Just Prompt - LLM 제공자를 위한 가벼운 MCP 서버

just-prompt OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, DeepSeek, Ollama를 포함한 다양한 대규모 언어 모델(LLM) 공급자에 통합 인터페이스를 제공하는 모델 제어 프로토콜(MCP) 서버입니다.

도구

서버에서 사용할 수 있는 MCP 도구는 다음과 같습니다.

prompt : 여러 LLM 모델에 프롬프트를 보냅니다.
- 매개변수:
  - text : 프롬프트 텍스트
  - models_prefixed_by_provider (선택 사항): 공급자 접두사가 있는 모델 목록입니다. 지정하지 않으면 기본 모델을 사용합니다.
prompt_from_file : 파일에서 여러 LLM 모델로 프롬프트를 보냅니다.
- 매개변수:
  - file : 프롬프트가 포함된 파일의 경로
  - models_prefixed_by_provider (선택 사항): 공급자 접두사가 있는 모델 목록입니다. 지정하지 않으면 기본 모델을 사용합니다.
prompt_from_file_to_file : 파일에서 여러 LLM 모델로 프롬프트를 보내고 응답을 마크다운 파일로 저장합니다.
- 매개변수:
  - file : 프롬프트가 포함된 파일의 경로
  - models_prefixed_by_provider (선택 사항): 공급자 접두사가 있는 모델 목록입니다. 지정하지 않으면 기본 모델을 사용합니다.
  - output_dir (기본값: "."): 응답 마크다운 파일을 저장할 디렉토리
list_providers : 사용 가능한 모든 LLM 공급자 나열
- 매개변수: 없음
list_models : 특정 LLM 공급자에 사용 가능한 모든 모델을 나열합니다.
- 매개변수:
  - provider : 모델을 나열하는 제공자(예: 'openai' 또는 'o')

공급자 접두사

모든 모델에는 공급자 이름이 접두사로 붙어야 합니다.
더 빠른 참조를 위해 짧은 이름을 사용하세요

o 또는 openai : OpenAI
- o:gpt-4o-mini
- openai:gpt-4o-mini
a 또는 anthropic : 인류학적
- a:claude-3-5-haiku
- anthropic:claude-3-5-haiku
g 또는 gemini : Google Gemini
- g:gemini-2.5-pro-exp-03-25
- gemini:gemini:gemini-2.5-pro-exp-03-25
q 또는 groq : Groq
- q:llama-3.1-70b-versatile
- groq:llama-3.1-70b-versatile
d 또는 deepseek : DeepSeek
- d:deepseek-coder
- deepseek:deepseek-coder
l 또는 ollama : 올라마
- l:llama3.1
- ollama:llama3.1

특징

여러 LLM 공급자를 위한 통합 API
문자열이나 파일에서 텍스트 프롬프트 지원
여러 모델을 병렬로 실행
--default-models 목록의 첫 번째 모델을 사용하여 자동 모델 이름 수정
파일에 대한 응답을 저장하는 기능
사용 가능한 공급자 및 모델을 쉽게 나열

설치

지엑스피1

환경 변수

API 키로 .env 파일을 만듭니다( .env.sample 파일을 복사할 수 있습니다).

cp .env.sample .env

그런 다음 .env 파일을 편집하여 API 키를 추가하거나 셸에서 내보냅니다.

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

클로드 코드 설치

기본 모델이 anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219 로 설정되었습니다.

저장소에서 바로 Claude Code를 사용하면 .mcp.json 파일에서 기본 모델을 다음과 같이 설정한 것을 볼 수 있습니다.

{
  "mcpServers": {
    "just-prompt": {
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        ".",
        "run",
        "just-prompt",
        "--default-models",
        "anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219,openai:o3-mini,gemini:gemini-2.5-pro-exp-03-25"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

--default-models 매개변수는 API 엔드포인트에 명시적으로 제공된 모델이 없을 때 사용할 모델을 설정합니다. 목록의 첫 번째 모델은 필요 시 모델 이름 수정에도 사용됩니다. 쉼표로 구분된 모델 목록일 수 있습니다.

서버를 시작하면 사용자 환경에서 사용 가능한 API 키를 자동으로 확인하고 사용 가능한 공급자를 알려줍니다. 키가 없는 경우 공급자는 사용할 수 없음으로 표시되지만, 서버는 계속 시작되고 사용 가능한 공급자를 통해 사용할 수 있습니다.

`mcp add-json` 사용

이것을 복사하여 Claude 코드에 붙여 넣으세요. 하지만 JSON을 복사할 때까지 실행하지 마세요.

claude mcp add just-prompt "$(pbpaste)"

복사할 JSON

{
    "command": "uv",
    "args": ["--directory", ".", "run", "just-prompt"]
}

사용자 정의 기본 모델을 openai:gpt-4o 로 설정합니다.

{
    "command": "uv",
    "args": ["--directory", ".", "run", "just-prompt", "--default-models", "openai:gpt-4o"]
}

여러 기본 모델 사용:

{
    "command": "uv",
    "args": ["--directory", ".", "run", "just-prompt", "--default-models", "anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219,openai:gpt-4o,gemini:gemini-2.5-pro-exp-03-25"]
}

프로젝트 범위에 `mcp add` 사용

# With default model (anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219)
claude mcp add just-prompt -s project \
  -- \
    uv --directory . \
    run just-prompt

# With custom default model
claude mcp add just-prompt -s project \
  -- \
  uv --directory . \
  run just-prompt --default-models "openai:gpt-4o"

# With multiple default models
claude mcp add just-prompt -s user \
  -- \
  uv --directory . \
  run just-prompt --default-models "anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219:4k,openai:o3-mini,gemini:gemini-2.0-flash,openai:gpt-4.5-preview,gemini:gemini-2.5-pro-exp-03-25"

`mcp remove`

클로드 MCP Just-Prompt 제거

테스트 실행

uv run pytest

코드베이스 구조

.
├── ai_docs/                   # Documentation for AI model details
│   ├── llm_providers_details.xml
│   └── pocket-pick-mcp-server-example.xml
├── list_models.py             # Script to list available LLM models
├── pyproject.toml             # Python project configuration
├── specs/                     # Project specifications
│   └── init-just-prompt.md
├── src/                       # Source code directory
│   └── just_prompt/
│       ├── __init__.py
│       ├── __main__.py
│       ├── atoms/             # Core components
│       │   ├── llm_providers/ # Individual provider implementations
│       │   │   ├── anthropic.py
│       │   │   ├── deepseek.py
│       │   │   ├── gemini.py
│       │   │   ├── groq.py
│       │   │   ├── ollama.py
│       │   │   └── openai.py
│       │   └── shared/        # Shared utilities and data types
│       │       ├── data_types.py
│       │       ├── model_router.py
│       │       ├── utils.py
│       │       └── validator.py
│       ├── molecules/         # Higher-level functionality
│       │   ├── list_models.py
│       │   ├── list_providers.py
│       │   ├── prompt.py
│       │   ├── prompt_from_file.py
│       │   └── prompt_from_file_to_file.py
│       ├── server.py          # MCP server implementation
│       └── tests/             # Test directory
│           ├── atoms/         # Tests for atoms
│           │   ├── llm_providers/
│           │   └── shared/
│           └── molecules/     # Tests for molecules

맥락 프라이밍

README.md를 읽은 다음 git ls-files와 'eza --git-ignore --tree'를 실행하여 프로젝트의 컨텍스트를 이해하세요.

클로드와 함께 생각하는 토큰

인간 중심적 클로드 모델 claude-3-7-sonnet-20250219 은 사고 토큰을 사용하여 확장된 사고 능력을 지원합니다. 이를 통해 클로드는 답변하기 전에 더욱 심도 있는 사고 과정을 수행할 수 있습니다.

다음 형식으로 모델 이름에 접미사를 추가하여 사고 토큰을 활성화할 수 있습니다.

anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219:1k - 생각 토큰 1024개를 사용하세요
anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219:4k - 4096개의 사고 토큰을 사용하세요
anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219:8000 - 생각 토큰 8000개 사용

사용 예:

# Using 4k thinking tokens with Claude
uv run just-prompt prompt "Analyze the advantages and disadvantages of quantum computing vs classical computing" \
  --models-prefixed-by-provider anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219:4k

참고사항:

사고 토큰은 claude-3-7-sonnet-20250219 모델에서만 지원됩니다.
유효한 사고 토큰 예산은 1024에서 16000까지입니다.
이 범위를 벗어난 값은 자동으로 범위 내로 조정됩니다.
예산은 k 표기법(1k, 4k 등)이나 정확한 숫자(1024, 4096 등)로 지정할 수 있습니다.

Just Prompt

Integrations

Just Prompt - LLM 제공자를 위한 가벼운 MCP 서버

도구

공급자 접두사

특징

설치

환경 변수

클로드 코드 설치

`mcp add-json` 사용

프로젝트 범위에 `mcp add` 사용

`mcp remove`

테스트 실행

코드베이스 구조

맥락 프라이밍

클로드와 함께 생각하는 토큰

자원

Appeared in Searches

Integrations

Just Prompt - LLM 제공자를 위한 가벼운 MCP 서버

도구

공급자 접두사

특징

설치

환경 변수

클로드 코드 설치

mcp add-json 사용

프로젝트 범위에 mcp add 사용

mcp remove

테스트 실행

코드베이스 구조

맥락 프라이밍

클로드와 함께 생각하는 토큰

자원

Appeared in Searches

`mcp add-json` 사용

프로젝트 범위에 `mcp add` 사용

`mcp remove`