MCP Anthropic Server

MCP Anthropic 서버( mcp-anthropic )

Anthropic의 실험적 프롬프트 엔지니어링 API와 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

특징

다음 도구를 제공합니다.

  • generate_prompt : 작업 설명을 기반으로 프롬프트를 생성합니다.
  • improve_prompt : 피드백을 기반으로 기존 프롬프트를 개선합니다.
  • templatize_prompt : 구체적인 프롬프트 예를 재사용 가능한 템플릿으로 변환합니다.

설정

  1. 저장소를 복제합니다(해당되는 경우)
  2. 프로젝트 디렉토리로 이동합니다.지엑스피1
  3. 종속성 설치:
    npm install
  4. API 키 구성:
    • 프로젝트 루트( ./mcp-anthropic/.env )에 .env 파일을 만듭니다.
    • Anthropic API 키를 .env 파일에 추가하세요.
      ANTHROPIC_KEY=your_anthropic_api_key_here
    • 이 파일이 버전 제어에 커밋되지 않도록 하세요(이 파일은 .gitignore 로 덮여야 함).
    • LibreChat 통합에 대한 참고 사항: LibreChat 내에서 이 서버를 자식 프로세스로 설정하고 실행하는 방법에 대한 구체적인 지침(API 키 처리 포함)은 documentation.md 파일을 참조하세요.

서버 실행

  1. TypeScript 코드를 작성합니다.
    npm run build
  2. 서버를 시작합니다:
    npm start
    서버가 시작되고 MCP 연결을 수신합니다. 서버가 시작되었고 어떤 도구가 등록되었는지 알려주는 출력이 표시됩니다.

도구 문서

generate_prompt

작업 설명을 기반으로 프롬프트를 생성합니다.

입력 스키마:

{ "type": "object", "properties": { "task": { "type": "string", "description": "A description of the task the prompt should be designed for (e.g., \"a chef for a meal prep planning service\")." }, "target_model": { "type": "string", "description": "The target Anthropic model identifier (e.g., \"claude-3-opus-20240229\")." } }, "required": ["task", "target_model"] }

improve_prompt

피드백을 기반으로 기존 프롬프트를 개선합니다.

입력 스키마:

{ "type": "object", "properties": { "messages": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "role": { "type": "string", "description": "Role (e.g., 'user', 'assistant')." }, "content": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "type": { "type": "string", "description": "Content type (e.g., 'text')." }, "text": { "type": "string", "description": "Text content." } }, "required": ["type", "text"] }, "description": "Content blocks." } }, "required": ["role", "content"] }, "description": "The sequence of messages representing the prompt conversation." }, "system": { "type": "string", "description": "(Optional) A system prompt to guide the model." }, "feedback": { "type": "string", "description": "Specific feedback on how to improve the prompt (e.g., \"Make it more detailed\")." }, "target_model": { "type": "string", "description": "The target Anthropic model identifier (e.g., \"claude-3-opus-20240229\")." } }, "required": ["messages", "feedback", "target_model"] }

templatize_prompt

구체적인 프롬프트 예를 재사용 가능한 템플릿으로 변환합니다.

입력 스키마:

{ "type": "object", "properties": { "messages": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "role": { "type": "string", "description": "Role (e.g., 'user', 'assistant')." }, "content": { "type": "array", "items": { "type": "object", "properties": { "type": { "type": "string", "description": "Content type (e.g., 'text')." }, "text": { "type": "string", "description": "Text content." } }, "required": ["type", "text"] }, "description": "Content blocks." } }, "required": ["role", "content"] }, "description": "The sequence of messages representing the prompt conversation example." }, "system": { "type": "string", "description": "(Optional) A system prompt associated with the example." } }, "required": ["messages"] }
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security - not tested
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license - not tested
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quality - not tested

Anthropic의 프롬프트 엔지니어링 API와 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버로, 사용자가 작업 설명과 피드백을 기반으로 프롬프트를 생성, 개선하고 템플릿화할 수 있습니다.

  1. Features
    1. Setup
      1. Running the Server
        1. Tools Documentation
          1. generate_prompt
          2. improve_prompt
          3. templatize_prompt
        ID: v6kgdiyi2s