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MCP Prompt Server

不知道你有没有类似痛点

积累了一大堆 Prompt,但经常想不起来用。

每次用都需要复制粘贴,非常繁琐。

有人会放在 AI 编程工具的 Rules 中,可以解决一部分问题。

但我想,是否可以把常用的 Prompt 也做成 MCP。

里面的一个个 Prompt 模版设计成 tools,这样就能用自然语言对话就能调用各种 Prompt。

上网搜了下,果然已经有类似的 MCP,原版地址

https://github.com/gdli6177/mcp-prompt-server

Fork 了一份,把自己的常用 Prompt 改造一番,发现异常好用。

这个 MCP 的神奇效果

再也不需要复制粘贴大量提示词了。

完全用自然语言对话,自动调用 Prompt 生成可视化网页,设计 PRD,生成标题等等

AI 自动会找到合适的 Prompt 处理。

可以安装在 Raycast、Cursor、Windsurf、Cherrystudio 等任意支持 MCP 的工具中。

Raycast 为例,演示效果

@prompt 让写设计个产品原型并写 PRD

甚至还能组个多个 MCP 工具,实现复杂工作流。

我让 AI 基于我正在浏览的内容,生成微信公众号标题。


主要功能

  • 📦 丰富的 Prompt 模板:内置多种高质量 Prompt,涵盖代码、写作、产品、知识卡片、网页生成、结构化总结等场景。
  • 🛠️ 即插即用的 MCP 工具:所有 Prompt 自动注册为 MCP 工具,支持参数化调用,适配主流编辑器。
  • 🔄 热加载与管理:支持一键 reload,无需重启即可加载新 Prompt。
  • 🧩 极易扩展:只需添加 YAML/JSON 文件即可扩展新功能,无需改动主程序。
  • 🏷️ 支持多语言与多领域:适合中英文内容、产品、教育、媒体、AI 等多种应用。

目录结构

mcp-prompt-server/
├── package.json
├── src/
│   ├── index.js                # 服务器主入口
│   └── prompts/                # 所有Prompt模板目录
│       ├── gen_summarize.yaml
│       ├── gen_title.yaml
│       ├── gen_html_web_page.yaml
│       ├── gen_3d_webpage_html.yaml
│       ├── gen_bento_grid_html.yaml
│       ├── gen_knowledge_card_html.yaml
│       ├── gen_magazine_card_html.yaml
│       ├── gen_prd_prototype_html.yaml
│       ├── ...                # 更多Prompt模板
│   └── prompt_more / # 可选扩展Prompt
└── README.md

快速开始

  1. 安装依赖

    npm install
    
  2. 启动服务器

    npm start
    

    启动后,MCP Prompt Server 会自动加载src/prompts/目录下所有 Prompt 模板,并以 MCP 工具形式对外提供服务。


如何使用

工具集成

Raycast

  1. 在 Raycast 搜索 install server(MCP)

  2. 给 MCP 输入一个名字,建议简单点,方便以后@使用,比如叫 prompt

  3. Command 填写 node

  4. Argument 填写你的 index.js 路径地址

  5. 保存即可,Raycast 会自动集成 MCP Prompt Server。

注意事项
  • 未来新增 Prompt,可以复制已有模版让 AI 参考生成 YAML 文件。
  • 模版中的 arguments: [] 要么为空,要么参数设置为非必填(false),否则 Raycast 会报错。
  • 如果报错,可以在 Raycast 中搜"manage server(MCP)"卸载后重装。
  • 每次新增 Prompt,都需要卸载重装 MCP,暂时没找到更优解。

Cursor

  • 编辑 ~/.cursor/mcp_config.json,添加如下内容(请将路径替换为你实际的项目路径):

    {
      "servers": [
        {
          "name": "Prompt Server",
          "command": "node",
          "args": ["/你的文件实际路径/mcp-prompt-server/src/index.js"],
          "transport": "stdio"
        }
      ]
    }
    
  • 保存后重启 Cursor,即可在工具面板中看到所有 Prompt 工具。

Windsurf

  • 编辑 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json,添加:

    {
      "mcpServers": {
        "prompt-server": {
          "command": "node",
          "args": ["/path/to/mcp-prompt-server/src/index.js"],
          "transport": "stdio"
        }
      }
    }
    
  • 刷新 Windsurf 设置,Prompt Server 即刻生效。

Trae

  • 编辑配置文件,添加:

    {
      "mcpServers": {
        "Prompt Server": {
          "command": "node",
          "args": ["/你的文件实际路径/mcp-prompt-server/src/index.js"]
        }
      }
    }
    
  • 保存配置后重启 Trae 即可使用。


部署到 Smithery.ai

Smithery.ai 是一个 MCP 服务器托管平台,可以让你的 MCP 服务无需本地安装即可在线使用。以下是部署步骤:

1. 准备项目

确保你的项目根目录已包含以下文件:

  • Dockerfile - 定义如何构建服务器容器
  • smithery.yaml - 定义如何启动 MCP 服务器

2. 创建 Smithery 账号

  1. 访问 Smithery.ai 并注册账号
  2. 使用 GitHub 账号登录更方便,因为可以直接集成仓库

3. 将项目推送到 GitHub

确保你的项目代码已推送到 GitHub 仓库:

# 初始化Git仓库(如果尚未初始化)
git init

# 添加所有文件
git add .

# 提交更改
git commit -m "准备部署到Smithery"

# 添加远程仓库(替换为你的GitHub仓库URL)
git remote add origin https://github.com/你的用户名/mcp-prompt-server.git

# 推送到GitHub
git push -u origin main

4. 在 Smithery 部署

  1. 登录 Smithery.ai
  2. 点击"Deploy Server"按钮
  3. 选择你的 GitHub 仓库
  4. 如果你的 MCP 服务器不在仓库根目录,需要在设置中指定基础目录
  5. 点击"Deploy"按钮开始部署

5. 部署完成

部署成功后,你会获得一个托管 URL,格式类似:

https://server.smithery.ai/你的用户名/mcp-prompt-server/...

6. 使用托管服务

在支持 MCP 的客户端(如 Claude Desktop、Raycast、Cursor 等)中,添加托管服务:

  1. 选择"Add MCP Server"
  2. 选择"Smithery Server"
  3. 搜索并选择你的服务器名称
  4. 完成设置

现在,你可以通过网络使用你的 MCP Prompt Server,无需本地安装和运行!

如何扩展 Prompt

  1. 新建 YAML 或 JSON 文件,放入src/prompts/目录。

  2. 模板格式示例

    name: your_prompt_name
    description: 这个Prompt的用途说明
    arguments: []
    messages:
      - role: user
        content:
          type: text
          text: |
            你的Prompt内容,支持参数占位符{{param}}
    
  3. 热加载 Prompt

    • 在编辑器中调用reload_prompts工具,或重启服务器即可。

管理与调试

  • reload_prompts:热加载所有 Prompt 模板
  • get_prompt_names:获取当前所有可用 Prompt 名称

高级用法与扩展

  • 支持多轮对话 Prompt、复杂参数、跨语言内容、数据可视化等高级场景
  • 可将src/prompts/更多Prompt,需要时拿出来/目录下的模板随时复制到主目录启用

常见问题

  • Prompt 未生效?
    检查 YAML 格式、name 字段唯一性,并 reload 或重启服务。
  • 参数不生效?
    确认 arguments 字段正确,调用时传递参数名和值。

贡献与反馈

  • 欢迎提交新 Prompt、优化建议或 Bug 反馈!
  • 联系作者:向阳乔木

License

MIT


如需进一步定制、批量生成 Prompt 或企业级集成,欢迎联系作者或提交 Issue!

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