使用说明
MCP提示优化器
使用OTA(Optimize Then Answer)框架自动分析和优化AI提示的MCP服务器
🎯 它做什么
此MCP服务器提供 optimize_prompt 该工具:
- 📊 分析提示 -计算清晰度分数(0-100%)并确定域
- 🔍 检测风险 -标记安全、隐私、政策、安全和合规问题
- ❓ 提出聪明的问题 -当清晰度<60%时,生成1-3个有针对性的问题
- ✨ 增强提示 -添加特定领域的要求(代码测试、用户体验可访问性等)
- 📋 提供结构 -返回经过优化的提示,可供人工智能处理
🚀 快速开始
安装
克劳德代码:
# Clone the repository
git clone https://github.com/grandinh/mcp-prompt-optimizer.git
cd mcp-prompt-optimizer
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
添加到 .mcp.json:
{
"mcpServers": {
"prompt-optimizer": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-prompt-optimizer/dist/index.js"],
"description": "Optimizes prompts using the OTA Framework"
}
}
}
重新启动MCP客户端 (克劳德代码、光标等)
用法
选项1:直接使用MCP工具
安装后,使用 optimize_prompt 工具:
Use the optimize_prompt tool to analyze: "build a dashboard"
选项2:使用 /ori 斜线命令(克劳德代码)
这 /ori (优化研究实施)命令提供了一个具有智能多模型选择的自主工作流程:
/ori add JWT authentication to the Express API
这将: 0. 战略(Opus) -设计最优研究方案,选择最佳模型
- 研究(动态) -自动搜索文档、最佳实践和代码库
- 验证(Sonnet) -交叉验证发现并检查风险
- 实施(十四行诗/俳句) -应用更改并进行错误处理
- 文档(俳句) -更新README、CHANGELOG和其他文档
多型号优势:
- 与所有Opus相比,成本降低40%
- 执行速度提高30%
- 每个模型都在其最佳区域中使用
看 /ori命令文档 了解详情。
输出:
[OPTIMIZED] Domain: code | Clarity: 30% | Risks: none
⚠️ Clarification Needed (Clarity: 30%)
Please answer these questions before I proceed:
1. What programming language or framework are you using?
2. What specific features or components are you building?
3. Do you need tests, validation, or specific security considerations?
回答后:
Use optimize_prompt tool: "build a React dashboard with user analytics,
chart visualizations using Chart.js, and real-time data updates.
Need responsive design and accessibility compliance."
输出:
[OPTIMIZED] Domain: code | Clarity: 85% | Risks: none
✓ Ready to Process (Clarity: 85%)
[Shows enhanced prompt with code-specific requirements including
security, testing, accessibility, and structured output format]
📊 特性
域检测
自动识别您的请求的域:
- 代码 -编程、API、调试
- 用户体验 -UI设计、界面、可访问性
- 数据 -分析、统计、计算
- 写作 -内容、文件、文章
- 研究 -研究、调查、分析
- 金融 -投资回报率、预算、定价
- 产品 -特点、路线图、战略
清晰度评分
根据以下内容计算0-1的清晰度分数:
| 因素 | 重量 | 度量 |
|---|---|---|
| 目标清晰度 | 30% | 目标是否明确且可衡量? |
| 上下文完整性 | 25% | 是否提供了输入/约束? |
| 格式规范 | 15% | 是否定义了输出格式? |
| 成功标准 | 20% | 是否规定了验收标准? |
| 技术细节 | 10% | 包括堆栈、版本和细节吗? |
风险检测
标记潜在问题:
- 安全 -身份验证、密码、令牌、漏洞
- 隐私 -个人身份信息、电子邮件、电话、GDPR
- 政策 -假冒、绕过、非法活动
- 安全 -危害、危险内容
- 合规 -医疗/法律/财务建议
聪明的问题
当清晰度<60%时,生成有针对性的问题:
代码域:
- 什么编程语言或框架?
- 什么具体特征/组件?
- 测试/安全需求?
用户体验领域:
- 目标用户是谁?
- 什么平台(网络/移动)?
数据域:
- 数据结构是什么?
- 哪些具体指标?
领域特定增强
根据域添加要求:
代码:
- Include code summary and complexity notes
- Add security considerations
- Provide test plan and example I/O
- Include error handling
UX:
- Evaluate against usability heuristics
- Include accessibility checklist (WCAG 2.1 AA)
- Consider mobile responsiveness
- Address error and loading states
数据:
- Describe dataset shape and structure
- Show calculation steps explicitly
- Validate data and identify edge cases
- Make results reproducible
📖 例子
示例1:模糊请求
输入:
optimize_prompt: "help me with my app"
输出:
[OPTIMIZED] Domain: code | Clarity: 25% | Risks: none
⚠️ Clarification Needed
1. What programming language or framework are you using?
2. What specific feature or component are you building?
示例2:带安全性的清除请求
输入:
optimize_prompt: "Create a REST API for user authentication in Express.js.
Need endpoints for register, login, logout. Use JWT tokens with refresh
token rotation. Store passwords with bcrypt."
输出:
[OPTIMIZED] Domain: code | Clarity: 90% | Risks: security
✓ Ready to Process
**Domain:** code
**Requirements:**
- Include code summary and complexity notes
- **CRITICAL:** Address security concerns (auth, validation, token storage)
- Provide test plan and example I/O
- Include error handling
**Risk Flags:** security
Please address these concerns in your response.
示例3:UX请求
输入:
optimize_prompt: "Review my checkout flow for usability issues"
输出:
[OPTIMIZED] Domain: UX | Clarity: 70% | Risks: none
✓ Ready to Process
**Requirements:**
- Evaluate against usability heuristics
- Include accessibility checklist (WCAG 2.1 AA)
- Consider mobile responsiveness
- Address error and loading states
🔧 配置
调整清晰度阈值
编辑 src/index.ts:
const needsClarification = clarityScore < 0.6; // Change to 0.7 for stricter
更改问题限制
在 generateQuestions():
return questions.slice(0, 3); // Change to 2 for fewer questions
添加自定义域
添加到 detectDomain():
if (/(your|custom|keywords)/i.test(prompt)) {
return 'your_domain';
}
然后添加处理 generateQuestions() 和 createOptimizedPrompt().
🏗️ 发展
构建
npm run build
观看模式
npm run dev
项目结构
mcp-prompt-optimizer/
├── src/
│ └── index.ts # Main server code
├── dist/ # Built output (git-ignored)
├── package.json
├── tsconfig.json
├── README.md
├── LICENSE
└── .gitignore
🎓 运作原理
OTA(优化然后应答)循环
1. Parse & Classify
├── Detect domain
├── Calculate clarity score
└── Identify risk flags
2. Generate Questions (if clarity < 60%)
└── Max 3 targeted questions
3. Create Optimized Prompt
├── Add domain-specific requirements
├── Include risk warnings
└── Specify output format
4. Return Analysis
├── Optimization header
├── Questions (if needed)
└── Enhanced prompt (if ready)
基于关键字的检测
服务器对以下内容使用关键字匹配:
- 域名分类 -快速、确定性
- 清晰度评分 -基于启发式
- 风险检测 -图案匹配
注: 这是有意的简单和快速。没有ML模型,没有API调用,可以脱机工作。
🤝 贡献
欢迎投稿!需要改进的地方:
- []基于ML的领域分类
- []多语言支持
- []从用户反馈中学习
- []与自定义知识库集成
- []自动提示重写(不仅仅是增强)
📄 许可证
MIT许可证-请参阅 许可证 详细信息文件
🔗 相关
⭐ 支持
如果这个工具能帮助你获得更好的人工智能响应,那就给它一颗星吧!
📝 更新日志
v1.1.0版本(2025-11-08)
- 添加
/ori用于自主研究实施工作流的slash命令 - 智能多模型选择 (Opus→ 十四行诗→ 俳句)
- 第0阶段:Opus制定研究策略
- 第一阶段:基于复杂性的动态模型选择
- 第2-4阶段:每个阶段优化模型(节省40%的成本)
- optimized_prompts.md中集成OTA-循环的OODA框架
- 添加了自动网络搜索和文档研究
- 实施了错误处理和回滚机制
- 添加了自动文档更新(README、CHANGELOG)
- 通过创建可配置的工作流
.claude/ori-config.json
v1.0.0(2025-11-08)
- 初始版本
- 域检测(7个域)
- 清晰度评分(0-1分)
- 风险检测(5类)
- 智能问题生成(最多3个)
- 特定领域的提示增强
由以下材料制成❤️ 更好的AI交互