Enhance Prompt MCP-server (PromptPilot)

Enhance Prompt MCP-server (PromptPilot)

PromptPilot akselererer og forbedrer opprettelsen av AI-prompter med interaktive, veiledede arbeidsflyter, og gir utviklere mulighet til å standardisere og forbedre AI-genererte resultater.

Hva gjør “Enhance Prompt” MCP-serveren?

Enhance Prompt MCP-serveren, også kjent som PromptPilot, er laget for å hjelpe brukere med å generere og forbedre promtper for generative AI-modeller. Den fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne tjenester, og tilbyr både rask promptgenerering basert på brukernøkkelord og et veiledet, samtalebasert grensesnitt som leder brukerne gjennom forbedringen av promptkravene sine. Ved å tilby strukturerte arbeidsflyter for promptopprettelse, gir den utviklere og sluttbrukere mulighet til å standardisere og forbedre kvaliteten på AI-genererte svar. Serveren er tilpasset for integrasjon i bredere utviklingsarbeidsflyter, og muliggjør oppgaver som rask prototyping av promtper og interaktiv promptforbedring for ulike AI-applikasjoner.

Liste over promtper

Ingen eksplisitte promptmaler er listet i tilgjengelig dokumentasjon eller depofiler.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er dokumentert eller listet i tilgjengelige depofiler.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitte MCP-verktøy er definert eller listet i tilgjengelige depofiler (f.eks. server.py eller tilsvarende).

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Rask prototyping av promtper: Utviklere kan raskt generere grunnleggende promtper fra nøkkelord eller fraser, og dermed akselerere de innledende fasene av AI-modelleksperimentering.
  • Samtalebasert promptforbedring: Det veiledede Q&A-grensesnittet hjelper brukere med å iterativt forbedre promtper gjennom en interaktiv, chatbasert arbeidsflyt, noe som gir mer effektive AI-resultater.
  • Forbedring av promptkvalitet: Ved å bruke AI-drevet forbedring kan brukere øke relevansen og detaljrikdommen i promptene sine, noe som gir høyere kvalitet og mer målrettede resultater.
  • Integrasjon med utviklingsarbeidsflyter: Serveren kan inkorporeres i bredere verktøykjeder, slik at automatisert promptgenerering og -forbedring blir en del av kontinuerlig integrasjon eller distribusjonsprosesser.

Hvordan sette det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js og npm er installert.
  2. Klon depotet:
    git clone https://github.com/FelixFoster/mcp-enhance-prompt
  3. Installer avhengigheter:
    npm install
  4. Bygg prosjektet:
    npm run build
  5. Kjør serveren:
    node build/index.js (eller bruk Docker/npx etter behov).
  6. Legg til serveren i Windsurf-konfigurasjonen din (eksempel under).
{
  "mcpServers": {
    "enhance-prompt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enhance-prompt-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${ENHANCE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Merk: Sikre API-nøkler med miljøvariabler som vist ovenfor.

Claude

  1. Installer Node.js og npm.
  2. Klon og sett opp depotet som ovenfor.
  3. Legg til serveren i Claude-konfigurasjonen din.
{
  "mcpServers": {
    "enhance-prompt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enhance-prompt-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${ENHANCE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Merk: Bruk miljøvariabler for sensitive data.

Cursor

  1. Forutsetninger: Node.js, npm.
  2. Klon og bygg som beskrevet.
  3. Legg til MCP-serveren i Cursors konfigurasjon.
{
  "mcpServers": {
    "enhance-prompt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enhance-prompt-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${ENHANCE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Merk: Bruk miljøvariabler for sikkerhet.

Cline

  1. Installer nødvendige verktøy (Node.js, npm).
  2. Sett opp som beskrevet ovenfor.
  3. Legg til serveren i Clines konfigurasjon.
{
  "mcpServers": {
    "enhance-prompt": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "enhance-prompt-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${ENHANCE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Merk: Sikre konfigurasjonen din ved å bruke miljøvariabler for API-nøkler.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:

{
  "enhance-prompt": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “enhance-prompt” til det faktiske navnet på din MCP-server og angi korrekt URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengelighetDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over promtperIngen maler funnet
Liste over ressurserIngen MCP-ressurser funnet
Liste over verktøyIngen MCP-verktøy funnet
Sikring av API-nøklerBruk av miljøvariabler i oppsett
Støtte for sampling (mindre viktig ved vurdering)Ikke dokumentert

| Roots-støtte | Ikke dokumentert | | Sampling | Ikke dokumentert |

Vår vurdering

Enhance Prompt MCP-serveren (PromptPilot) tilbyr en tydelig og enkel oppsettsprosess med god dokumentasjon om installasjon og integrasjon. Fraværet av eksplisitte promptmaler, MCP-ressurser eller verktøy reduserer imidlertid dens umiddelbare nytte som en standardisert MCP-server. Oppsettinstruksjonene og fokuset på sikkerhet er sterke sider, men mangelen på dypere MCP-spesifikke funksjoner begrenser poengsummen for avanserte brukere.

Vurdering: 5/10

MCP-score

Har en LISENS✅ (MIT)
Har minst ett verktøy
Antall Forks1
Antall Stjerner5

Vanlige spørsmål

Hva er Enhance Prompt MCP-serveren?

Enhance Prompt MCP-serveren (PromptPilot) er et verktøy som hjelper deg med å generere og forbedre promtper for generative AI-modeller. Den tilbyr både rask promptopprettelse fra nøkkelord og en interaktiv arbeidsflyt for veiledet promptforbedring.

Hva er de viktigste bruksområdene for denne MCP-serveren?

Viktige bruksområder inkluderer rask prototyping av promtper, interaktiv samtalebasert promptforbedring, forbedring av promptkvalitet for bedre AI-resultater, og sømløs integrasjon i automatiserte utviklingsarbeidsflyter.

Kommer Enhance Prompt MCP-serveren med innebygde promptmaler eller verktøy?

Nei, den nåværende versjonen tilbyr ikke eksplisitte promptmaler eller egendefinerte MCP-verktøy; den fokuserer i stedet på veiledet promptgenerering og -forbedring.

Hvordan sikrer jeg API-nøklene mine under oppsett?

Bruk alltid miljøvariabler for sensitiv informasjon som API-nøkler. Oppsettinstruksjonene for hver klient (Windsurf, Claude, Cursor, Cline) inkluderer eksempler på hvordan dette gjøres.

Hvordan kan jeg integrere denne serveren i FlowHunt?

Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, og konfigurer den deretter med detaljene til din Enhance Prompt MCP-server i systemets MCP-konfigurasjonsseksjon. Bruk det oppgitte JSON-formatet for å koble til serveren din og aktivere dens funksjoner for AI-agenten din.

Prøv Enhance Prompt MCP-server (PromptPilot)

Superlad AI-arbeidsflytene dine med rask, veiledet promptgenerering og -forbedring. Integrer Enhance Prompt MCP i dine FlowHunt-prosjekter for bedre og mer konsistente AI-resultater.

Lær mer

Langfuse MCP Server-integrasjon
Langfuse MCP Server-integrasjon

Langfuse MCP Server-integrasjon

Langfuse MCP Server kobler FlowHunt og andre AI-klienter til Langfuse prompt-repositorier via Model Context Protocol, og muliggjør sentralisert prompt-oppdagels...

4 min lesing
AI MCP +4
Dumpling AI MCP-server
Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-server

Dumpling AI MCP-serveren for FlowHunt gjør det mulig for AI-assistenter å koble til et bredt spekter av eksterne datakilder, API-er og utviklerverktøy. Den gir ...

4 min lesing
AI MCP Server +4
ClickUp MCP Server-integrasjon
ClickUp MCP Server-integrasjon

ClickUp MCP Server-integrasjon

Integrer ClickUp prosjektstyring med AI-assistenter ved hjelp av ClickUp MCP Server. Denne broen gjør det mulig for AI-agenter å få tilgang til og automatisere ...

3 min lesing
AI Project Management +5