PromptVault MCP Server
PromptVault
프롬프트 버전 관리, 평가, 관리를 위한 오픈소스 MCP 서버입니다.
PromptVault란 무엇인가?
PromptVault는 AI 엔지니어와 프롬프트 엔지니어를 위한 자체 호스팅 도구로, 다음과 같은 기능을 제공합니다:
프롬프트 버전 관리 - 불변 버전과 롤백 지원으로 코드처럼 프롬프트를 버전 관리
프롬프트 평가 - LLM 제공자(OpenAI, Anthropic, Ollama)를 사용하여 데이터셋에 대해 프롬프트 평가
모든 기능 접근 - MCP 서버, CLI 또는 REST API를 통해 모든 기능에 접근
Related MCP server: PromptingBox MCP Server
빠른 시작
설치 (클론 불필요)
pip install pvlt또는 uv/pipx 사용:
uvx --from git+https://github.com/KrishBnsl/promptVault.git promptctl --help또는 Docker 사용:
docker run -p 8000:8000 -e GEMINI_API_KEY=your-key ghcr.io/krishbnsl/pvlt소스에서 설치
git clone https://github.com/KrishBnsl/promptVault.git
cd promptVault
uv sync
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys첫 번째 프롬프트 만들기
promptctl prompt create summarize \
--content "Summarize the following article in {tone} style:\n\n{article}" \
--description "Summarizes an article" \
--variables '{"tone": "concise", "article": "string"}' \
--model-config '{"provider": "openai", "model": "gpt-4o-mini", "temperature": 0.2}' \
--tags "summarization,content"데이터셋 만들기
echo '{"input": {"article": "AI is transforming..."}, "expected_output": "AI transforms..."}' > dataset.jsonl
promptctl dataset create article-summaries --file dataset.jsonl평가 실행
promptctl eval run summarize --dataset article-summariesMCP와 함께 사용 (Claude Desktop)
Claude Desktop 구성에 추가:
{
"mcpServers": {
"pvlt": {
"command": "promptctl",
"args": ["serve"]
}
}
}CLI 참조
promptctl prompt create <name> --content <text> [options]
promptctl prompt list [--tags TAGS] [--limit N]
promptctl prompt show <name> [--version N]
promptctl prompt versions <name>
promptctl prompt diff <name> <version-a> <version-b>
promptctl prompt rollback <name> --version N
promptctl dataset create <name> --file <jsonl-or-json>
promptctl dataset list
promptctl eval run <prompt-name> --dataset <dataset-name>
promptctl eval report <evaluation-id>
promptctl serve [--stdio|--http] [--port 8000]
promptctl web [--port 8080]MCP 도구
도구 | 설명 |
| 초기 버전으로 새 프롬프트 생성 |
| 프롬프트 버전 검색 |
| 모든 프롬프트 나열 |
| 프롬프트의 모든 버전 나열 |
| 두 프롬프트 버전 비교 |
| 이전 버전으로 롤백 |
| 데이터셋 생성 |
| 데이터셋 나열 |
| 항목이 포함된 데이터셋 가져오기 |
| 평가 실행 |
| 평가 상태 확인 |
| 평가 보고서 가져오기 |
| 두 평가 비교 |
REST API
기본 URL: http://localhost:8000/api
# Create a prompt
curl -X POST http://localhost:8000/api/prompts \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "test", "content": "Hello {name}"}'
# List prompts
curl http://localhost:8000/api/prompts
# Get a prompt
curl http://localhost:8000/api/prompts/test구성
.env.example을 .env로 복사하고 구성하세요:
PROMPTVAULT_DB_PATH=./promptvault.db
PROMPTVAULT_DEFAULT_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GEMINI_API_KEY=...
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434아키텍처
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ MCP Client │ │ CLI │ │ REST Client │
│ (Claude etc) │ │ (promptctl) │ │ (curl, apps) │
└──────┬──────┘ └──────┬──────┘ └──────┬──────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ PromptVault Core │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Versioning │ │ Evaluation │ │ Storage │ │
│ │ Engine │ │ Engine │ │ Layer │ │
│ └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘ │
│ ┌──────────────────────────────────────────┐ │
│ │ SQLite Database (local) │ │
│ └──────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘문서
📖 전체 문서: https://krishbnsl.github.io/promptVault/
라이선스
MIT 라이선스 - 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
- PromptOTOAuthcom.promptot
Manage, version, and publish LLM prompts with blocks, variables, and evaluations.
Generate contextual prompts and reusable agent skills, evaluate prompts with the 16-dimension Prompt Score, and manage saved work in PromptDrive. Twelve MCP tools also provide authorized access to private Memory for source-grounded answers. Connect over Streamable HTTP using OAuth 2.1 and PKCE. Generation consumes account quota and automatically saves successful results; Memory access follows account permissions and plan limits.
Self-hosted AI prompt library: prompts, collections, tags, teams, chains. 29 MCP tools for agents.
Professional prompt library over remote MCP: 13 verticals, free discovery scope.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables management and invocation of AWS Bedrock managed prompts with support for variable substitution, streaming responses, batch processing, and multiple AI models including Claude, Titan, Llama, and Mistral.MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceAllows users to save, organize, and manage AI prompts, folders, and tags directly within MCP-compatible tools like Claude and Cursor. It supports version history tracking, prompt searching, and the ability to save public templates to a personal collection.2011 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides prompt management, resource management, and tool call capabilities (content analysis, article analysis) based on the MCP protocol.3MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables storage, versioning, and retrieval of prompts with rich metadata via MCP tools, supporting stdio and SSE transports.38 npm3ISC