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提示指南查询服务

Meta-Prompt MCP是一个提供Google和Anthropic官方提示指南查询的服务，帮助用户在LLM工作流程中优化提示设计和系统提示。

  • by kapillamba4
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 kapillamba4/meta-prompt-mcp

使用说明

元提示MCP

在LLM工作流程中即时访问谷歌和Anthropic的官方提示指南——针对制作高质量的元提示和系统提示进行了优化。

它的作用

Meta Prompt MCP是一个MCP服务器，它直接在您的LLM工作流程中展示谷歌和Anthropic的官方提示最佳实践。您可以按需查询专家指南，而不是搜索文档或猜测如何指导LLM。

这在制作元提示（代理的系统提示）或优化自己的提示策略时尤其有价值。通过将提示建立在经过验证的方法论基础上，您将生成更有效、结构更合理的输出。

运作原理

您的MCP主机（Claude Desktop、Cursor等）通过stdio与服务器通信。当您要求提供指南时，服务器会从捆绑的降价文件中检索该指南，无需API调用，无延迟。

┌────────────────────────┐          ┌──────────────────────────┐
│   Your LLM Host        │◄─stdio──►│  Meta-Prompt MCP Server  │
│  (Claude Desktop, etc) │          │                          │
└────────────────────────┘          │  • get_google_guide      │
                                    │  • get_anthropic_guide   │
                                    │                          │
                                    │  Data layer:             │
                                    │  ./data/                 │
                                    │  ├── google_*.md         │
                                    │  └── anthropic_*.md      │
                                    └──────────────────────────┘

主要特点

  • get_google_guide --检索Google的全面提示指南，涵盖技术、最佳实践和LLM配置
  • get_anthropic_guide --检索Anthropic关于思维链、多焦点提示和扩展思维的指南
  • 零依赖 --完全离线运行，捆绑指南；不需要API密钥或网络调用

验证

我们运行了一个基准测试，比较了在5个不同任务中使用和不使用指南访问生成的提示。一位独立法官对LLM的清晰度、特异性、结构、有效性和整体质量（1-10分制）进行了评分。

查看完整结果→

要重现基准测试：

export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...
make benchmark

快速开始

1.安装

# Via uvx (recommended — run without installing globally)
uvx meta-prompt-mcp

# Or install via pip
pip install meta-prompt-mcp

该套装附带捆绑的降价指南-无需API密钥或设置。

2.配置您的MCP主机

克劳德桌面版

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "meta-prompt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["meta-prompt-mcp"]
    }
  }
}

光标

添加到MCP设置中：

{
  "mcpServers": {
    "meta-prompt-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["meta-prompt-mcp"]
    }
  }
}

克劳德代码

在终端中运行以下命令：

claude mcp add meta-prompt-mcp -- uvx meta-prompt-mcp

用法

在制作提示时查询指南。示例：

  • “我正在构建一个代码审查代理。请参考谷歌指南，帮助我编写更好的系统提示。”
  • “根据Anthropic指南，建议对这一提示进行改进，以更好地推理。”
  • “指南中的哪种技术最适合这项任务？”

法学硕士阅读指南，并利用这些知识为您的提示提供更明智的建议和反馈。

发展

# Clone the repo
git clone https://github.com/kapillamba4/meta-prompt-mcp.git
cd meta-prompt-mcp

# Install in dev mode
make dev

# Run the server
make run

可用命令

make dev        # Install in editable mode with dev dependencies
make run        # Start the MCP server locally
make lint       # Check code quality
make format     # Auto-format code with Black & isort
make test       # Run test suite
make benchmark  # Run prompt quality benchmark (requires OPENROUTER_API_KEY)
make build      # Build distribution packages
make publish    # Publish to PyPI

项目结构

meta-prompt-mcp/
├── pyproject.toml                 # Dependencies and package config
├── Makefile                       # Development commands
├── .env.example                   # Template for OPENROUTER_API_KEY
│
├── benchmarks/
│   ├── benchmark.py               # Prompt quality evaluation script
│   └── results.md                 # Benchmark results
│
└── src/meta_prompt_mcp/
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py                # Entry point (python -m)
    ├── server.py                  # FastMCP server & tool definitions
    └── data/
        ├── google_prompting_guide.md
        └── anthropic_prompting_guide.md

贡献

欢迎问题、功能请求和贡献。请打开一个问题 GitHub.

许可证

麻省理工学院

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