MCP AI Prompts Management
# MCP AI Prompts Management
Servidor MCP para gerenciar seus prompts de AI favoritos de forma organizada e fácil de acessar.
> 📚 **Documentação Completa:** Veja a [documentação detalhada](docs/mcp-ai-prompts/) para arquitetura, guias e exemplos.
## 🚀 Funcionalidades
### ✅ Disponíveis Agora
* **Adicionar prompts** com nome, descrição, conteúdo, categoria e tags
* **Listar prompts** com filtros por categoria e tags
* **Buscar prompts** por nome ou palavras-chave
* **Obter conteúdo** completo de prompts para uso
* **Atualizar prompts** existentes
* **Remover prompts** que não precisa mais
* **Organização** por categorias e tags personalizadas
### 🚧 Em Desenvolvimento (Roadmap)
* **🌥️ Armazenamento em Nuvem**
+ OneDrive, Google Drive, Dropbox, iCloud Drive
+ Sincronização automática multi-dispositivo
+ Backup automático dos prompts
* **🎨 Extensão VS Code**
+ Interface gráfica integrada
+ Painel sidebar com TreeView
+ Snippets para inserção rápida
+ Command Palette completo
> 📋 Veja o [roadmap completo](docs/mcp-ai-prompts/roadmap/cloud-storage-and-vscode-extension.md) para mais detalhes
## 📦 Instalação
```bash
npm install
npm run build
```
## ⚙️ Configuração no Claude Desktop
Adicione ao seu `claude_desktop_config.json` :
```json
{
"mcpServers": {
"ai-prompts": {
"command": "node",
"args": [
"/Users/gleidsonfersanp/workspace/AI/mcp-ai-prompts-managenment/dist/index.js"
]
}
}
}
```
## 🎯 Como Usar
### Adicionar um Prompt
```
Adicione um novo prompt:
- Nome: Code Review Expert
- Categoria: development
- Tags: code-review, quality
- Descrição: Prompt para revisar código com foco em qualidade
- Conteúdo: [seu prompt aqui]
```
### Listar Prompts
```
Liste todos os meus prompts salvos
Liste prompts da categoria development
Liste prompts com a tag code-review
```
### Usar um Prompt
```
Me dê o prompt "Code Review Expert"
Quero usar o prompt de code review
```
## 📁 Estrutura de Dados
Os prompts são salvos em `prompts-data.json` com a seguinte estrutura:
```json
{
"id": "unique-id",
"name": "Nome do Prompt",
"description": "Descrição do que o prompt faz",
"content": "Conteúdo completo do prompt",
"category": "categoria",
"tags": ["tag1", "tag2"],
"createdAt": "2026-01-04T...",
"updatedAt": "2026-01-04T..."
}
```
## 🏷️ Categorias Sugeridas
* `development` - Prompts para desenvolvimento de código
* `writing` - Prompts para escrita e conteúdo
* `analysis` - Prompts para análise de dados
* `creative` - Prompts criativos
* `business` - Prompts para negócios
* `personal` - Prompts pessoais
## 📝 Exemplos de Uso
### Prompt para Code Review
```
Nome: Revisor de Código Expert
Categoria: development
Tags: code-review, quality, best-practices
```
### Prompt para Documentação
```
Nome: Documentador Técnico
Categoria: writing
Tags: documentation, technical-writing
```
## 🛠️ Desenvolvimento
```bash
# Modo watch para desenvolvimento
npm run watch
# Build
npm run build
```
## � Documentação
O projeto está totalmente documentado usando o **Project Docs MCP**:
### 📖 Guias Disponíveis
* **[Guia do Usuário](docs/mcp-ai-prompts/guides/user-guide.md)** - Instalação, configuração e uso completo
* **[Arquitetura](docs/mcp-ai-prompts/architecture/mcp-server-architecture.md)** - Arquitetura técnica detalhada
### 🎯 Features Registradas
* **Gerenciamento de Prompts de AI** (✅ Completo)
+ 7 ferramentas MCP
+ Armazenamento persistente
+ Filtros e busca avançada
### 📋 Decisões Arquiteturais (ADRs)
* **ADR-001:** Armazenamento em JSON File vs Database
### 🔧 Contratos Registrados
* **Prompt** - Interface principal para prompts
### 📁 Estrutura de Documentação
```
docs/mcp-ai-prompts/
├── architecture/
│ └── mcp-server-architecture.md # Arquitetura técnica
└── guides/
└── user-guide.md # Guia do usuário
.project-docs-mcp/ # Metadata do projeto
├── documentation.json # Índice de documentos
├── features.json # Features registradas
├── contracts.json # Contratos/interfaces
├── patterns.json # Padrões de código
└── decisions.json # ADRs
```
## 📄 Licença
````MIT
TDQS
Scored across 12 tools
Most tools have clearly distinct purposes, but three retrieval tools (list_prompts, get_prompt_summary, get_prompt) overlap in returning prompt metadata versus content. The descriptions explicitly differentiate their use cases, which reduces confusion.
All tool names follow a consistent snake_case convention with verb_noun or get_noun patterns. There is no mixing of styles or ambiguous prefixes.
Twelve tools are well-scoped for a prompt management server that includes CRUD, metadata, context stats, and storage configuration. Each tool earns its place without redundancy.
Core CRUD operations for prompts are fully covered, along with category/tag listing and storage configuration. Minor gaps exist, such as no explicit sync operation for storage or bulk prompt operations, but these are workaroundable.