Workflows MCP v0.1.0

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mcpn.ai 助你创建、整理和分享 AI 工作流与提示词。
它就像一个动态提示词库，让你可以在 MCP 工具和服务之间分享并管理特定任务的版本。

由以下人员创建

用法

基本示例

plan_prd: description: "Create a product requirements..." prompt: | You are an expert product manager/business analyst and are now entering "PRD Mode" Begin by deeply reflecting upon the notes, requirements and images provided... tools: createPRD, createStoriesFromPRD, createRoadmap coding_max: description: "Highly effective Coding Agent" prompt: | You are now entering "Developer Mode" - deeply reflect upon the changes being asked and analyze existing code to map the full scope... tools: getConsoleLogs, getErrorLogs, getLinter ...

工作流 MCP（mcpn）是软件开发的构建块，它将多个 MCP 服务和提示词编排在一起。

你可以把它看作一个动态提示词库，通过 yaml 文件轻松分享并进行版本控制；你还可以借此定义如何在多个 MCP 服务中使用各种 MCP 工具来完成特定任务。

安装

使用以下命令或 JSON，将 MCP 服务安装到 MCP 客户端中：

npx -y mcpn@latest init

如果要在 Cursor 中使用 JSON 配置 MCP 服务，可以采用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpn@latest server"]
    }
  }
}

文档

文档：https://mcpn.ai

示例

……待定

许可证

……待定

链接

……待定

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以下内容为文档部分

概述

有效使用 MCP 的关键在于了解何时以及如何使用合适的工具。工作流 MCP 能让这一过程变得轻松得多、快速得多。借助工作流 MCP，你可以：

✅ 将提示词与 MCP 服务组合起来，创建可复用且易于编辑、分享和整理的工作流

✅ 使用自定义命令触发工作流，例如：“进入调试模式”或“使用思考模式”

✅ 为工作流中如何使用多种工具定义自定义策略（顺序执行或按情境动态执行）

✅ 借助版本控制，轻松帮助团队掌握最佳提示词，以及使用各种 MCP 工具的方法。

我们还提供了许多实用预设，助你快速上手 🫡

那么，为什么要使用它？

该项目旨在将提示词转化为代码编辑器中 AI 可编程的工具和规则，让其行为更具确定性，同时减少所有请求的整体令牌用量。由于将一整套全局规则塞给 AI 可能会占用大量上下文窗口，使用 MCP 将请求路由到提示词和工作流，有助于减少所有请求的整体令牌用量。

MCP 工作流也非常强大！例如，你可以创建一个**“生产环境事故工作流”**工具，其中包含一条特殊的系统提示词，用特定方式分析事故，然后按特定顺序使用一系列工具来分析并可能解决事故。具体可能包括：

• 使用 Kubernetes、Cloudwatch、Splunk 等的多个 MCP 工具收集日志
• 检查 Github 问题或向量数据库，查找过去的类似问题
• 在网上搜索有用信息
• 利用前面步骤收集的所有上下文分析你的代码
• 利用前面步骤收集的所有上下文撰写详细的事故报告
• 向你收集信息，以便更好地了解问题领域
• 如果可能，为问题实施修复

由于这些工作流都定义在 YAML 中，且可以从你计算机上的任何位置引用，因此你可以轻松地让团队围绕特定任务统一使用最佳提示词和 MCP 工具序列 🦾

功能

📝 自定义配置

• 从 .workflows 或 .mcp-workflows 目录中的多个 YAML 文件加载自定义配置
• 轻松将这些 YAML 文件保存到 Git 仓库并与团队共享
• 由于 MCP 服务可以为每个项目使用自定义配置，你可以轻松选择每个项目要使用的配置——为每个项目设置自定义工作流文件夹
• 工具配置支持类型化参数输入，让构建自定义 MCP 提示词工具变得轻而易举

🚀 开箱即用的预设

Workflows MCP 开箱即提供多种预设工作流模式，适用于思考、编码和 GitHub 场景：

思考：用于提升各类任务推理能力的通用工具

• 思考模式：反思思路并生成结构化分析（灵感来自 Anthropic 关于思考工具的最新研究）
• 深度思考模式：全面的多视角分析，并进行详细反思

编码：适用于常见编码任务的通用工具 适用于常见编码任务的通用工具

• 调试模式：系统化的多步推理和调试，包括提出假设、收集遥测数据和测试
• 架构模式：系统设计提示词，包含权衡分析和实施规划
• 规划模式：通过分析代码库，系统地规划代码变更
• PRD 模式：为功能、用户故事和探索性分析编写结构化的产品需求文档
• 保存笔记：记录正在进行的工作并全面跟踪进度。适合需要暂时离开，又想保存思路以便稍后继续的情况。

GitHub：用于简化常见 GitHub 任务的工具。非常适合刚开始使用 Git 和 Github CLI 进行源代码管理的人

• PR 审查模式：全面分析拉取请求，并考虑安全因素
• PR 创建模式：使用 GitHub CLI 按结构化流程创建 PR
• 创建分支：根据上下文智能创建并命名分支
• 保存变更：系统化的 Git 提交和推送工作流

安装

使用以下命令或 JSON 将 MCP 服务安装到 MCP 客户端中：

npx -y mcpn@latest init

如果在 Cursor 中使用 JSON 设置 MCP 服务，可以使用以下配置：

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcpn@latest server"]
    }
  }
}

要提供自定义配置，可以使用 --config 标志指向包含 YAML 配置文件的目录。该目录必须命名为 .workflows 或 .mcp-workflows，如下所示：

npx mcpn@latest server --config /path/to/.workflows

要启用预设，可以使用 --preset 标志指定要加载的预设：

npx mcpn@latest server --preset thinking,coding,github

以下是在 Cursor 配置中合并所有设置后的示例：

{
  "mcpServers": {
    "workflows-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcpn@latest server",
        "--config",
        "/path/to/.workflows",
        "--preset",
        "thinking,coding"
      ]
    }
  }
}

注意：

• 如果更新了配置，必须刷新 MCP 工具
• 如果刷新无效，请确保配置是有效的 YAML
• 如果仍有问题，请尝试在客户端中移除并重命名 MCP 工具
• 如果未提供配置或预设，则默认使用 thinking 预设。
• 如果仍然无法正常使用，请提交问题工单

自定义工作流配置

在项目中创建 .workflows 或 .mcp-workflows 目录，并添加任意名称的 YAML 配置文件（文件名必须以 .yaml 或 .yml 结尾）。如果配置文件名与某个预设工具相同，这些配置也会覆盖预设默认值。

配置文件示例

基本工作流配置

workflow_name:
  description: "Description of what this workflow does"
  prompt: |
    Enter your multi-line
    prompt here like this
  toolMode: "situational" # can be omitted as it's the default
  tools: "analyzeLogs, generateReport, validateFindings"

工具配置样式

可以通过多种方式定义工具。

以下示例展示了一个用于调试代码库问题的工具，工具会根据具体情况按需使用：

web_debugger_mode:
  description: Debug my codebase my web application with browser logs and BrowserTools MCP
  prompt: |
    Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.

    Then, deeply reason about the root cause and distill your theories down to the 1-2 most probable sources of the problem before suggesting next steps.
  tools: getConsoleLogs, getConsoleErrors, getNetworkLogs, getNetworkErrors, takeScreenshot

这将返回以下 MCP 响应：

Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.


## Available Tools
Use these tools as needed to complete the user's request:

- getConsoleLogs
- getConsoleErrors
- getNetworkLogs
- getNetworkErrors
- takeScreenshot

After using each tool, return a 'Next Steps' section with a list of the next steps to take / remaining tools to invoke along with each tool's prompt/description and 'optional' flag if present.

参数注入

一项强大的功能是能够使用 {{ parameter_name }} 语法将参数注入提示词：

custom_mode:
  description: "Workflow with parameter injection"
  parameters:
    thought:
      type: "string"
      description: "A thought to deeply reflect upon"
      required: true
    idea:
      type: "string"
      description: "An additional idea to consider"
  prompt: |
    Deeply reflect upon the provided thought.
    Here's the thought: {{ thought }}

    Additional idea to consider: {{ idea }}

    Reflect upon the implications/tradeoffs it may have as it relates to my current goals.

系统会根据类型定义自动验证参数，并在运行时将其注入提示词。

顺序工具配置

在顺序模式下，工具会按特定顺序执行：

web_debugger_mode:
  description: Debug my codebase my web application with browser logs and BrowserTools MCP
  prompt: |
    Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.
  toolMode: sequential
  tools: getConsoleLogs, getConsoleErrors, getNetworkLogs, getNetworkErrors, takeScreenshot

这将返回以下 MCP 响应：

Deeply reflect upon all of this and think about why this isn't working. Theorize 4-6 different possible sources of the problem.

## Available Tools
If all required user input/feedback is acquired or if no input/feedback is needed, execute this exact sequence of tools to complete this task:

1. getConsoleLogs
2. getConsoleErrors
3. getNetworkLogs
4. getNetworkErrors
5. takeScreenshot

After using each tool, return a 'Next Steps' section with a list of the next steps to take / remaining tools to invoke along with each tool's prompt/description and 'optional' flag if present.

高级工具配置

支持为每个工具定义提示词，并可选择使用一个标志来指示该工具在序列中是否为可选项：

deep_thinking_mode:
  description: Reflect on a thought and produce a reflection/new set of thoughts
  parameters:
    thought:
      type: string
      description: A thought to deeply reflect upon
      required: true
  prompt: |
    Deeply reflect upon the provided thought.
    Reflect upon the implications/tradeoffs it may have as it relates to my current goals, challenges and our conversation.
    Do not change anything in our system, just return some thoughts/considerations/analysis based on your reflection of the provided thought.
  toolMode: "sequential"
  tools:
    analyze_thought: analyze a previously generated thought
    explore_perspectives: think about additional perspectives given the analysis
    apply_findings:
      propmt: implement the findings of the analysis
      optional: true

配置结构

每个 YAML 文件都应包含工具名称及其配置的映射。配置可以从两个来源加载：

1. 内部预设（位于 presets 目录中）
2. 用户自定义配置（位于 .workflows 或 .mcp-workflows 目录中）

基本工具配置

对于每个工具，可以指定：

• name：注册工具的可选名称覆盖值（默认使用配置键）
• description：对工作流／工具功能的描述
• prompt：自定义提示词（如果工作流名称也是启用的预设，则会完全替换默认提示词）
• context：要附加到提示词的额外上下文（不会替换预设的默认提示词）
• tools：此模式下可用工具的数组或对象，支持灵活的定义方式
• toolMode：工具执行模式，可选 "sequential" 或 "situational"（默认为 "situational"）
• parameters：作为工具输入的参数映射对象，支持使用 {{ parameter_name }} 进行模板注入
• disabled：用于禁用工具的布尔值

输入参数配置

工具可以接受 MCP 客户端 / Agent 提供的带类型参数，以增强提示词 / 工作流的推理能力。这些输入会自动转换为 Zod 架构，用于验证并确保类型安全。每个参数都由以下属性定义：

属性	说明	必填
type	数据类型："string"、"number"、"boolean"、"array"、"object" 或 "enum"	是
description	对参数的易读说明	否
required	参数是否必填	否（默认为 false）
default	未提供参数时使用的默认值	否
enum	有效值数组（仅 enum 类型必需）	是（仅 enum 类型）
items	对于数组类型，定义数组中各项的类型	否
properties	对于对象类型，定义对象的属性	否

输入参数类型示例