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提示模板库服务

一个提供可重用高质量提示模板的模型上下文协议(MCP)服务器，适用于开发、写作和分析任务。

  • by MuLIAICHI
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 MuLIAICHI/mcp-prompts-library

使用说明

🚀 提示词库 MCP 服务器

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，为各种开发、写作和分析任务提供可重用、高质量的提示模板。您可以在Claude桌面版或任何兼容MCP的客户端中直接使用这些提示。

📋 目录

✨ 特点/功能

  • 20+个专业提示 跨越多个类别
  • 模块化架构 - 易于扩展和定制
  • 全面回应 - 详细、结构化的输出结果
  • 灵活的论点 - 根据您的特定需求自定义提示
  • MCP 兼容 - 与Claude Desktop、Cursor和其他MCP客户端兼容

🛠️ 安装

先决条件

  • Python 3.8 或更高版本
  • Claude Desktop（或另一个与MCP兼容的客户端）

步骤1：克隆或下载

# Create project directory
mkdir prompt-library-mcp
cd prompt-library-mcp

步骤2：设置虚拟环境

# Create virtual environment
python -m venv venv

# Activate it
# On Mac/Linux:
source venv/bin/activate

# On Windows:
venv\Scripts\activate

步骤3：安装依赖项

# Create requirements.txt with:
echo "mcp>=1.0.0" > requirements.txt

# Install
pip install -r requirements.txt

步骤4：创建项目结构

prompt-library-mcp/
├── prompts/
│   ├── __init__.py
│   ├── code_prompts.py
│   ├── writing_prompts.py
│   └── analysis_prompts.py
├── server.py
├── requirements.txt
└── README.md

将所有提供的文件复制到它们各自对应的位置。

⚙️ 配置

连接到Claude桌面版

  1. 找到您的配置文件：

    • Mac（苹果电脑）： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
    • Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

  2. 编辑配置文件 （如果不存在则创建）：

{
  "mcpServers": {
    "prompt-library": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/your/prompt-library-mcp/server.py"]
    }
  }
}

重要的将路径替换为您实际的绝对路径！

Mac/Linux 示例：

"args": ["/Users/yourname/prompt-library-mcp/server.py"]

Windows 示例：

"args": ["C:\\Users\\YourName\\prompt-library-mcp\\server.py"]
  1. 完全重启Claude桌面版

📚 可用提示

💻 代码提示（10个提示）

提示名称 描述 关键参数
code-review 全面代码审查，遵循最佳实践 代码、语言、重点
debug-helper 调试代码并找到解决方案 代码，错误
refactor-code 重构以提高代码质量 代码，目标
add-tests 生成单元测试 代码，框架
explain-code 清晰解释代码 代码，等级
api-design 设计或审查API 要求、风格
optimize-performance 性能优化 代码，瓶颈
security-audit 安全漏洞分析 代码，上下文
database-schema 数据库设计与审查 要求，数据库
git-commit-message 生成提交信息 更改、风格

✍️ 写作提示（4个提示）

提示名称 描述 关键参数
blog-post 生成引人入胜的博客文章 主题、语气、长度
email-writer 撰写专业的电子邮件 目的、收件人、要点
documentation 创建技术文档 主题，受众
social-media 社交媒体内容 平台、主题、风格

📊 分析提示（4个提示）

提示名称 描述 关键参数
data-analysis 分析数据并提供见解 数据描述，目标
competitive-analysis 竞争对手与市场分析 行业、竞争对手
swot-analysis 进行SWOT分析 主题，背景
bug-report-analysis 分析并确定bug的优先级 bug报告

🎯 使用方法

在Claude Desktop中

  1. 打开Claude桌面版
  2. 点击📎附件图标 在聊天输入框中
  3. 选择“从MCP附加”
  4. 选择“提示库”
  5. 选择您想要的提示 （例如，“代码审查”）
  6. 填写所需的参数：
    • 代码粘贴你的代码
    • 语言（可选）例如，“python”
    • 焦点（可选）例如，“安全”
  7. 点击提交
  8. 发送你的信息 或者直接按回车键使用提示

示例用法

代码审查示例

1. Attach from MCP → prompt-library → code-review
2. Fill in:
   - code: [paste your Python function]
   - language: python
   - focus: performance
3. Submit
4. Send message (or just hit enter)

随后，克劳德将进行全面的代码审查，重点在于性能！

博客文章示例

1. Attach from MCP → prompt-library → blog-post
2. Fill in:
   - topic: "Getting Started with Machine Learning"
   - tone: friendly
   - length: medium
3. Submit and send

测试服务器

测试服务器是否正常运行：

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate  # or venv\Scripts\activate on Windows

# Run the server
python server.py

如果没有错误出现，那就说明它在工作！按下 Ctrl+C 停止。

🔧 添加自定义提示

第一步：定义你的提示

添加到相应的文件中（例如。， prompts/code_prompts.py)：

"your-prompt-name": {
    "name": "your-prompt-name",
    "description": "What your prompt does",
    "arguments": [
        {
            "name": "input",
            "description": "Input description",
            "required": True
        },
        {
            "name": "optional_param",
            "description": "Optional parameter",
            "required": False
        }
    ]
}

步骤2：添加生成逻辑

在同一文件中，添加到 generate_code_prompt() 功能：

elif name == "your-prompt-name":
    input_text = args.get("input", "")
    optional = args.get("optional_param", "default_value")
    
    return f"""Your detailed prompt template here:

**Input:** {input_text}
**Parameter:** {optional}

Please provide:
1. First section
2. Second section
3. Third section
"""

步骤3：重启服务器

重启Claude桌面版以加载新提示。

🐛 故障排除

服务器未在Claude中显示

解决方案：

  1. 检查配置文件路径是否正确
  2. 使用 绝对路径，不是相对的
  3. 验证 Python 是否在你的 PATH 中
  4. 完全重启Claude桌面版（退出并重新打开）

“命令未找到”错误

解决方案：

  • 使用Python的完整路径：
    "command": "/usr/bin/python3"
    或者
    "command": "C:\\Python39\\python.exe"

提示未加载

解决方案：

  1. 直接测试服务器：
    python server.py
  2. 检查Python错误
  3. 确认所有文件均已到位
  4. 确保在测试时虚拟环境已激活

虚拟环境问题

Mac/Linux：

source venv/bin/activate
python server.py

Windows：

venv\Scripts\activate
python server.py

检查Claude日志

Mac：

tail -f ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

Windows：

type %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

🚀 高级配置

使用特定版本的Python

{
  "mcpServers": {
    "prompt-library": {
      "command": "/usr/local/bin/python3.11",
      "args": ["/path/to/server.py"]
    }
  }
}

多个MCP服务器

{
  "mcpServers": {
    "prompt-library": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/prompt-library-mcp/server.py"]
    },
    "other-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/other-server/index.js"]
    }
  }
}

📖 提示类别解析

代码提示

非常适合需要以下帮助的开发者：

  • 代码审查和质量检查
  • 调试和错误解决
  • 重构与优化
  • 测试生成
  • API和数据库设计

写作提示

非常适合需要以下内容的创作者：

  • 博客文章和博文
  • 专业的电子邮件
  • 技术文档
  • 社交媒体内容

分析提示

非常适合战略工作，如：

  • 数据洞察与分析
  • 竞争性研究
  • SWOT分析
  • 错误分类与优先级排序

🤝 贡献/参与

想要添加自己的提示或改进现有的提示吗？

  1. 为仓库创建分支（或：克隆仓库）
  2. 按照现有结构添加你的提示
  3. 彻底测试
  4. 提交一个包含以下内容的拉取请求：
    • 新提示的描述
    • 示例用法
    • 任何新的依赖项

📝 最佳实践

撰写优秀的提示语

  1. 要具体清晰、详细的说明
  2. 结构输出使用编号列表和章节
  3. 提供示例展示良好输出的样例
  4. 允许灵活性用于自定义的可选参数
  5. 以用户为先什么最能帮助用户？

组织提示（或：整理提示）

  • 按类别分组 （代码、写作、分析）
  • 使用清晰的命名 （动词-名词格式）
  • 写出好的描述 （用户在Claude中看到这些）
  • 记录论据 （解释每个的作用）

🆘 支持

  • 有问题吗？ 查看故障排除部分
  • 有问题吗？ 查看使用示例
  • 不起作用吗？ 检查Claude Desktop的日志
  • 需要帮助吗？ 请访问 https://modelcontextprotocol.io 查看MCP（模型上下文协议）的文档

🎉 愿你灵感满满，提示如泉涌！

开始使用您的提示库，并通过Claude桌面版提升您的工作效率。自定义、扩展，让它成为您专属的工具！

专业小贴士尝试在对话中结合多个提示以处理复杂的工作流程。例如：

  1. 使用 api-design 设计一个API
  2. 然后使用 add-tests 为其创建测试
  3. 最后使用 documentation 把所有事情都记录下来！

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