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MCP Prompts

社区

用于存储和提供可复用 AI 提示词与代理模板的本地 MCP 服务器。

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分类: 开发工具第 243 / 438
Stars: ★ 118 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Node.js
凭据: 无需凭据
最近提交: 4 天前
工具数: 7

51FMRS · D

仅基于 README 的评估：这是一个用于提示词增删改查和模板展开的自托管 MCP 服务器，并附带一个独立的 shell 脚本编排层；除文中所述内容外，未提供许可证、身份验证或托管服务的更多细节。

最强项 · 安装易用性 13/20 最弱项 · 维护活跃度 7/20

可靠性

8/20

安全与权限

11/20

维护活跃度

7/20

文档质量

12/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 8/20: README 给出了工具列表（list_prompts、get_prompt、create_prompt 等）和一个最简架构图，但没有提供任何可核验的执行证据：未见 CI 工作流文件、未见测试文件内容，只提到 'pnpm test' 命令名而无测试覆盖说明。orchestrate-project.sh 通过调用外部 claude CLI 来驱动分析流程，其正确性与错误处理完全不可见。按静态审查规则，缺乏可核验的 CI/测试证据时可靠性不得超过 12 分，现按证据薄弱进一步下调至 8 分。
安全与权限 11/20: 服务器本身以本地 JSON 文件存储提示词，读写操作风险较低，但 delete_prompt/update_prompt 等具备破坏性的操作未说明是否有确认或备份机制。更值得关注的是 orchestrate-project.sh 会调用 claude CLI 对任意外部项目目录进行'分析/评审'并生成子代理，涉及跨目录访问和进程调用，文档未披露其权限边界、网络访问范围或确认机制。仓库还存在归档的 AWS/多租户/支付相关企业功能，虽然 README 声明多数用户不需要，但其存在意味着代码库中可能包含处理支付/云凭据的路径，静态审查无法排除风险。未发现红线级问题（无恶意软件、无凭据窃取证据、无虚假身份或测试结果），故不触发 0-4 分红线，但权限最小化与数据边界披露不完整。
维护活跃度 7/20: 仓库元数据显示 License 为 unknown，而 README 底部却声称 'MIT'，两者矛盾，无法确认真实许可证状态，这本身就是治理不清的信号。70 个未关闭 issue 相对 117 星的规模而言比例偏高，暗示响应能力有限；未提供任何提交历史、发布版本或安全响应渠道的信息。综合来看，项目似乎仍在维护但治理与版本管理存在明显缺口。
文档质量 12/20: README 结构清晰，包含快速开始、Claude Desktop 配置示例、工具列表表格、目录组织和架构图，对新手较友好。但工具参数（如各工具的输入 schema、返回格式）未列出，也没有说明限制、成本、错误处理或故障排查章节；企业部署功能仅链接到 archive 目录未在主文档中说明风险边界。文档与许可证声明存在前后矛盾（README 称 MIT，元数据称 unknown），削弱了文档可信度。
安装易用性 13/20: 安装步骤简单直接（pnpm install → pnpm build → pnpm start），并给出了 Claude Desktop 的 mcp.json 配置示例，路径与环境变量说明明确，属于典型的低门槛安装流程。但静态审查未见任何自动化测试或 CI 验证这些步骤在真实环境下可运行，按静态校准规则，在缺乏可核验执行证据时安装易用性不得超过 15 分，故評为 13 分。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-26

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件

适合谁

维护个人或团队提示词与代理模板库的开发者
希望在 Claude Desktop/Cursor 中将提示词管理作为 MCP 工具使用的用户
使用 claude CLI 并配合专用子代理进行编排的项目

不适合谁

需要托管式/多租户提示词服务的团队（企业级 AWS 功能位于单独的归档模块中）
希望使用数据库存储提示词的用户（提示词以纯 JSON 文件形式存储）
不熟悉配置 MCP 客户端 JSON 文件的非技术用户

所需权限

对配置的 PROMPTS_DIR 目录具有本地文件系统读写权限
能够执行 Node.js 服务器进程
编排脚本还会额外调用本地的 claude CLI

风险与副作用

提示词和代理模板以纯 JSON 文件形式存储，README 未描述任何访问控制机制
create_prompt/update_prompt/delete_prompt 允许已连接的客户端修改或删除本地文件，README 中未提及确认步骤
README 未说明 stdio 服务器本身的身份验证机制
存在企业版/AWS 部署功能，但仅在归档说明中提及，主 README 未详细说明

安装接入

准备工作

运行环境：Node.js

PROMPTS_DIR 必填提示词 JSON 文件所在目录，指向仓库内 data/prompts/ 路径，无需外部获取。

运行 pnpm install 安装依赖
运行 pnpm build 构建 TypeScript 项目
运行 pnpm start 启动 MCP 服务器
在 ~/.claude/mcp.json 中添加对应配置，将 command 设为 node，args 指向已构建的 dist/mcp-server-standalone.js 绝对路径，并通过 env 中的 PROMPTS_DIR 指定 data/prompts 目录的绝对路径。

claude_desktop_config.json

{"mcpServers":{"prompts":{"command":"node","args":["/absolute/path/to/mcp-prompts/dist/mcp-server-standalone.js"],"env":{"PROMPTS_DIR":"/absolute/path/to/mcp-prompts/data/prompts"}}}}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "prompts": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/absolute/path/to/mcp-prompts/dist/mcp-server-standalone.js"
      ],
      "env": {
        "PROMPTS_DIR": "/absolute/path/to/mcp-prompts/data/prompts"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add prompts -e PROMPTS_DIR=/absolute/path/to/mcp-prompts/data/prompts -- node /absolute/path/to/mcp-prompts/dist/mcp-server-standalone.js

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

在 Claude Desktop 等客户端的工具列表中确认出现 list_prompts、get_prompt、get_stats 等工具，然后调用 get_stats 能返回仓库统计即说明连接成功。

常见排障

确认 PROMPTS_DIR 指向 data/prompts 的绝对路径
若缺少 dist/mcp-server-standalone.js 文件，请先运行 pnpm build 再运行 pnpm start
检查 mcp.json 配置项中是否使用了指向已构建服务器文件的绝对路径
查看 pnpm test / pnpm dev 的输出以排查构建错误

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

列出所有带 esp32 标签的提示词
获取 esp32-fft-configuration-guide 这个提示词
为 Python FastAPI 最佳实践创建一个新提示词
查看提示词仓库的统计信息

工具能力 7

list_prompts 只读

按标签、搜索词或分类等条件查询已存储的提示词。

get_prompt 只读

获取指定提示词并展开其模板。

create_prompt 写入

向仓库中添加新的提示词。

update_prompt 写入

修改已有的提示词。

delete_prompt 破坏性

删除某个提示词。

apply_template 只读

将变量应用到模板字符串中。

get_stats 只读

返回仓库的统计信息。

使用场景

跨项目存储和复用提示词模板

在 MCP 客户端中按标签或分类查询提示词

通过内置脚本对项目进行多代理编排分析

支持客户端

Claude Desktop

Cursor部分支持

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

MCP Prompts 是一个 Model Context Protocol 服务器，用于管理、存储和提供供大语言模型（LLM）交互使用的提示词与提示词模板。它将提示词以 JSON 文件形式保存在 data/prompts/ 目录中，并通过 MCP 工具支持查询、创建、更新和删除提示词。项目还提供用于项目编排的代理（agent）模板，并附带一个调用 claude CLI 的编排脚本，可对整个项目进行分析。可与 Claude Desktop、Cursor 及其他 MCP 客户端配合使用。