Prompt Optimizer MCP
MCP-сервер и веб-инструмент для улучшения промптов: три инструмента оптимизации системных и пользовательских промптов с итеративной доработкой
- 41 320 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Отправляет текст промптов в настроенный LLM-провайдер для оптимизации
Установка
- Работает в
Ручная установка
docker run -d -p 8081:80 -e VITE_OPENAI_API_KEY=your-openai-key -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=openai --name prompt-optimizer linshen/prompt-optimizerПоднимает веб-интерфейс и MCP-сервер одновременно, MCP доступен на /mcp.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Отправляет текст промптов в настроенный LLM-провайдер для оптимизации
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Prompt Optimizer берет черновой промпт и переписывает его так, чтобы модель давала более точный и предсказуемый ответ. Через MCP доступны три инструмента: оптимизация пользовательского промпта, оптимизация системного промпта и итеративная доработка уже готового промпта под конкретное требование. Кроме MCP-сервера, у проекта есть веб-приложение, десктопное приложение и расширение для Chrome с той же логикой оптимизации, тестированием и оценкой результата и библиотекой сохраненных промптов.
Для кого. Для тех, кто регулярно пишет промпты для LLM и хочет получать более качественные и стабильные формулировки без ручного перебора вариантов.
Подходит, если
- Нужно улучшить формулировку системного или пользовательского промпта прямо из диалога с агентом
- Промпт уже работает, но нужно точечно доработать его под новое требование
- Нужна библиотека промптов с историей версий и тестами
Не подходит, если
- Промпт разовый и простой, доработка через MCP избыточна
- Нет ни одного настроенного API-ключа LLM-провайдера для самого оптимизатора
Пример запроса к агенту
Оптимизируй этот системный промпт через prompt-optimizer, чтобы модель реже уходила от темыMCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
VITE_OPENAI_API_KEYсекрет- Один из поддерживаемых ключей LLM-провайдера, нужен хотя бы один.
MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERобязательная- Провайдер по умолчанию для запросов оптимизации.
Ограничения
Сам оптимизатор промптов вызывает отдельную LLM, значит нужен хотя бы один настроенный API-ключ провайдера (OpenAI, Gemini, DeepSeek, Zhipu и другие, включая локальные через Ollama). MCP-сервер как отдельный npm-пакет не публикуется, ставится через Docker-образ или сборку из исходников монорепозитория. Лицензия AGPL-3.0.
Как отключить. Остановите и удалите контейнер: docker stop prompt-optimizer && docker rm prompt-optimizer, и уберите MCP-сервер из конфига агента.
Частые вопросы
Обязателен ли Docker?
Нет, README также описывает локальную сборку через pnpm для разработчиков, но Docker заявлен как рекомендуемый способ для обычных пользователей.
Какой провайдер нужен для самого оптимизатора?
Нужен хотя бы один ключ из поддерживаемых: OpenAI, Gemini, DeepSeek, Grok, SiliconFlow, Zhipu или свой кастомный endpoint вроде Ollama.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыОткрытая библиотека промптов с плагином Claude Code, MCP-сервером и CLI: поиск, получение и улучшение промптов и скиллов из агента
Хранилище шаблонов промптов с поиском и подстановкой переменных, плюс скрипт, который запускает агентов Claude по всему проекту.
MCP-сервер с шаблонами промптов, цепочками шагов и проверкой вывода: экспорт в навыки Claude Code, Cursor и Codex
Скилл пишет точные промпты под конкретный инструмент: Cursor, Claude Code, Midjourney, Stable Diffusion и другие
MCP-сервер, который вставляет в задачи агента шаг обратной связи: веб или десктоп-окно для текста, картинок и промптов
PromptOps держит Claude Code, Codex и Gemini CLI рядом по проектам и дает ведущему агенту MCP для запуска помощников
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Prompt Optimizer (эта карточка) | да | не нужна | 41 320 | |
| WuMing Skills | нет | 752 | набор скиллов на китайском для Claude Code | |
| Prompt Architect | нет | 333 | скилл оценивает промпт по пяти критериям |
Из блога
Коротко о README
README описывает Prompt Optimizer как инструмент оптимизации промптов с четырьмя способами использования: веб-приложение, десктоп, расширение Chrome и Docker-деплой. Отдельный документ по MCP-серверу перечисляет три инструмента: optimize-user-prompt, optimize-system-prompt и iterate-prompt, работающие поверх Streamable HTTP, и показывает подключение к Claude Desktop через файл services.json.