Skip to main content
Glama
KrishBnsl

PromptVault MCP Server

by KrishBnsl

PromptVault

Открытый инструмент для версионирования, оценки и управления промптами в виде MCP-сервера.

Python 3.11+ License: MIT Docs

Что такое PromptVault?

PromptVault — это самостоятельно размещаемый инструмент для AI-инженеров и инженеров по промптам, который позволяет:

  • Версионировать промпты как код: неизменяемые версии и поддержка отката

  • Оценивать промпты на наборах данных с помощью LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic, Ollama)

  • Получать доступ ко всему через MCP-сервер, CLI или REST API

Related MCP server: PromptingBox MCP Server

Быстрый старт

Установка (без клонирования)

pip install pvlt

Или с помощью uv/pipx:

uvx --from git+https://github.com/KrishBnsl/promptVault.git promptctl --help

Или с помощью Docker:

docker run -p 8000:8000 -e GEMINI_API_KEY=your-key ghcr.io/krishbnsl/pvlt

Из исходного кода

git clone https://github.com/KrishBnsl/promptVault.git
cd promptVault
uv sync
cp .env.example .env
# Edit .env with your API keys

Создание первого промпта

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"

Создание набора данных

echo '{"input": {"article": "AI is transforming..."}, "expected_output": "AI transforms..."}' > dataset.jsonl
promptctl dataset create article-summaries --file dataset.jsonl

Запуск оценки

promptctl eval run summarize --dataset article-summaries

Использование с MCP (Claude Desktop)

Добавьте в конфигурацию Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "pvlt": {
      "command": "promptctl",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

Справочник по CLI

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]

Инструменты MCP

Инструмент

Описание

prompt_create

Создать новый промпт с начальной версией

prompt_get

Получить версию промпта

prompt_list

Список всех промптов

prompt_versions

Список всех версий промпта

prompt_diff

Сравнить две версии промпта

prompt_rollback

Откатиться к предыдущей версии

dataset_create

Создать набор данных

dataset_list

Список всех наборов данных

dataset_get

Получить набор данных с элементами

evaluation_run

Запустить оценку

evaluation_status

Проверить статус оценки

evaluation_report

Получить отчёт об оценке

evaluation_compare

Сравнить две оценки

REST API

Базовый 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/test

Конфигурация

Скопируйте .env в .env.example и настройте:

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:11434

Архитектура

┌─────────────┐   ┌─────────────┐   ┌─────────────┐
│   MCP Client │   │     CLI     │   │  REST Client │
│ (Claude etc) │   │ (promptctl) │   │ (curl, apps) │
└──────┬──────┘   └──────┬──────┘   └──────┬──────┘
       │                 │                 │
       ▼                 ▼                 ▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│              PromptVault Core                   │
│  ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────┐ │
│  │ Versioning  │ │ Evaluation   │ │ Storage  │ │
│  │ Engine      │ │ Engine       │ │ Layer    │ │
│  └─────────────┘ └──────────────┘ └──────────┘ │
│  ┌──────────────────────────────────────────┐  │
│  │        SQLite Database (local)           │  │
│  └──────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────┘

Документация

📖 Полная документация: https://krishbnsl.github.io/promptVault/

Лицензия

Лицензия MIT — подробности см. в LICENSE.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Hosted MCP server for LLM cost estimation, model comparison, and budget-aware routing.

  • Free OpenAI-compatible inference with signed provenance receipts and 3 focused MCP tools.

  • MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/KrishBnsl/promptVault'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server