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AI提示词库 MCP服务器

@enjoyzl

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stdio

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enjoyzl

About AI提示词库 MCP服务器

No overview available yet

#mcp-server#ai-prompt-library#template-management

AI提示词库 MCP服务器 config

Add this server to your MCP-compatible client using the configuration below.

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-prompt-ts": {
      "command": "node",
      "args": [
        "dist/index.js",
        "--template-dirs=./dir1,./dir2,./dir3"
      ]
    }
  }
}

AI提示词库 MCP服务器 tools

Tool list not available yet

This listing does not currently have a tool list to display. This does not mean the server has no tools; check its documentation for supported capabilities.

We auto-extract tools from the README. The maintainer can list them under a ## Tools heading to populate this section.

Overview

What is AI提示词库 MCP服务器?

基于MCP协议的AI提示词库服务器，为软件开发全生命周期提供结构化提示词模板。支持MCP协议和HTTP REST API双重访问方式，开发者可通过配置模板目录加载60+专业模板，覆盖需求分析、设计、开发、测试、部署等阶段。

How to use AI提示词库 MCP服务器?

克隆仓库后执行npm install && npm run build，使用npm start启动MCP服务器，或npm run start:http启动HTTP服务器（端口3000）。通过环境变量TEMPLATE_DIRS或命令行参数--template-dirs配置多个模板目录。在Cursor IDE的JSON配置中设置mcpServers即可集成。

Key features of AI提示词库 MCP服务器

  • 支持MCP协议和HTTP REST API双重访问
  • 多目录配置，可从多个目录加载模板文件
  • 提供60+专业模板，总容量47.6KB
  • 模板采用Markdown格式，支持占位符和结构化分析
  • 覆盖需求→设计→开发→测试→部署全流程
  • 包含Java Spring Boot、Dubbo、MySQL等技术栈模板

Use cases of AI提示词库 MCP服务器

  • 智能需求分析：自动匹配模板，评估复杂度、风险和实施计划
  • 架构设计与技术评估：根据输入生成微服务架构方案
  • 代码生成与审查：为Service层、API接口等自动生成代码
  • 测试方案与性能优化：提供测试策略、重构方案和安全优化
  • 开发辅助：代码解释、工具指南、技术评估

Frequently asked questions

1

服务器支持哪些传输方式？

支持MCP协议标准传输（通过stdio）以及HTTP REST API（默认端口3000，生产环境3100）。

2

如何同时使用多个模板目录？

设置环境变量`TEMPLATE_DIRS`为逗号分隔的目录路径，或通过`--template-dirs`命令行参数指定，例如`TEMPLATE_DIRS="./prompts,./templates" npm start`。

3

模板文件使用什么格式？

模板采用Markdown格式，支持`{{用户输入}}`、`${变量名}`和`{{}}`三种占位符，可使用【】标记分析框架、列表和表格组织内容。

4

服务器有哪些运行时依赖？

需要Node.js环境，项目使用TypeScript编写，依赖包通过npm安装。无外部数据库或云服务依赖，模板文件从本地文件系统加载。

5

是否需要身份认证或API密钥？

README中未提及任何身份认证或API密钥要求，默认配置直接启动即可使用。

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