mcpField
🚀
🚀 Claude Custom Prompts MCP Server

🚀 Claude Custom Prompts MCP Server

本地服务
github.com/minipuftAI 与智能体191今天更新

关于 🚀 Claude Custom Prompts MCP Server

Claude Prompts 是提供可复用提示词资源与可组合工作流的 MCP 服务,适合在 AI 客户端中重复使用提示词或共享工作流的用户。它结合版本化模板、推理框架、验证门槛和客户端原生技能导出。

主要功能

  1. 01组合多步骤提示词链
  2. 02热加载并管理版本化模板
  3. 03应用推理框架与输出风格
  4. 04通过门槛和 Shell 检查验证输出
  5. 05导出为客户端原生技能
  6. 06通过兼容的钩子保留工作流状态

适用场景

  1. 01在重复的编码任务中复用提示词
  2. 02执行带上下文交接的多步骤工作流
  3. 03依据标准或测试检查生成结果
  4. 04将共享提示词导出为客户端技能格式

MCP 相关

该服务通过三个 MCP 工具提供提示词执行、资源管理和系统控制。MCP 客户端可调用这些工具;受支持的客户端插件还通过钩子增加路由和工作流状态管理。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"claude-prompts": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-prompts"
]
}
}
}
启动命令npx -y claude-prompts

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmclaude-prompts4.0.1

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Claude Prompts 吉祥物,一个不对称卷曲的生物,形成 C 形内凹,并有两只方向各异的眼睛

Claude Prompts

位于 AI 编码环境旁的可移植工作流层。

客户端使用自己的工具、Agent 和上下文执行。
Claude Prompts 提供可复用的提示词资源、可组合链、验证关卡,以及原生于客户端的技能导出。

设置 Claude Code 插件 设置实验性 Codex 插件

npm 版本 MIT 许可证

快速开始 · 你将获得什么 · 组合工作流 · 随处运行 · 文档

AI 客户端能为你做什么——以及本服务新增的功能
你的客户端已有的功能本服务新增的功能
运行提示词在一个表达式中组合提示词,并加入验证、推理指导和格式设置
单次技能在多个步骤间传递上下文的多步工作流
执行子 Agent将链中的步骤交给 Agent 处理,并提供完整的工作流上下文
客户端原生技能格式只需用 YAML 编写一次,即可通过 skills:export 导出到任意客户端
手动编写提示词支持热重载、回滚和历史记录的版本化模板
信任输出在步骤之间验证输出:自我评估和 Shell 命令
这适合我吗?
  • 适合以下情况: 你会反复编写相同的提示词、运行多步工作流,或想与团队分享可复用的提示词。
  • 不适合以下情况: 客户端内置的 /commands 已能满足你的需求,或你正在寻找无代码提示词库。
  • 兼容: Claude Code、Claude Desktop、Cursor、OpenCode、Gemini CLI、Codex、Windsurf 和 Zed。插件安装程序会为 Claude Code、OpenCode、Gemini CLI 和 Codex(实验性)添加钩子(链跟踪、关卡强制执行、状态保留);其他客户端仅通过 MCP 运行。

快速开始

Claude Code(推荐)
# Add marketplace (first time only)
/plugin marketplace add minipuft/minipuft-plugins

# Install
/plugin install claude-prompts@minipuft

# Try it
>>tech_evaluation_chain library:'zod' context:'API validation'
开发环境设置

从本地源码加载插件进行开发:

git clone https://github.com/minipuft/claude-prompts-mcp ~/Applications/claude-prompts-mcp
cd ~/Applications/claude-prompts-mcp/server && npm install && npm run build
claude --plugin-dir ~/Applications/claude-prompts-mcp

编辑 hooks/prompts → 重启 Claude Code。编辑 TypeScript → 先重新构建。

Codex(实验性)

Codex 钩子需要 Codex CLI 0.117 或更高版本,且无法在 Windows 上使用。Python 和 Node.js 的前置要求请参阅 codex-prompts 要求。

在 ~/.codex/config.toml 中启用钩子:

[features]
hooks = true

然后安装插件:

codex plugin marketplace add https://github.com/minipuft/minipuft-plugins.git
codex plugin add codex-prompts@minipuft

重启 Codex,运行 /hooks 查看插件钩子,然后试试 >>tech_evaluation_chain library:'zod' context:'API validation'。


更多客户端设置

Claude Desktop

选项 A:GitHub Release(推荐)

  1. 从 Releases 下载 claude-prompts-{version}.mcpb
  2. 将其拖入 Claude Desktop 设置 → MCP Servers
  3. 完成

.mcpb 捆绑包独立完整(约 5MB);无需 npm。

选项 B:NPX(自动更新)

添加到配置文件:

  • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "claude-prompts": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "claude-prompts@latest", "--client", "claude-code"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop 并测试:>>research_chain topic:'remote team policies'

其他客户端:VS Code · Cursor · OpenCode · Gemini CLI · Windsurf · Zed · 从源代码构建

**客户端设置:**VS Code、Cursor 和其他仅支持 MCP 的客户端使用下方的手动配置指南。

插件安装程序(适用时推荐;会添加钩子):

# OpenCode (full hooks)
npm install -g opencode-prompts && opencode-prompts install

# Gemini CLI (partial hooks)
gemini extensions install https://github.com/minipuft/gemini-prompts

VS Code、Cursor、OpenCode(无钩子)、Gemini CLI(无钩子)、Codex(无插件钩子)、Windsurf 和 Zed 的手动配置:请参阅客户端集成指南,了解各客户端的配置位置、JSON 示例和 --client 预设矩阵。客户端功能参考介绍了配置映射和限制。

从源代码构建(开发者):

git clone https://github.com/minipuft/claude-prompts-mcp.git
cd claude-prompts-mcp/server && npm install && npm run build && npm test

将 MCP 配置指向 server/dist/index.js。传输方式:--transport=stdio(默认)或 --transport=streamable-http。

自定义资源:--init=~/my-prompts 会生成一个入门工作区,其中包含三个示例提示词和 config.jsonc。可编辑这些内容(YAML 架构),或让你的 AI 通过 resource_manager 编写新的提示词、门控和框架。如果已有格式正确的工作区,可将 MCP_RESOURCES_PATH 指向该工作区。请参阅自定义资源指南。


你将获得

四种可由你编写、版本化和组合的原语。随附套件提供了 9 个类别中的 52 个提示词——这是一个起始库,而非上限:AI 会在工作过程中通过 resource_manager 编写新提示词并串联使用,让套件围绕你的实际工作不断扩展。所有内容都支持热重载,并且都带有版本记录,可回滚。

原语符号说明示例
提示词模板>>带有命名参数的版本化 YAML;保存后热重载>>review target:'src/auth/'
门控::AI 用于检查自身输出的验证标准;可设为阻塞式或建议式;可通过 shell 验证:: 'cite sources' · :: verify:"npm test"
框架@用于塑造 AI 处理问题方式的推理框架;可接入自定义框架,或使用内置框架,如 @ReACT、@5W1H,或项目自带的 @CAGEERF 脚手架(框架指南)@ReACT · @your_framework
风格#输出格式与语气#analytical · #procedural

提示词、门控和框架通过 resource_manager 工具管理。AI 可通过 MCP 创建、编辑、版本化并回滚这些内容,无需编辑文件。风格通过随附的 cpm CLI 管理。门控检查失败后,可自动重试,也可暂停等待你决定(门控指南)。构建你的第一个原语:提示词编写教程。

三种工具

上述所有功能都通过三种 MCP 工具提供给客户端:

工具用途
prompt_engine使用框架和验证执行提示词
resource_manager创建、更新、版本化和回滚资源
system_control状态、分析、框架切换

大多数用户会在对话中通过 >> 语法调用这些工具;钩子会构造实际调用。对于直接调用工具的程序化 MCP 客户端,请参阅 MCP 工具参考。


组合工作流

如何编写链
>>review target:'src/auth/' @ReACT :: 'cite sources'
  --> security_scan :: verify:"npm test"
  ==> implementation

从上到下阅读:

  • >>review target:'src/auth/' 针对你的 auth 文件夹运行 review 提示词。
  • @ReACT 在此步骤中叠加 ReACT 推理框架。
  • :: 'cite sources' 添加一道关卡,AI 必须满足要求(引用来源,否则重试)。
  • --> security_scan :: verify:"npm test" 链接到第 2 步,该步骤必须通过 npm test 才能生成输出。
  • ==> implementation 将最后一步交给客户端原生 Agent(Claude Code 中的子 Agent)。

review 随服务一同提供;security_scan 和 implementation 则代表你编写的提示词。

验证会在步骤之间运行,而不仅仅是在最后运行。如需了解完整的操作符语法和示例,请参阅 MCP 工具参考。

带关卡验证的链式工作流。提示词通过钩子执行,关卡在首次尝试时发现缺少字段,模型随后自行纠正

关卡发现缺少字段,模型自行纠正,链顺利通过。此演示使用最便宜的 haiku 模型录制。

两种模式扩展了基本语法。链还支持步骤间的上下文传递和 Agent 交接。请参阅 链的生命周期 和 MCP 工具参考。

查看输出:使用 context7 进行研究的技术评估链
技术评估链通过 context7 研究 Zod,并生成评分评估表,涵盖安全性、性能、开发体验、集成和生态系统评分

Context7 会在链运行过程中获取最新的库文档。最终输出是一份附有来源的结构化评估。

验证循环

通过 shell 命令进行基于事实的验证。AI 会不断迭代,直到测试通过:

>>implement-feature :: verify:"npm test" loop:true

执行实现、运行测试、读取失败信息、修复并重试。多次失败后会启用全新上下文,以避免上下文退化。

implement-feature 代表你自己的提示词::: verify 可附加到任何提示词。

预设尝试次数超时用途
:fast130s快速检查
:full55 minCI 验证
:extended1010 min大型测试套件

如需了解带上下文退化防护的自主测试修复循环,请参阅:Ralph 循环指南。

Judge 模式

让 AI 为任务挑选合适的资源:

%judge Help me refactor this authentication module

分析可用的模板、推理框架、验证规则和风格,然后推荐最佳组合。运行前由你确认。有关评分和覆盖设置,请参阅 Judge 模式指南。


随处运行

将工作流编写为 YAML 模板。导出为客户端的原生技能。

# skills-sync.yaml — choose what to export
registrations:
  claude-code:
    user:
      - prompt:development/review
      - prompt:development/validate_work
npm run skills:export

review 提示词会变成 /review Claude Code 技能。validate_work 会变成 /validate_work。相同的源代码,原生的使用体验;运行时无需调用 MCP。

可编译为 Claude Code、Cursor、Codex 和 OpenCode 的原生技能包。npm run skills:diff 会标记导出内容与源代码不一致的情况。有关配置、支持的客户端和差异检测,请参阅:技能同步指南。


使用 Hooks

不使用 hooks 时,你需要显式调用三个 MCP 工具(由大模型构造每次调用)。使用 hooks 后,这些操作符可在对话中直接使用:>>、-->、==>、:: 用起来得心应手,而非需要中间处理;工作流状态也会在大模型轮次和上下文压缩期间保留。

Hooks 解锁的功能:

Hook解锁的功能
自动路由在聊天中使用 >>research_chain topic:'X',即可触发相应的 MCP 工具调用,无需指定工具名称
跨上下文压缩的链式连续性多步骤链在执行过程中发生上下文压缩时仍会保留状态;链不会从头重新开始
跨步骤裁定跟踪各链步骤都会沿用门控的通过/失败裁定,无需大模型重新推导
原生 Agent 交接==> 会自动路由到客户端的子 Agent 系统;无需手动调用子 Agent
会话持久化在链执行过程中发生上下文压缩时,工作流状态仍会保留

Hooks 随插件一同安装。Claude Code(本仓库)和 OpenCode 提供完整支持;Gemini CLI 提供部分支持;Codex 提供实验性支持,Codex hooks 默认关闭,且每次安装都需要进行一次 /hooks 信任审核。其他客户端可使用这三个 MCP 工具,但不支持由 hooks 驱动的行为。详情:hooks/README.md。


工作原理

使用操作符的命令 → 服务解析并注入资源(框架、门控、风格)→ 客户端执行渲染后的提示词,并根据门控进行自我评估 → 路由器决定后续操作:通过则进入下一步,失败则重试,完成则返回。

完整的请求生命周期、流水线阶段和子系统图示:架构概览。


文档

根据你的目标选择指南:通过构建学习、完成任务、查阅语法,或了解设计。

→ docs/README.md

快速跳转:构建你的第一个提示词 · 链式工作流生命周期 · MCP 工具参考 · 架构概览 · 故障排除


贡献

cd server
npm install
npm run build        # esbuild bundles to dist/index.js
npm test             # Run test suite
npm run validate:all # Full CI validation

构建会生成一个独立的打包文件。server/dist/ 已被 gitignore 忽略,CI 会从源代码重新构建。

工作流详情请参阅 CONTRIBUTING.md。


许可证

MIT

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。