使用说明

MCP提示优化器

专业级MCP（模型上下文协议）服务器，提供尖端的快速优化工具和研究支持的策略，性能提高15-74%。

✨ 特性

🎯 基本优化策略

清晰度：简化了直接和精确的提示
特异性：添加详细的约束和要求
思维链：包含逐步推理
小样本：包括指导示例格式
结构化输出：定义清晰的输出组织
基于角色：添加专家角色上下文

🚀 高级优化策略

思想之树（ToT）：多路径推理，复杂任务的成功率为74%
宪法AI：自我批评并与安全原则保持一致
自动提示工程师（APE）：AI发现了最佳指令模式
元提示：AI生成自己的优化提示
自我精炼：迭代改进，性能提高20%
TEXTGRAD：自然语言反馈作为优化梯度
Medprompt：多技术集成实现90%以上的准确率
提示向导：反馈驱动的自我进化提示

📋 专业域名模板

跨11个领域的生产就绪模板：

商业分析：竞争分析框架
产品管理：用户研究综合
内容创建：SEO优化的技术博客文章
发展：全面的代码审查清单
沟通：利益相关者更新和项目报告
策略：OKR规划框架
运营：标准操作程序（SOP）
法律：合同终止和遵守
客户体验：反馈调查和见解
数据分析：数据洞察和报告
会议管理：有效的会议议程

🛠️ 安装

快速设置

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd mcp-prompt-optimizer

# Create virtual environment (recommended)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
./install.sh

# Or install manually
pip install -r requirements.txt

# Configure Claude Desktop
python3 setup_interactive.py

手动配置

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "prompt-optimizer": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/mcp-prompt-optimizer/prompt_optimizer.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

🎮 用法

基本命令

# Analyze prompt quality
"Analyze this prompt: write a blog post about AI"

# Apply specific optimization
"Optimize this prompt using chain_of_thought: explain machine learning"

# Auto-select best strategy
"Auto-optimize: help me debug this code"

# Get domain template
"Get domain template for code_review_checklist"

高级命令

# Use Tree of Thoughts for complex problems
"Apply advanced optimization with tree_of_thoughts: design a microservices architecture"

# Use Constitutional AI for safety-critical tasks
"Apply advanced optimization with constitutional_ai: create content moderation guidelines"

# Use Medprompt for high-accuracy classification
"Apply advanced optimization with medprompt: categorize customer support tickets"

# List available templates
"List all domain templates"

🏗️ 建筑

mcp-prompt-optimizer/
├── prompt_optimizer.py      # Main MCP server
├── advanced_strategies.py   # Research-backed optimization strategies
├── domain_templates.py      # Professional domain templates
├── examples.py              # Usage examples and demonstrations
├── setup_interactive.py     # Automated setup script
└── README.md               # This file

🧪 测试

# Run basic tests
./test.sh

# Run usage examples
python3 examples.py

📊 性能基准

策略	用例	性能改进
思想之树	复杂推理	70-74%的成功率
Medprompt	分类任务	90%+准确率
自我优化	迭代改进	每次迭代20%
宪法AI	安全一致性	高合规性
思维链	循序渐进的任务	15-25%的改进

🔧 可用工具

核心工具

analyze_prompt：分析即时质量并识别问题
optimize_prompt：应用特定的优化策略
自动优化：自动选择最佳策略
get_prompt_template：返回基本模板

高级工具

advanced_optimize：应用研究支持的策略
get_domain_template：返回专业域模板
list_domain_templates：按域列出可用模板

🎯 战略选择指南

提示类型	推荐策略
复杂问题	`tree_of_thoughts`
分类任务	`medprompt`
安全关键	`constitutional_ai`
模糊要求	`meta_prompting`
需要改进	`self_refine`
一般优化	`auto`

🤝 贡献

我们欢迎捐款！拜托：

分叉存储库
创建要素分支
添加新功能的测试
更新文档
提交拉取请求

添加新功能

新战略：添加到 advanced_strategies.py
新建模板：添加到 domain_templates.py
例子：添加到 examples.py

🐛 故障排除

常见问题

MCP不工作？

检查Python版本： python3 --version （要求3.8+）
安装依赖项：运行 ./install.sh 或 pip install -r requirements.txt
验证MCP安装： pip show mcp
检查克劳德桌面日志
重新启动克劳德桌面

命令无法识别？

验证配置文件位置
检查配置中的文件路径
再次运行安装脚本

调试模式

# Test server directly
python3 prompt_optimizer.py

# Verbose logging
export MCP_LOG_LEVEL=debug
python3 prompt_optimizer.py

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅许可证文件以获取详细信息。

🙏 致谢

普林斯顿大学、谷歌DeepMind、微软研究院的研究
Anthropic的宪法人工智能框架
斯坦福大学的DSPy框架
OpenAI的快速工程指南

📈 引用

如果您在研究或项目中使用此工具，请引用：

@software{mcp_prompt_optimizer,
  title={MCP Prompt Optimizer: Research-Backed Prompt Optimization for AI Systems},
  author={Bubobot},
  year={2024},
  url={https://github.com/Bubobot-Team/mcp-prompt-optimizer}
}

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