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KalyelNLaurindo

PromptEngine-AI MCP

by KalyelNLaurindo
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

WARNING

VERSÃO EM DESENVOLVIMENTO (WORK IN PROGRESS - BETA v0.9.0): Este projeto não é uma versão final estática. Ele está em constante evolução no repositório de portfólio para incorporar novos aprendizados, refinamento de metaprompts e novos conectores MCP.

🎯 Visão Geral do Projeto

NOTE

Metáfora Operacional: Pense no PromptEngine.AI como o "Revisor Mestre de Instruções". Ele impede que ordens vagas gerem respostas de baixa qualidade, economizando tempo e consumo desnecessário de tokens.

Related MCP server: MCP LLM Server

🎭 Persona Eliezer

O agente adota a persona Eliezer:

  • Tom de Comunicação: Sarcástico, pragmático e sem paciência para prompts medíocres ou sem contexto.

  • Diálogo e Esclarecimentos: Utiliza comentários irônicos e emojis no terminal para pontuar falhas de especificidade do usuário.

  • Saída Otimizada (Clean Output): O prompt refatorado final é entregue 100% limpo, sem emojis e sem ironias, no formato XML/Markdown estrito pronto para cópia em produção.

🏛️ Arquitetura do Sistema

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                              PROMPTENGINE.AI ARCHITECTURE                              │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                                        │
│  [Usuário / Input] ──► [Eliezer TUI (Textual + Rich)] ──► [PromptEvaluator Engine]    │
│                            (Tela Cheia / Terminal)            (Avaliação 5D Pydantic)  │
│                                                                        │               │
│                                                                        ▼               │
│  [Servidor MCP Protocol] ◄──────────────────────────────── [LLM Provider Abstraction] │
│  (Ferramentas OpenWebUI)                                    (Google GenAI / Ollama)    │
│                                                                        │               │
│                                                                        ▼               │
│                                                            [DeepSeek-R1 8B (Disco D)]  │
│                                                            (NVIDIA RTX 3060 Ti VRAM)   │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

⚡ Funcionalidades Principais

Ícone & Recurso

Descrição Técnica

📊 Scorecard de 5 Dimensões

Avalia Clareza, Especificidade, Contexto, Restrições e Actionability (0 a 10) com barras visuais em Rich.

⚠️ Detecção de Ambiguidades

Mapeia termos vagos, premissas implícitas e lacunas na instrução do usuário.

❓ Perguntas de Alinhamento

Gera perguntas estratégicas para sanar dúvidas antes do acionamento do agente destino.

✨ Refatorador de Prompt XML

Gera a versão final da ordem estruturada em tags <contexto>, <instrucao>, <restricoes> e <formato_saida>.

💻 TUI Interativa em Tela Cheia

Interface construída com textual e rich com suporte a teclado, formulários e temas escuros.

🔌 Servidor MCP Protocol

Exposição nativa de ferramentas JSON-RPC para OpenWebUI, Claude Desktop e Cursor.

🏠 Raciocínio Local (Ollama + Disco D)

Suporte nativo ao modelo DeepSeek-R1 8B rodando na GPU (NVIDIA RTX 3060 Ti) armazenado no SSD D:\OllamaModels.

🧭 Estrutura do Repositório

prompt-eval-agent/
├── LICENSE                      # Licença Open-Source MIT
├── PRD.md                       # Product Requirement Document
├── SDD.md                       # Software Design Document
├── README.md                    # Este arquivo
├── rodar_agente.bat             # Atalho de duplo clique no Windows
├── requirements.txt             # Dependências Python (textual, rich, google-genai, mcp)
└── src/
    ├── main.py                  # Entrypoint principal (Lança a TUI Eliezer)
    ├── main_cli.py              # CLI legado (Modo terminal simples)
    ├── mcp_server.py            # Servidor de ferramentas MCP Protocol
    ├── engine/
    │   ├── evaluator.py         # Motor central de avaliação
    │   ├── models.py            # Esquemas Pydantic
    │   └── prompt_templates.py  # Metaprompts da persona Eliezer
    ├── providers/
    │   ├── base.py              # Interface abstrata de LLM
    │   ├── google_provider.py   # Provedor Google GenAI SDK (Gemini 2.5 Flash)
    │   └── ollama_provider.py   # Provedor Ollama Local (DeepSeek R1 8B)
    └── ui/
        ├── __init__.py
        └── tui_app.py           # Aplicação TUI em Textual + Rich

⚙️ Guia de Instalação & Execução

1. Clonar e Acessar o Repositório

git clone https://github.com/SEU_USUARIO/PromptEngine-AI.git
cd PromptEngine-AI

2. Configurar o Ambiente Virtual Python

python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. Executar o Agente

🖱️ Opção A (Windows — 2 Clicks):

Basta dar duplo clique no arquivo rodar_agente.bat.

💻 Opção B (Linha de Comando TUI):

python -m src.main --provider ollama --model deepseek-r1:8b

🔌 Opção C (Servidor MCP para OpenWebUI / Claude):

python -m src.mcp_server

🛡️ Licença & Governança

Este projeto é disponibilizado sob a licença MIT License.

This server cannot be deployed

Shareable, User-Owned Context BackendPeople, applications, and agents read, write, and coordinate together in one context lake. Reach it over MCP, a CLI, a Python SDK, or REST.fulcradynamics.comAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

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