npm package: @lmk1010/promptengine-mcp-server
Description: MCP插件服务器，用于自动总结和保存prompt到PromptEngine
Author: PromptEngine Team
Latest version: 1.0.1

# PromptEngine MCP插件服务器

这是一个专为PromptEngine设计的MCP（Model Context Protocol）插件服务器，可以在Cursor、Trae等支持MCP的AI工具中自动总结和保存prompt。

## 功能特性

- 🤖 **智能分析**: 自动分析prompt内容，提供分类、标签、应用领域建议
- 💾 **一键保存**: 直接将prompt保存到PromptEngine系统
- 🏷️ **智能标签**: 根据内容自动生成相关标签
- 📊 **分类建议**: 智能识别prompt类型并建议合适分类
- 🔧 **灵活配置**: 支持自定义API地址、默认分类等配置
- 🚀 **即插即用**: 简单配置即可在AI工具中使用

## 可用工具

### 1. `summarize_prompt`
智能分析和总结prompt内容
- **参数**: 
  - `content` (必需): prompt内容
  - `title` (可选): 自定义标题
  - `category` (可选): 自定义分类
  - `tags` (可选): 自定义标签
  - `domain` (可选): 应用领域
  - `domainType` (可选): 领域类型

### 2. `save_prompt`
保存prompt到PromptEngine系统
- **参数**:
  - `title` (必需): prompt标题
  - `content` (必需): prompt内容
  - `summary` (可选): 摘要
  - `category` (可选): 分类
  - `tags` (可选): 标签数组
  - `domain` (可选): 应用领域
  - `domainType` (可选): 领域类型
  - `isPublic` (可选): 是否公开

### 3. `analyze_prompt`
深度分析prompt内容
- **参数**:
  - `content` (必需): prompt内容

### 4. `auto_save_prompt`
自动分析并保存prompt（一站式服务）
- **参数**:
  - `content` (必需): prompt内容
  - `title` (可选): 自定义标题
  - `isPublic` (可选): 是否公开

### 5. `get_categories`
获取可用的prompt分类列表

### 6. `get_domains`
获取可用的应用领域列表

## 安装和配置

### 1. 安装依赖

```bash
cd mcp-prompt-server
npm install
```

### 2. 配置环境变量

复制配置模板：
```bash
cp env.example .env
```

编辑 `.env` 文件：
```bash
# PromptEngine API地址
PROMPT_ENGINE_API_URL=http://localhost:8080/api

# API密钥（如果需要）
# PROMPT_ENGINE_API_KEY=your_api_key_here

# 默认配置
PROMPT_ENGINE_DEFAULT_CATEGORY=AI助手
PROMPT_ENGINE_DEFAULT_DOMAIN=general
PROMPT_ENGINE_DEFAULT_DOMAIN_TYPE=GENERAL
PROMPT_ENGINE_AUTO_SAVE=false
```

### 3. 构建项目

```bash
npm run build
```

## 在Cursor中使用

### 1. 配置MCP服务器

在Cursor设置中，添加MCP服务器配置：

```json
{
  "mcpServers": {
    "prompt-engine": {
      "command": "node",
      "args": ["dist/index.js"],
      "cwd": "/path/to/your/mcp-prompt-server",
      "env": {
        "PROMPT_ENGINE_API_URL": "http://localhost:8080/api",
        "PROMPT_ENGINE_DEFAULT_CATEGORY": "AI助手",
        "PROMPT_ENGINE_DEFAULT_DOMAIN": "general",
        "PROMPT_ENGINE_DEFAULT_DOMAIN_TYPE": "GENERAL"
      }
    }
  }
}
```

### 2. 重启Cursor

配置完成后重启Cursor即可使用。

## 在Trae中使用

### 1. 添加MCP服务器

在Trae的设置中添加MCP服务器：
- 服务器路径: `/path/to/your/mcp-prompt-server/dist/index.js`
- 启动命令: `node`
- 环境变量: 按需配置

### 2. 重启Trae

配置完成后重启Trae即可使用。

## 使用示例

### 在AI对话中使用

1. **自动分析并保存prompt**:
   ```
   请使用auto_save_prompt工具保存这个prompt:
   "请帮我写一个Python函数，用于计算斐波那契数列"
   ```

2. **只分析不保存**:
   ```
   请使用analyze_prompt工具分析这个prompt的分类和标签
   ```

3. **自定义保存**:
   ```
   请使用save_prompt工具保存，标题为"斐波那契计算器"，分类为"编程"
   ```

### 快速启动

使用提供的启动脚本：
```bash
./start.sh
```

## 故障排除

### 常见问题

1. **连接PromptEngine API失败**
   - 检查API地址是否正确
   - 确认PromptEngine服务器已启动
   - 检查网络连接

2. **保存失败**
   - 检查API密钥配置
   - 确认用户权限
   - 查看服务器日志

3. **MCP服务器无法启动**
   - 检查Node.js版本（推荐16+）
   - 确认依赖已安装
   - 检查文件权限

### 日志查看

服务器日志会输出到stderr，可以通过以下方式查看：
```bash
./start.sh 2>&1 | tee server.log
```

## 开发和扩展

### 项目结构

```
mcp-prompt-server/
├── src/
│   ├── config/          # 配置管理
│   ├── services/        # 业务服务
│   ├── tools/           # MCP工具定义
│   ├── types/           # 类型定义
│   └── index.ts         # 入口文件
├── dist/                # 编译输出
├── package.json
├── tsconfig.json
├── start.sh            # 启动脚本
├── env.example         # 配置模板
├── mcp-config.json     # MCP配置示例
└── README.md
```

### 添加新工具

1. 在 `src/tools/promptTools.ts` 中添加工具定义
2. 实现工具逻辑
3. 重新构建项目

### 扩展分析能力

可以在 `src/services/promptEngine.ts` 中的 `analyzePrompt` 方法中：
- 集成更强大的AI分析服务
- 添加更复杂的关键词匹配
- 实现机器学习分类器

## 许可证

MIT License

## 支持

如有问题请创建Issue或联系开发团队。