompt",
  "optimization_goals": ["clarity"],
  "confidence_score": 0.9,
  "ai_context_detected": "code_generation",
  "is_public": false,
  "tags": ["debugging", "python"]
}

get_template

ID を指定して保存済みのテンプレートを取得します。

{
  "template_id": "the-template-id"
}

update_template

既存のテンプレートを更新します。

{
  "template_id": "the-template-id",
  "title": "Updated title",
  "is_public": true
}

search_templates

保存済みテンプレートライブラリを検索します。

{
  "query": "debugging",
  "ai_context": "code_generation",
  "limit": 5,
  "sort_by": "confidence_score",
  "sort_order": "desc"
}

get_quota_status

サブスクリプションの状態とクォータの使用状況を確認します。パラメーターは不要です。

get_optimization_insights (条件付き)

実験的な機能で、デフォルトでは無効です（一覧に表示するには ENABLE_BAYESIAN_OPTIMIZATION=true を設定します）。ホスト型サービスが現在提供していない分析エンドポイントを呼び出すため、インサイトを利用できないことを報告します。架空のデータを返すことはありません。

{
  "analysis_depth": "detailed",
  "include_recommendations": true
}

get_real_time_status (条件付き)

リアルタイムの最適化ステータスと AG-UI 機能を提供します。バックエンドでこの機能を有効にする必要があります。有効でない場合はモックデータを返します。パラメーターは不要です。

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🤖 Context Engineer（CE）ツール

無料アカウントでは、デフォルトモデルで利用できる Context Engineering の月間枠に制限があります。Pro と Enterprise では、より多く利用できます。また、generate_harness_bundle の利用には Pro または Enterprise が必要です。CE ツールは、エージェント用の足場となる成果物（SOP、スキルパッケージ、フレームワークコード）を IDE 内で直接生成します。

generate_agent_sop

目標の説明から、AI エージェント向けの構造化された SOP ドキュメントを生成します。そのまま使用できる Markdown 形式の SOP を返します。

{
  "goal": "What the agent should accomplish",
  "context": "Additional context, constraints, or domain info (optional)",
  "model_id": "Model to use (optional)"
}

generate_skill_package

指定したエージェントの目標に合わせて、完全なスキルパッケージ（SOP + SKILL.md + reference + examples + helper.py）を生成します。完了まで 30〜90 秒かかります（ポーリングによる非同期処理）。

{
  "goal": "What the agent should accomplish",
  "format": "knowledge_doc",
  "model_id": "Model to use (optional)"
}

format が現在受け付ける値は knowledge_doc（デフォルト）のみです。このパラメーターは省略可能です。

generate_harness_bundle

特定のプラットフォーム向けに、デプロイ可能な Agentic Harness の ZIP バンドルを生成します。バンドルのダウンロードがキューに追加されると、確認メッセージを返します。

{
  "goal": "The workflow goal the harness is built for",
  "deploy_target": "claude_code",
  "sop_content": "The SOP markdown content (required if no session_id)",
  "session_id": "Optional: session ID from a prior generate_skill_package call"
}

deploy_target は単一の文字列（Pro+）または文字列の配列（Enterprise — 複数のプラットフォームに同時対応）を受け付けます。対応するターゲットには、claude_code、langchain、autogen、crewai、amazon_q、aider、continue_dev などがあります。amazon_q、aider、continue_dev、crewai には Enterprise が必要です。

explore_sop_approaches

1 つに決定する前に比較できるよう、SOP のバリエーションを 3 つ（プロセス指向、決定木、役割ベース）並行して生成します。HTML 比較グリッド、variants 配列、おすすめのバリエーションを返します。Enterprise が必要です。

{
  "goal": "The workflow goal to generate SOP variants for",
  "context": "Optional background context",
  "blend_description": "Optional: blend all 3 variants into one SOP using this description"
}

生成範囲を指定するため、IntentFrame のフィールド（perspective、out_of_scope、success_definition）も受け付けます。

transform_for_framework

SOP を、エージェントフレームワーク用のネイティブコードに変換します。対象は LangChain ツール、AutoGen エージェント、または Claude Code スキルです。

{
  "sop_content": "The SOP markdown content",
  "goal": "What the agent should accomplish",
  "framework": "langchain_tool"
}

framework には langchain_tool、autogen_agent、claude_skill のいずれかを指定します。

get_ce_quota_status

Context Engineer のクレジット残高と、ご利用のティアで利用可能なワークフローを確認します。パラメーターは不要です。

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🎛️ 高度なモデル設定（任意）

WebUI でカスタムモデルを設定すると、MCP サーバーが自動的にそのモデルを使用します。

ステップ 1 — WebUI で設定する：

1. ダッシュボードにアクセスします
2. Settings → User Settings に移動します
3. OpenRouter API キー（openrouter.ai から取得）を追加します
4. 最適化と評価に使用するモデルを選択します

ステップ 2 — npm パッケージを通常どおり使用します。 WebUI のモデル設定が自動的に適用されるため、MCP の設定を変更する必要はありません。

モデル選択の優先順位

1. Your WebUI-configured models  (highest priority)
2. Request-specific model override
3. System default (google/gemini-flash-1.5-8b)

モデルの推奨例

用途	最適化モデル	評価モデル
クリエイティブ／複雑	anthropic/claude-3-5-sonnet	google/gemini-pro-1.5
高速／シンプル	openai/gpt-4o-mini	openai/gpt-3.5-turbo
コード／技術	anthropic/claude-3-5-sonnet	anthropic/claude-3-haiku

2 種類の API キー：

• サービスキー（sk-opt-* または sk-team-*）— MCP Prompt Optimizer のサブスクリプション用
• OpenRouter キー — モデル利用料金を支払うための、個人の OpenRouter アカウント用

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💰 サブスクリプションプラン

プラン	料金	月あたりの最適化回数	CE クレジット	API キー
🆓 Free	$0	20 LLM	—	1
⭐ Pro	$19/mo	500	5	1
🏢 Enterprise	カスタム	無制限	50	10（共有）

すべてのプランに、AI コンテキスト検出、テンプレート管理、個人用モデル設定、最適化に関するインサイトが含まれます。

無料で始める →

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🔧 CLI コマンド

npx mcp-prompt-optimizer connect        # Interactive wizard: add API key to Claude Desktop config
mcp-prompt-optimizer check-status       # Check API key and quota status
mcp-prompt-optimizer validate-key       # Validate API key with backend
mcp-prompt-optimizer diagnose           # Run comprehensive diagnostic
mcp-prompt-optimizer clear-cache        # Clear validation cache
mcp-prompt-optimizer help               # Show help and setup instructions
mcp-prompt-optimizer version            # Show version information

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🏢 チームでのコラボレーション

チーム API キー（sk-team-*）

• チームメンバー間でクォータを共有
• 請求と管理を一元化
• 一貫性を保つためのチームテンプレートライブラリ
• 役割ベースのアクセス制御

個人用 API キー（sk-opt-*）

• 個人用のクォータと請求 — Free および Pro ティアで利用可能
• 個人用テンプレートライブラリ
• アカウントを自分で管理

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🔐 セキュリティとプライバシー

• 暗号化されたデータ送信
• 安全なバックエンド認証による API キーの検証
• リアルタイムの使用状況追跡によるクォータの適用
• 最適化するプロンプトとその結果は、HTTPS 経由で Prompt Optimizer API に送信され、アカウントの最適化履歴に保存されます。ダッシュボードから履歴や保存済みテンプレートを削除するか、アカウントの削除をリクエストできます。詳しくはプライバシーポリシーをご覧ください。
• バックエンドに接続できない場合、パッケージは機能を制限した、マシン上で動作する最適化に切り替えます。
• GDPR に準拠しています

このパッケージがマシン上に書き込むファイル

• ~/.mcp-cloud-api-cache.json と ~/.mcp-cloud-health.json：キーの検証結果とネットワーク健全性カウンターのキャッシュです。mcp-prompt-optimizer clear-cache で削除できます。
• generate_harness_bundle は、生成した ZIP を OPTIMIZER_OUTPUT_DIR（デフォルト：システムの一時ディレクトリ内にある mcp-prompt-optimizer フォルダー）に、タイムスタンプ付きの名前で保存します。既存のファイルを上書きすることはありません。このツールの任意の output_dir 引数には、この場所のサブフォルダーのみ指定できます。別の場所に保存するには、独自の環境で OPTIMIZER_OUTPUT_DIR を設定してください。
• npx mcp-prompt-optimizer connect は、MCP クライアントの設定ファイルを編集します（先に .bak バックアップが作成されます）。

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🔧 あらゆる MCP クライアントに対応

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "mcp-prompt-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-prompt-optimizer"],
      "env": { "OPTIMIZER_API_KEY": "sk-opt-your-key-here" }
    }
  }
}

Cursor IDE

~/.cursor/mcp.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-prompt-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-prompt-optimizer"],
      "env": { "OPTIMIZER_API_KEY": "sk-opt-your-key-here" }
    }
  }
}

その他のクライアント

Windsurf、Cline、VS Code、Zed、Replit、JetBrains IDE、Neovim は、いずれも標準の MCP サーバー設定で利用できます。

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📦 変更履歴

v3.7.2

• Stdout / JSON-RPC の安全性 — MCP サーバーの起動ログ（バナー、ステータス、モード表示、キーの検証）はすべて、stdout ではなく stderr に出力されるようになりました。stdio トランスポートでは stdout が JSON-RPC チャネルであり、これまではプロトコル以外の書き込みによってストリームが破損する可能性がありました。ログ以外に、ユーザー向けの変更はありません。
• コントラクトテスト — npm run test:contract により、/optimize のレスポンス形式（Pydantic フィールド、実行時に挿入される quota_used／quota_limit、メタデータの routing_score／routing_tier／model_used）を正規のフィクスチャと照合します。公開前にバックエンドの仕様変更を検出します。
• CI ワークフロー — .github/workflows/ci.yml は、Node 18、20、22 を対象に、プッシュ／PR 時に npm ci、ヘルスチェック、コントラクトチェックを実行します。

v3.6.0

• 無料プランでの MCP アクセス — 無料ユーザーは API キー（sk-opt-*）を作成し、無料で MCP サーバーを利用できるようになりました（現在、LLM 最適化を月 20 回まで利用可能です）。以前は、未使用のモジュールに無料プランの提供機能を追加した際に発生したバグにより、本番サービスでのキー作成がブロックされていました。subscription_status: NULL（すべての無料アカウント）のキーが、正しく検証されるようになりました。
• connect ウィザード — npx mcp-prompt-optimizer connect を実行すると、macOS、Windows、Linux で Claude Desktop の設定に API キーが対話形式で書き込まれます。新規ユーザー向けに、手動での JSON 編集に代わる方法です。
• アップセルブロック — ローカルルールによるフォールバック出力に、API キーが設定されていない場合、簡潔なアップグレード案内とワンコマンドでのオンボーディング手順が含まれるようになりました。

v3.5.0

• ローカルのフォールバック出力に LLM のアップセルブロックを追加
• connect サブコマンドを追加（Claude Desktop 設定の対話型ウィザード）

v3.4.1

• プラン名を Explorer／Creator／Innovator から Free／Pro／Enterprise に変更（D6 料金体系）

v3.4.0

• explore_sop_approaches ツール：比較してから決定できるよう、3 種類の SOP（プロセス指向、決定木、役割ベース）を並行して生成します。任意の blend_description を指定すると、各バリアントを直接ブレンドできます。Enterprise プランが必要です。

v3.3.0

• generate_harness_bundle ツール：14 以上のプラットフォーム向けに、デプロイ可能な ZIP ハーネスを生成します。デプロイ先を 1 つ指定する場合は Pro 以上、複数プラットフォームの配列を指定する場合は Enterprise が必要です。
• 範囲を指定した SOP 生成のため、generate_agent_sop にインテントフレームフィールド（perspective、out_of_scope、success_definition）を追加しました。

v3.2.x

• transform_for_framework tool：SOP をネイティブの LangChain ツール、AutoGen エージェント、または Claude Code スキルに変換します
• インタラクティブな DAG 可視化機能を備えた CE ハーネス HTML レビューレイヤー

v3.0.3

• ルールベースのフォールバック出力を刷新 — ローカル最適化で、未加工の XML 骨組みではなく、ユーザー向けの文章形式のプロンプトを生成するようになりました。出力は変更せず、そのままプロンプトとして使用できます。
• ローカルテンプレート 18 種すべての表現を変更 — テンプレートの原則を、AI アシスタントへの指示ではなく、ユーザーリクエストのガイダンスとして記述するようになり、より自然で実用的な構造化プロンプトを生成できるようになりました。
• creative_writing コンテキストが、クリエイティブライティング用テンプレートに正しくルーティングされるようになりました（以前は汎用のフォールバックに振り分けられていました）。
• general_assistant コンテキストが、LLM インタラクション用テンプレートに明示的にマッピングされるようになりました。
• バックエンドのルール階層検出 — バックエンドから返される信頼度が 25% 未満の場合（LLM を使わず、バックエンド独自のルール階層で処理されたことを示します）、原因と解決方法（OPENROUTER_API_KEY の設定）を説明する注記が表示されます。
• 信頼度スケールの注記 — ルールベースのフォールバックの信頼度に *(rules-based — LLM optimization typically 70–95%)* が表示され、完全な LLM 最適化と比べて結果がどの位置にあるのかを把握できるようになりました。

v3.0.2

• クロスプラットフォームのバイナリ互換性を改善
• ベイズ最適化を統合
• AG-UI の機能フラグに対応

v3.0.0

• すべての操作で API キーが必須になりました
• セキュリティ上の理由から、開発モードとオフラインモードを削除しました
• すべてのキーがバックエンドサーバーで検証されるようになりました

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🛠️ サポートとリソース

• 📖 ドキュメント： promptoptimizer.xyz/docs
• 📊 ダッシュボードとモデル設定： promptoptimizer.xyz/dashboard
• 🚀 料金と API キー：promptoptimizer.xyz/pricing
• 🐛 課題： GitHub Issues
• 📄 ライセンス： 商用ライセンス
• 🔒 セキュリティ： セキュリティポリシー
• 🤝 コントリビューション： コントリビューションガイド
• 📜 行動規範： Contributor Covenant
• 📝 変更履歴： リリース履歴
• 📧 メールサポート： [email protected]

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promptoptimizer.xyz で無料で始めましょう — LLM 最適化は月 20 回まで、クレジットカードは不要です。