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MCP Prompt Server

MCP Prompt Server

本地服务
github.com/gdli6177AI 与智能体24765 周前更新

关于 MCP Prompt Server

MCP Prompt Server 是一个基于 MCP 的服务,提供预设的 prompt 模板,并将其作为工具返回,便于 Cursor、Windsurf、Cline 等编辑器调用。项目说明中提示该服务后续不再进行功能升级和维护,并推荐迁移到 mypromptmcp.com。

主要功能

  1. 01预设的代码审查、API 文档、代码重构模板
  2. 02模板以 MCP 工具形式提供
  3. 03支持动态参数替换
  4. 04通过 YAML 或 JSON 文件添加自定义模板
  5. 05提供 reload_prompts 与 get_prompt_names 管理工具

适用场景

  1. 01在 Cursor 或 Windsurf 中调用代码审查模板
  2. 02通过自定义 YAML 模板统一团队的提示词

MCP 相关

该项目是 MCP 服务,将 prompt 模板以 MCP 工具的形式暴露给 Cursor、Windsurf、Cline 等 MCP 客户端,而非使用 MCP prompts 格式。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

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

来自项目 README

MCP Prompt Server

🚀 重要升级通知!

我们基于基于 MCP Prompt Server 使用场景,推出全新升级服务:mypromptmcp.com。

通过该平台,您可以在线自由管理自己的 prompt 提示词,并且允许灵活组合、打包成 MCP 服务,轻松集成到不同的 AI Agent 或工具中(如 Cursor、Windsurf、Cline 等),实现跨平台调用和高效协作。

立即体验更强大的 prompt 管理与分发能力,访问 mypromptmcp.com 了解详情!

⚠️ 重要提醒:

MCP Prompt Server 依然可以正常使用,但后续我们将不再进行功能升级和维护。如果您希望持续获得最新的功能和体验,建议迁移并使用 mypromptmcp.com。

English Version

这是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,用于根据用户任务需求提供预设的prompt模板,帮助Cline/Cursor/Windsurf...更高效地执行各种任务。服务器将预设的prompt作为工具(tools)返回,以便在Cursor和Windsurf等编辑器中更好地使用。

功能特点

  • 提供预设的prompt模板,可用于代码审查、API文档生成、代码重构等任务
  • 将所有prompt模板作为MCP工具(tools)提供,而非MCP prompts格式
  • 支持动态参数替换,使prompt模板更加灵活
  • 允许开发者自由添加和修改prompt模板
  • 提供工具API,可重新加载prompt和查询可用prompt
  • 专为Cursor和Windsurf等编辑器优化,提供更好的集成体验

目录结构

prompt-server/
├── package.json         # 项目依赖和脚本
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── index.js         # 服务器入口文件
│   └── prompts/         # 预设prompt模板目录
│       ├── code_review.yaml
│       ├── api_documentation.yaml
│       ├── code_refactoring.yaml
│       ├── test_case_generator.yaml
│       └── project_architecture.yaml
└── README.md            # 项目说明文档

安装和使用

  1. 安装依赖:
cd prompt-server
npm install
  1. 启动服务器:
npm start

服务器将在标准输入/输出上运行,可以被Cursor、Windsurf或其他MCP客户端连接。

添加新的Prompt模板

您可以通过在src/prompts目录中添加新的YAML或JSON文件来创建新的prompt模板。每个模板文件应包含以下内容:

name: prompt_name                # 唯一标识符,用于调用此prompt
description: prompt description  # 对prompt功能的描述
arguments:                       # 参数列表(可选)
  - name: arg_name               # 参数名称
    description: arg description # 参数描述
    required: true/false         # 是否必需
messages:                        # prompt消息列表
  - role: user/assistant         # 消息角色
    content:
      type: text                 # 内容类型
      text: |                    # 文本内容,可包含参数占位符 {{arg_name}}
        Your prompt text here...

添加新文件后,服务器会在下次启动时自动加载,或者您可以使用reload_prompts工具重新加载所有prompt。

使用示例

在Cursor或Windsurf中调用代码审查工具
{
  "name": "code_review",
  "arguments": {
    "language": "javascript",
    "code": "function add(a, b) { return a + b; }"
  }
}
在Cursor或Windsurf中调用API文档生成工具
{
  "name": "api_documentation",
  "arguments": {
    "language": "python",
    "code": "def process_data(data, options=None):\n    # 处理数据\n    return result",
    "format": "markdown"
  }
}

工具API

服务器提供以下管理工具:

  • reload_prompts: 重新加载所有预设的prompts
  • get_prompt_names: 获取所有可用的prompt名称

此外,所有在src/prompts目录中定义的prompt模板都会作为工具提供给客户端。

与编辑器集成

Cursor

在Cursor中,您需要编辑MCP配置文件:

  1. 找到或创建Cursor的MCP配置文件(通常位于~/.cursor/目录)
  2. 添加以下内容:
{
  "servers": [
    {
      "name": "Prompt Server",
      "command": ["node", "/path/to/prompt-server/src/index.js"],
      "transport": "stdio",
      "initialization_options": {}
    }
  ]
}

请确保将/path/to/prompt-server替换为您实际的项目路径。

  1. 保存配置并重启编辑器
  2. 现在您应该能够在工具面板中看到所有可用的prompt工具
Windsurf

在Windsurf中,通过以下方式访问MCP配置:

  1. 导航至 Windsurf - 设置 > 高级设置,或
  2. 使用命令面板 > 打开Windsurf设置页面
  3. 滚动到Cascade部分,您会看到添加新服务器的选项
  4. 点击"添加服务器"按钮,然后选择"添加自定义服务器+"
  5. 或者,您可以直接编辑~/.codeium/windsurf/mcp_config.json文件,添加以下内容:
{
  "mcpServers": {
    "prompt-server": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/prompt-server/src/index.js"
      ],
      "transport": "stdio"
    }
  }
}

请确保将/path/to/prompt-server替换为您实际的项目路径。

  1. 添加服务器后,点击刷新按钮
  2. 现在您应该能够在工具面板中看到所有可用的prompt工具

扩展建议

  1. 添加更多专业领域的prompt模板
  2. 实现prompt版本控制
  3. 添加prompt分类和标签
  4. 实现prompt使用统计和分析
  5. 添加用户反馈机制

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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。