Prompt Optimizer
MCP-сервер и веб-инструмент для улучшения промптов: три инструмента оптимизации системных и пользовательских промптов с итеративной доработкой
Средний риск
Средний уровень ставим, когда инструмент запускает код, ходит в сеть или читает файлы проекта. Перед установкой посмотрите, что именно он делает.
Почему такой уровень
- Отправляет текст промптов в настроенный LLM-провайдер для оптимизации
Установка
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.
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 темыОграничения
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.
MCP
- Транспорт
- http
- Авторизация
- не нужна
| Переменные окружения | |
|---|---|
| VITE_OPENAI_API_KEY секрет | Один из поддерживаемых ключей LLM-провайдера, нужен хотя бы один. |
| MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER обязательная | Провайдер по умолчанию для запросов оптимизации. |
Проверка безопасности
- Отправляет текст промптов в настроенный LLM-провайдер для оптимизации
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.
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.
Похожие
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Самообучающийся агент от Nous Research: терминал, мессенджеры, cron-задачи и скиллы, которые он пишет сам
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
Открытая библиотека промптов с плагином Claude Code, MCP-сервером и CLI: поиск, получение и улучшение промптов и скиллов из агента