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提示增强服务器

一个生产就绪的MCP服务器，用于将原始编码提示转换为结构化、增强的提示，支持多种AI提供商，具有企业级安全性和监控功能。

  • by Devora-AS
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Devora-AS/devora-prompt-assistant-mcp

使用说明

Devora 提示助手（MCP 服务器）

🚀 准生产就绪的MCP服务器 - 利用具备企业级安全、监控和可靠性的多个AI供应商，将原始编码提示转换为结构化、增强型的提示。

目录

概述

这个（或“它”） Devora 提示助手 这是一个生产就绪的模型上下文协议（MCP）服务器，能够将您的原始编码提示转换为结构化、增强型的提示，以优化人工智能助手的使用。该服务器采用企业级安全措施、全面的监控系统，并遵循所有14项MCP服务器最佳实践，确保高可靠性。

这有什么特别之处？

  • 🎯 生产级实现了适用于企业使用的全部14项MCP服务器最佳实践
  • 🔒 安全第一采用速率限制、断路器和输入净化的纵深防御安全策略
  • 📊 完整可观测性全面的指标、追踪和结构化日志记录
  • ⚡ 高性能>100 请求/秒（标准输入输出），>500 请求/秒（HTTP）配合智能缓存
  • 🛡️ 有韧性断路器保护、优雅降级，以及99.9%的正常运行时间
  • 🔧 多供应商支持支持5家AI提供商，具备自动故障转移功能

主要特点

🧠 这个符号在中文里通常被用来表示“大脑”或“思考”，但直接翻译并没有一个固定的中文词汇对应，所以可以理解为“思考中”、“大脑”或者在某些语境下表示“智慧”。如果要在句子中使用，可以根据上下文来具体翻译。例如：“他正在🧠”可以翻译为“他正在思考”。 智能提示增强

  • 用例自动检测自动检测调试、重构、功能创建、架构决策、技术对比和内容设计
  • 框架检测检测您的技术栈（React、Vue、Angular、Node.js、Python、PHP 等）并调整建议
  • 智能问题生成当提示模糊或不完整时，生成澄清性问题
  • 结构化模板强制使用特定于用例的框架来保持一致的Markdown部分

🔍 智能上下文管理

  • Git 集成自动检测Git仓库并使用 git diff 对于已更改的文件
  • 智能过滤荣誉 .gitignore 模式并排除常见的构建目录
  • 多重策略： changed， paths，和 related 收款策略
  • 智能缓存具有10分钟TTL（生存时间）的LRU缓存，用于快速处理重复请求

🔒（锁形符号，常用于表示安全、保密或锁定状态） 企业安全

  • 纵深防御6层安全模型，包括网络隔离、身份验证、授权、验证、净化和速率限制
  • 断路器防止级联故障，实现自动恢复
  • **输入/输出消毒（或净化）**防止注入攻击和数据泄露
  • 秘密涂改/秘密遮蔽API密钥和令牌会自动从日志中删除

📊（表格/数据图表） 生产监控

  • 综合指标跟踪吞吐量、延迟、错误率、缓存命中率和内存使用情况
  • 分布式追踪完整的请求生命周期跟踪，支持追踪ID传播
  • 结构化日志记录带有轮转功能的JSON日志，错误/审计文件分开
  • 健康检查： /health， /ready，以及 /metrics 终端节点（或终点）

⚡（闪电符号，常用于表示速度、能量或惊人的事物） 高性能

  • 连接池为大型语言模型（LLM）提供商重用HTTP连接
  • 智能缓存基于大小的驱逐策略，TTL为15分钟
  • 内存守护者在内存使用率达到90%时自动清除缓存
  • 批量操作优化文件读取和上下文收集

快速入门

🚀（火箭/快速上升/飞速发展等意象，具体含义需结合上下文） 一键光标安装

点击上面的按钮 自动将此MCP服务器添加到Cursor中。

⚠️ 重要至少需要一个AI提供商的API密钥。服务器将自动检测可用的提供商。

🧪 测试设定 TEST_MODE=true 为了测试目的，可在没有API密钥的情况下运行。

📋 译文：清单 手动安装

将此添加到您的Cursor MCP设置中（~/.cursor/mcp.json)：

{
  "mcpServers": {
    "devora-prompt-assistant": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@devora_no/prompt-assistant-mcp"],
      "env": {
        "TRANSPORT": "stdio",
        "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key-here",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-key-here"
      }
    }
  }
}

设置您的API密钥 （至少需满足一项）：

export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export ANTHROPIC_API_KEY="your-anthropic-key"
# ... or any other provider

重启光标 你已经准备好了，出发吧！

安装

先决条件

  • Node.js20+（推荐：最新LTS版本）
  • 包管理器pnpm（推荐）、npm 或 yarn
  • 人工智能提供商至少需要一个来自支持提供商的API密钥

安装方法

选项1：NPM（推荐）

# One-time use
npx @devora_no/prompt-assistant-mcp

# Global installation
npm install -g @devora_no/prompt-assistant-mcp
devora-prompt-assistant

# Alias
npx dpa

选项2：开发环境设置

# Clone repository
git clone https://github.com/Devora-AS/devora-prompt-assistant-mcp.git
cd devora-prompt-assistant-mcp

# Install dependencies
pnpm install

# Copy environment template
cp .env.example .env

# Edit with your API keys
nano .env

选项3：Docker

# Run with Docker
docker run -p 8000:8000 \
  -e OPENAI_API_KEY=your_key_here \
  -e AUTH_BEARER_TOKENS=your_token_here \
  ghcr.io/devora-as/devora-prompt-assistant-mcp

快速入门：Inspector（stdio）

🔍 看起来像是放大镜的符号，通常用于表示“查看”、“搜索”或“调查”的意思，在中文里可以翻译为“🔍（放大镜）”或者根据上下文具体含义翻译为“查看”、“搜索”等。但直接作为符号时，一般保留其原样或用“放大镜”来形象地描述其含义。 使用MCP Inspector进行测试

对于开发和调试，请使用带有stdio传输的MCP Inspector：

  1. 构建项目：

    pnpm install && pnpm build

  2. 选择您的配置：

    • 已发布的包加载 examples/inspector-stdio.json
    • 本地开发加载 examples/inspector-stdio-local.json

  3. 测试工具：

    • 验证 collect_context 并且 enhance_prompt 被列出
    • 运行测试场景来自 docs/inspector-playbook.md

🐛 蝇（或译为“虫”） 调试模式

通过设置启用详细日志记录 CONTEXT_DEBUG=1 在你的环境中：

{
  "env": {
    "CONTEXT_DEBUG": "1",
    "LOG_LEVEL": "debug"
  }
}

这为调试文件收集、Git集成以及性能方面提供了全面的追踪信息。

使用

🎯（目标） 核心工作流程

  1. 收集上下文 （可选，但建议）：

    {
  "strategy": "changed",
  "maxKB": 32,
  "maxFiles": 20,
  "extensions": ["ts", "tsx", "js", "jsx"]
}

  2. 增强提示:

    {
  "task": "Refactor this React component to use TypeScript",
  "context": "[context from collect_context]",
  "audience": "cursor",
  "style": "detailed"
}

🛠️（工具/修理/扳手等含义的符号，具体翻译可能根据上下文有所不同，此处提供一种可能的翻译）扳手/工具 可用工具

enhance_prompt - 提示增强

将原始编码提示转换为结构化、增强型提示，具备用例检测和智能问题生成功能。

参数：

  • task （字符串，必填）：需增强的编码任务
  • context (字符串，可选)：来自工作区的额外上下文
  • audience （字符串，可选）：目标受众（cursor、claude、copilot、general）
  • style （字符串，可选）：响应风格（简洁，详细）
  • constraints （数组，可选）：特定约束
  • provider (字符串，可选)：要使用的AI提供商
  • temperature （数字，可选）：生成温度（0-2）
  • maxTokens (数字，可选)：要生成的最大令牌数

collect_context - 工作区上下文收集

利用Git感知和智能过滤功能，智能地从工作区收集相关文件和上下文信息。

参数：

  • strategy (字符串，可选)：收集策略（变更、路径、相关）
  • maxKB （数字，可选）：最大总大小（以KB为单位）
  • maxFiles （数字，可选）：文件的最大数量
  • include （数组，可选）：要包含的通配符模式
  • exclude (数组，可选)：要排除的全局模式
  • useGit （布尔值，可选）：启用 Git 集成
  • extensions （数组，可选）：要包含的文件扩展名

🔧 修理工具或螺丝刀的符号，常用于表示需要修理或调整的物品或情况。 大型语言模型（LLM）增强模式

  • review （默认）：小幅改进，结构验证
  • **refine**全面内容增强
  • **off**仅使用确定性支架，不调用大型语言模型（LLM）

🌐（表示“互联网”或“世界”的符号，可翻译为“互联网”或根据上下文意译为“全球视野”等） 提供商支持

提供者 默认模型 温度 最大标记数 备注
（标题行，无具体翻译内容） （标题行，无具体翻译内容） （标题行，无具体翻译内容） （标题行，无具体翻译内容） （标题行，无具体翻译内容）
人类优先（Anthropic） claude-3-5-sonnet-latest ✓ 最大令牌数（maxTokens） -
OpenAI o3-mini ✓ maxTokens 对话完成（Chat Completions）
Azure OpenAI gpt-4o-mini ✓ 最大令牌数 需要部署
双子座（Gemini） gemini-2.0-flash ✓ maxOutputTokens 参数名称不同

| 混淆度 | sonar | ✓ | 最大令牌数 | - |

文档 📚 书籍

- 技术深入探讨/技术深度剖析 🎯（靶心）

- 文件和规范

安全与隐私 🔒 表示“锁定”或“安全”的意思。

  • 安全特性纵深防御
  • 6层安全模型速率限制
  • 每个客户端的令牌桶算法断路器
  • 防止连锁故障输入/输出净化（或：输入输出数据清洗）
  • 防止注入攻击秘密删节
  • API密钥会自动从日志中删除不记名令牌认证

安全HTTP传输 🛡️（盾牌符号，无直接对应中文含义，可表示“保护”、“防御”等概念）

  • 隐私保护本地优先
  • 所有处理都在本地stdio模式下进行无数据存储
  • 未存储或传输任何代码或提示秘密删节
  • 敏感数据自动遮蔽上下文收集

可选的工作区扫描，用户可控制

演出 📊 表格/数据图表

  • 性能指标吞吐量
  • **>100 请求/秒（标准输入输出），>500 请求/秒（HTTP）**延迟P95
  • **<100毫秒（确定性），<2秒（使用大语言模型）**错误率
  • **在正常负载下，误差小于0.1%**记忆
  • 每实例512MB，自动清除缓存命中率
  • >70%的重复查询“Uptime”翻译成中文是“正常运行时间”或“系统可用时间”

99.9%的可靠性，配备断路器保护 ⚡（闪电符号，常用于表示速度、能量、惊喜或快速充电等概念，在中文中无直接对应文字，通常保留原样或根据上下文意译）

  • 优化特性连接池
  • 重用HTTP连接智能缓存
  • 15分钟的TTL（生存时间）配合LRU（最近最少使用）驱逐策略内存守护者
  • 在使用率达到90%时自动清除缓存批量操作

优化了文件读取和上下文收集

发展 🏗️ 表示“建筑工地”或“正在建造中”。

src/
├── core/            # Core utilities (security, monitoring, caching)
│   ├── security/    # Rate limiting, sanitization, circuit breaker
│   ├── metrics.ts   # Performance monitoring
│   ├── tracing.ts   # Distributed tracing
│   └── fileLogger.ts # Structured logging
├── config/          # Environment and configuration management
├── providers/       # AI provider adapters
├── server/          # MCP server and transports
├── auth/            # Authentication middleware
└── index.ts         # CLI entry point

项目结构 🛠️（工具/螺丝刀等工具的图标，无具体文字对应，可理解为“工具”或“修理工具”等含义）

# Development
pnpm dev:stdio       # Run with stdio transport
pnpm dev:http        # Run with HTTP transport

# Building
pnpm build           # Build TypeScript to dist/
pnpm prepare         # Build and set executable bit

# Testing
pnpm test            # Run unit tests
pnpm test:watch      # Run tests in watch mode
pnpm test:coverage   # Run with coverage

# Code Quality
pnpm lint            # Run ESLint
pnpm lint:fix        # Fix ESLint issues
pnpm format          # Format with Prettier

可用脚本 🧪 试管/实验（表示与化学实验或科学实验相关的图标）

  • 测试单元测试
  • >80%的覆盖率集成测试
  • 所有工具的工作流程混沌测试
  • 在失败条件下的韧性性能测试

关键绩效指标（KPI）对标

🔧 故障排除

快速解决方案

  • 服务器无法启动？ TEST_MODE=true
  • 设置至少一个API密钥或使用 ~/.cursor/mcp.json

检查你的配置在

  • 在 collect_context 中遇到 Git 错误？ strategy: "paths" 使用 "changed"
  • 而不是

或者初始化一个 Git 仓库

  • 连接问题？
  • 验证服务器是否正在运行
  • 检查端口冲突

确保MCP配置正确

测试模式

# Test mode (no API keys needed)
TEST_MODE=true npx @devora_no/prompt-assistant-mcp

# Or in MCP config
{
  "env": {
    "TEST_MODE": "true"
  }
}

无需API密钥即可运行以进行测试：

健康检查

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli npx -y @devora_no/prompt-assistant-mcp --method tools/call --tool-name health_check

检查服务器状态和配置：

调试模式

CONTEXT_DEBUG=1 LOG_LEVEL=debug npx @devora_no/prompt-assistant-mcp

启用详细日志记录：

常见问题 | 问题 | 解决方案 | |---------|----------| TEST_MODE=true “未配置提供程序” | 设置API密钥或 | strategy: "paths" | “未检测到Git历史记录” | 使用 | | "连接已关闭" | 重启服务器，检查日志 |

响应缓慢 | 检查API限制，启用缓存 📖 书籍或阅读的象征完整的故障排除指南 ：

docs/troubleshooting.md 翻译为中文是：“文档/故障排除.md”

常见问题解答（FAQ）

常见问题 问：MCP是什么？

A：模型上下文协议（MCP）是一种用于将人工智能助手连接到数据源和工具的标准。此服务器实现了MCP规范。 问：支持哪些人工智能提供商？

A: Anthropic Claude、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini和Perplexity。至少需要一个API密钥。 问：这个产品已经可以投入生产了吗？

A: 是的！这实现了所有14项MCP服务器最佳实践，具备企业级的安全性、监控和可靠性。

安装与设置 问：我如何在Cursor中安装这个？ ~/.cursor/mcp.json A: 使用上面的一键安装按钮，或者手动将配置添加到您的

文件。 问：我需要所有的提供商API密钥吗？

A: 不，你只需要至少一个。服务器会自动检测可用的提供商。 问：stdio 和 HTTP 传输方式有什么区别？

A: Stdio 用于本地开发（推荐），HTTP 用于远程访问（在 v0.2.1 版本中为实验性功能）。

API和集成 问：我该如何使用这些工具？ collect_context A: 这些工具在Cursor中是自动可用的。使用 enhance_prompt 收集工作区文件，然后

以优化你的提示。 问：我可以将这个与其他MCP客户端一起使用吗？

A: 是的，这实现了标准的MCP协议，并且可以与任何兼容MCP的客户端一起工作。 问：输入限制是什么？

A：总输入：64KB，任务：32KB，上下文：16KB。这些限制确保了最佳性能。

安全 问：我的代码安全吗？

A: 是的，在stdio模式下，所有处理都在本地进行。没有代码或提示会被存储或传输给第三方。 问：API密钥安全吗？

A: 是的，API密钥从不记录，并且会自动从错误消息中删除。 问：那么速率限制呢？

A: 服务器对每个客户端实施令牌桶速率限制，以防止滥用。

故障排除 问：“没有工具、提示或资源”的错误？

A: 检查您的MCP配置，确保已设置API密钥，并重启Cursor。 问：“未配置提供程序”错误？

A: 在您的环境变量中至少设置一个提供商API密钥。 问：我如何启用调试日志记录？ LOG_LEVEL=debug A: 设置

在你的环境变量中。

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**文件中有详细信息。**最后更新时间
2025年1月15日版本
0.2.1状态
生产就绪安全状态
✅ 安全且受监控由……维护

吞噬者（或译为“掠食者”，根据上下文，“Devora”可能是一个虚构的生物或角色名，具体翻译需结合语境）

📄 许可证 MIT 许可证 - 详见 许可证

详情见文件。 由……开发 吞噬者（或译为“德沃拉”，但根据上下文，“吞噬者”可能更为贴切，因为“Devora”在某些语境下可能是一个虚构名称或特定概念）

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