Добавить сервер
  1. Каталог MCP
  2. lumabyteco
  3. LumabyteCo/clarifyprompt-mcp
LumabyteCo/clarifyprompt-mcp

LumabyteCo/clarifyprompt-mcp

от lumabyteco
MCP-сервер, который компилирует расплывчатые запросы в промпты, оптимизированные для 60+ AI-платформ (Midjourney, Claude, Sora). Учитывает контекст рабочего пространства (CLAUDE.md, package.json, g...

ClarifyPrompt MCP

npm version ghcr.io evals License: Apache-2.0 Node.js Listed on Glama

A context-aware MCP prompt compiler that transforms vague prompts into platform-optimized prompts for 60+ AI platforms across 7 categories — grounded in your workspace signals (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, package.json), resolved intent, and the capabilities of the target model.

Send a raw prompt. ClarifyPrompt gathers the right context, resolves what you're actually trying to do, and returns a version specifically optimized for Midjourney, DALL-E, Sora, Runway, Higgsfield, ElevenLabs, Claude, ChatGPT, Cursor, or any of the 60+ supported platforms — with the right syntax, parameters, structure, and grounding.

New in 1.12.1: The real fix for #3 — thinking-channel models (gpt-oss, glm, …) now reliably produce optimized prompts instead of occasionally returning empty content. Root cause (re-investigated from scratch): they spend their token budget on the thinking channel first and never reach the final answer. The fix is a max_tokens floor for reasoning models (universal) plus reasoning_effort: "low" (for families that honor it, like gpt-oss; tune with LLM_REASONING_EFFORT) — not the previously-assumed /api/chat switch, which turned out to be a dead end. Verified on gpt-oss:20b-cloud and glm-5.2:cloud (both 0% empty). See CHANGELOG.md.

New in 1.12.0: Roadmap step #7 — ClarifyPrompt now speaks A2A (Agent-to-Agent). Set CLARIFYPROMPT_TRANSPORT=a2a and it serves as a discoverable A2A peer: an agent card at /.well-known/agent-card.json, a compile-prompt-for-platform skill over JSON-RPC (message/send) with live SSE streaming (message/stream), and first-class task cancellation + input-required clarification round-trips — all powered by the same compose pipeline. Other agents can now call ClarifyPrompt to compile prompts. stdio stays the default; nothing about existing setups changes.

clarify_with_userтолько чтениевнешний мир

При получении неоднозначного черновика промпта возвращает 1–3 целенаправленных уточняющих вопроса вместо того, чтобы гадать. Каждый вопрос содержит `suggested_answer`, который вы можете принять дословно, чтобы продолжить, необязательный список `options` из 2–4 быстрых вариантов и тег `dimension` (audience/scope/format/length/tone/constraints/goal/platform). Когда анализатор очень уверен И промпт нетривиально длинный, инструмент сокращает путь, устанавливая `clarificationNeeded: false`, чтобы вызывающие могли поместить его перед optimize_prompt, не платя налог на задержку при каждом вызове. Передайте `force: true`, чтобы всегда генерировать вопросы. Передайте `elicit: true`, чтобы интерактивно собирать ответы через собственный интерфейс формы хоста (MCP elicitation) вместо возврата сырых вопросов — когда клиент это поддерживает.

Ask clarifying questions

При получении неоднозначного черновика промпта возвращает 1–3 целенаправленных уточняющих вопроса вместо того, чтобы гадать. Каждый вопрос содержит `suggested_answer`, который вы можете принять дословно, чтобы продолжить, необязательный список `options` из 2–4 быстрых вариантов и тег `dimension` (audience/scope/format/length/tone/constraints/goal/platform). Когда анализатор очень уверен И промпт нетривиально длинный, инструмент сокращает путь, устанавливая `clarificationNeeded: false`, чтобы вызывающие могли поместить его перед optimize_prompt, не платя налог на задержку при каждом вызове. Передайте `force: true`, чтобы всегда генерировать вопросы. Передайте `elicit: true`, чтобы интерактивно собирать ответы через собственный интерфейс формы хоста (MCP elicitation) вместо возврата сырых вопросов — когда клиент это поддерживает.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The draft prompt the user is unsure about.

  • categoryenum

    Category hint. Will skip questions about category/platform if you pass it.

    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • cwdstring

    Working directory to pull workspace rules (CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules) from. Defaults to server cwd.

  • file_pathstring

    Active file path — informs the clarifier's defaults.

  • file_languagestring

    Explicit language override for the active file.

  • file_excerptstring

    Short excerpt of the active file to ground the questions.

  • user_localestring
  • forceboolean

    Always generate questions even when the analyzer is highly confident. Useful for UIs that want to surface clarification on every call.

  • max_questionsinteger

    Cap on returned questions. Default 3, hard max 5.

  • elicitboolean

    When true AND the connected client supports MCP elicitation, render the questions as a native form, collect the user's answers inline, and return them as `answers` (each question's suggested answer is the field default). Falls back to returning the raw questions when the client can't elicit. Default false (back-compat).

compose_promptвнешний мир

Запускает канонический конвейер ClarifyPrompt за ОДИН вызов: clarify (опциональный предварительный этап) → ground ИЛИ optimize (основной) → critique (опциональный пост-этап) → опциональный auto-revise. Используйте это, когда хотите пройти по счастливому пути из четырёх инструментов без организации пяти круговых вызовов. Завершается досрочно, если `pre_clarify` выявляет вопросы — вызывающий отвечает и вызывает повторно. Когда `sources` не пуст, цепочка идёт по строгой ветке ground_prompt; в противном случае проходит через optimize_prompt. Если `auto_revise` имеет значение true и critique возвращает вердикт о непринятии с улучшенной перезаписью, `final_prompt` содержит эту перезапись. Массив `stages` — это журнал аудита для каждого вызова, чтобы вызывающие могли точно видеть, что выполнялось.

Compose the full pipeline

Запускает канонический конвейер ClarifyPrompt за ОДИН вызов: clarify (опциональный предварительный этап) → ground ИЛИ optimize (основной) → critique (опциональный пост-этап) → опциональный auto-revise. Используйте это, когда хотите пройти по счастливому пути из четырёх инструментов без организации пяти круговых вызовов. Завершается досрочно, если `pre_clarify` выявляет вопросы — вызывающий отвечает и вызывает повторно. Когда `sources` не пуст, цепочка идёт по строгой ветке ground_prompt; в противном случае проходит через optimize_prompt. Если `auto_revise` имеет значение true и critique возвращает вердикт о непринятии с улучшенной перезаписью, `final_prompt` содержит эту перезапись. Массив `stages` — это журнал аудита для каждого вызова, чтобы вызывающие могли точно видеть, что выполнялось.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The prompt to compose.

  • pre_clarifyenum

    'auto' = run clarify only if analyzer confidence is low / prompt is short. 'always' = force clarify. 'never' = skip. When clarification questions surface, the chain stops; caller answers and re-calls.

    autoalwaysnever
  • max_questionsinteger
  • sourcesobject[]

    When non-empty, the chain takes the strict ground_prompt branch (caller-provided sources pinned at highest priority).

  • post_critiqueboolean

    Run the critique judge against the optimized output. Adds ~3-5s on a local model.

  • revise_thresholdnumber
  • critique_criteriaobject[]

    Override the default 6 critique criteria.

  • auto_reviseboolean

    When true AND post_critique is true AND verdict !== 'accept' AND there's an improvedPrompt: `final_prompt` becomes the rewritten version instead of the raw optimization.

  • max_iterationsinteger

    Max revise-loop iterations. With `auto_revise: true` AND `post_critique: true`, the engine can feed each iteration's improvedPrompt back through optimize+critique up to this cap. Stops early at verdict=accept or when there's no improvedPrompt. Default 1 (single-shot, no loop). Hard max 5 to prevent cost runaways.

  • clarify_modelstring

    Override the LLM model for the clarify pre-stage. Default: env LLM_MODEL. Useful for per-stage cost/quality routing — e.g. run clarify on a cheap model while critique runs on a frontier one.

  • optimize_modelstring

    Override the LLM model for the optimize/ground core stage.

  • critique_modelstring

    Override the LLM model for the critique judge AND rewrite.

  • categoryenum
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • platformstring
  • modeenum
    concisedetailedstructuredstep-by-stepbullet-pointstechnicalsimple
  • enrich_contextboolean
  • session_idstring
  • file_pathstring
  • file_languagestring
  • file_excerptstring
  • cwdstring
  • user_localestring
  • user_pinned_instructionsstring
  • skip_intent_resolutionboolean
  • include_bundleboolean
critique_promptтолько чтениевнешний мир

LLM-as-judge для промпта. Оценивает его от 0 до 10 по 6 стандартным параметрам (clarity, specificity, intent_alignment, format_fitness, length_appropriateness, plain_language), или по вашим собственным критериям, и возвращает обоснование по каждому параметру + конкретные предложения, общую оценку и вердикт (`accept` / `revise` / `reject`). Когда оценка ниже `revise_threshold` (по умолчанию 7.0), инструмент также возвращает `improvedPrompt`, который можно использовать как готовую замену. Используйте его на этапе pre-flight (достаточно ли хорош этот промпт для дорогой модели?), при постмортем-анализе (была ли проблема в промпте?) или для A/B-выбора лучшего из N оптимизационных вариантов. Передавайте `original_prompt` при критике оптимизированной версии, чтобы судья мог проверить, что замысел сохранён.

Critique a prompt (LLM-as-judge)

LLM-as-judge для промпта. Оценивает его от 0 до 10 по 6 стандартным параметрам (clarity, specificity, intent_alignment, format_fitness, length_appropriateness, plain_language), или по вашим собственным критериям, и возвращает обоснование по каждому параметру + конкретные предложения, общую оценку и вердикт (`accept` / `revise` / `reject`). Когда оценка ниже `revise_threshold` (по умолчанию 7.0), инструмент также возвращает `improvedPrompt`, который можно использовать как готовую замену. Используйте его на этапе pre-flight (достаточно ли хорош этот промпт для дорогой модели?), при постмортем-анализе (была ли проблема в промпте?) или для A/B-выбора лучшего из N оптимизационных вариантов. Передавайте `original_prompt` при критике оптимизированной версии, чтобы судья мог проверить, что замысел сохранён.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The candidate prompt to critique.

  • original_promptstring

    If `prompt` is an optimized version, the user's original ask. Used for the intent_alignment dimension.

  • categoryenum
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • cwdstring
  • file_pathstring
  • file_languagestring
  • file_excerptstring
  • user_localestring
  • criteriaobject[]

    Override the default 6 criteria. Up to ~8 dimensions; more bloats the judge call.

  • revise_thresholdnumber

    Overall score below this triggers the rewrite pass. Default 7.0.

  • skip_rewriteboolean

    Skip the rewrite pass even when below threshold (faster; just returns scores).

explain_last_curationтолько чтениеидемпотентный

Создаёт понятное человеку объяснение решений Context Curator для самого недавнего (или указанного) этапа оптимизации. Показывает все рассмотренные кандидаты, был ли каждый выбран или отклонён, почему и сколько токенов он использовал в рамках бюджета. Используйте это, когда результат показался странным и вы хотите понять, какие источники выбрал движок.

Explain the last curation

Создаёт понятное человеку объяснение решений Context Curator для самого недавнего (или указанного) этапа оптимизации. Показывает все рассмотренные кандидаты, был ли каждый выбран или отклонён, почему и сколько токенов он использовал в рамках бюджета. Используйте это, когда результат показался странным и вы хотите понять, какие источники выбрал движок.

Параметры

  • optimization_idstring

    Optional trace ID. If omitted, explains the most recent trace.

  • lookback_daysinteger
get_traceтолько чтениеидемпотентный

Получает полную трассировку для ID оптимизации, включая системный промпт и вывод. По умолчанию просматривает 7 дней назад.

Get a full trace

Получает полную трассировку для ID оптимизации, включая системный промпт и вывод. По умолчанию просматривает 7 дней назад.

Параметры

  • idstringобязательный
  • lookback_daysinteger
ground_promptвнешний мир

Оптимизирует запрос на основе ЯВНЫХ опорных источников, предоставленных вызывающей стороной (спецификация, выдержка из стенограммы, RFC, внутренний документ и т.д.). Каждый источник закреплён с наивысшим приоритетом - выше правил проекта, выше закреплённых инструкций - и отслеживается индивидуально в трассировке. Используйте это, когда хотите, чтобы переписывание ссылалось на конкретный материал, а не позволяло куратору решать, что релевантно. Требует хотя бы один непустой источник; выдаст ошибку, а не приведёт к молчаливому переходу к optimize_prompt. Каждый источник ограничен 4000 символов, чтобы одна большая вставка не могла доминировать в бюджете.

Optimize against explicit sources

Оптимизирует запрос на основе ЯВНЫХ опорных источников, предоставленных вызывающей стороной (спецификация, выдержка из стенограммы, RFC, внутренний документ и т.д.). Каждый источник закреплён с наивысшим приоритетом - выше правил проекта, выше закреплённых инструкций - и отслеживается индивидуально в трассировке. Используйте это, когда хотите, чтобы переписывание ссылалось на конкретный материал, а не позволяло куратору решать, что релевантно. Требует хотя бы один непустой источник; выдаст ошибку, а не приведёт к молчаливому переходу к optimize_prompt. Каждый источник ограничен 4000 символов, чтобы одна большая вставка не могла доминировать в бюджете.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The prompt to optimize.

  • sourcesobject[]обязательный

    Caller-provided grounding sources. Must be non-empty.

  • categoryenum
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • platformstring
  • modeenum
    concisedetailedstructuredstep-by-stepbullet-pointstechnicalsimple
  • cwdstring
  • file_pathstring
  • file_languagestring
  • file_excerptstring
  • session_idstring
  • user_localestring
  • user_pinned_instructionsstring
  • enrich_contextboolean
  • skip_intent_resolutionboolean
  • include_bundleboolean
inspect_contextтолько чтениевнешний мир

Предварительно просматривает ContextBundle (правила рабочего пространства, фреймворки, возможности целевой модели, результаты анализа, историю сессии) без запуска оптимизации. Возвращает тот же набор, который собрала бы функция optimize_prompt.

Inspect the context bundle

Предварительно просматривает ContextBundle (правила рабочего пространства, фреймворки, возможности целевой модели, результаты анализа, историю сессии) без запуска оптимизации. Возвращает тот же набор, который собрала бы функция optimize_prompt.

Параметры

  • promptstringобязательный
  • categoryenum
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • cwdstring
  • file_pathstring
  • file_languagestring
  • file_excerptstring
  • session_idstring
  • skip_intent_resolutionboolean
list_categoriesтолько чтениеидемпотентный

Перечисляет все доступные категории оптимизации промптов с количеством платформ, включая пользовательские платформы.

List categories

Перечисляет все доступные категории оптимизации промптов с количеством платформ, включая пользовательские платформы.

Параметры

Без параметров.

list_modesтолько чтениеидемпотентный

Перечисли доступные режимы вывода для оптимизации промптов.

List output modes

Перечисли доступные режимы вывода для оптимизации промптов.

Параметры

Без параметров.

list_packsтолько чтениеидемпотентный

Перечисли пакеты знаний, загруженные в хранилище постоянной памяти.

List loaded packs

Перечисли пакеты знаний, загруженные в хранилище постоянной памяти.

Параметры

  • scopestring

    Filter by scope (e.g. 'user', 'project:myapp'). Omit to list all.

list_platformsтолько чтениеидемпотентный

Перечисляет доступные платформы для категории, включая пользовательские зарегистрированные платформы.

List platforms

Перечисляет доступные платформы для категории, включая пользовательские зарегистрированные платформы.

Параметры

  • categoryenumобязательный

    Category to list platforms for

    chatimagevoicevideomusiccodedocument
list_tracesтолько чтениеидемпотентный

Перечисляет последние трассировки оптимизации из локального трейсера. Только сводка; для полных записей используйте get_trace.

List optimization traces

Перечисляет последние трассировки оптимизации из локального трейсера. Только сводка; для полных записей используйте get_trace.

Параметры

  • daystring

    UTC day YYYY-MM-DD; defaults to the most recent day with data

  • limitinteger
load_knowledge_packвнешний мир

Загружает набор знаний (knowledge pack) — документ в формате Markdown с опциональным YAML-фронтматером — в постоянное хранилище. Набор разбивается на части по заголовкам, каждая часть преобразуется в эмбеддинг и становится доступной для семантического поиска при последующих вызовах optimize_prompt. Наборы могут поступать из локального файла, HTTPS-ссылки или передаваться встроенным текстом в виде Markdown. Встроенные наборы и руководство по созданию: https://github.com/LumabyteCo/clarifyprompt-mcp/tree/main/packs

Load a knowledge pack

Загружает набор знаний (knowledge pack) — документ в формате Markdown с опциональным YAML-фронтматером — в постоянное хранилище. Набор разбивается на части по заголовкам, каждая часть преобразуется в эмбеддинг и становится доступной для семантического поиска при последующих вызовах optimize_prompt. Наборы могут поступать из локального файла, HTTPS-ссылки или передаваться встроенным текстом в виде Markdown. Встроенные наборы и руководство по созданию: https://github.com/LumabyteCo/clarifyprompt-mcp/tree/main/packs

Параметры

  • sourcestringобязательный

    Local file path, HTTPS URL, or inline markdown body (auto-detected).

  • source_typeenum

    Override source-type detection. `registry` marks a pack as community-sourced.

    autolocalurlinlineregistry
  • scopestring

    Scope to load under (e.g. 'user', 'project:myapp'). Defaults to pack frontmatter or 'user'.

  • namestring

    Override the pack name (else pulled from frontmatter).

  • versionstring

    Override the pack version (else pulled from frontmatter or '0.0.0').

memory_forgetидемпотентный

Инвалидирует (мягко удаляет) факт по его идентификатору. Факт помечается как invalidated_at = now и не будет отображаться в будущих memory_search или grounding, но его история сохраняется (битемпоральное мягкое удаление). Сначала используйте `memory_list_facts`, чтобы найти идентификатор, который вы хотите забыть.

Forget a fact

Инвалидирует (мягко удаляет) факт по его идентификатору. Факт помечается как invalidated_at = now и не будет отображаться в будущих memory_search или grounding, но его история сохраняется (битемпоральное мягкое удаление). Сначала используйте `memory_list_facts`, чтобы найти идентификатор, который вы хотите забыть.

Параметры

  • idintegerобязательный

    Fact id (from memory_remember response, memory_search result, or memory_list_facts row).

memory_list_factsтолько чтениеидемпотентный

Перечисляет живые (неаннулированные) факты в постоянной памяти, с возможностью фильтрации по области и предикату. Сортирует по наиболее недавно наблюдавшимся в начале. Полезно для проверки того, что известно системе, или для поиска идентификаторов фактов, чтобы забыть.

List remembered facts

Перечисляет живые (неаннулированные) факты в постоянной памяти, с возможностью фильтрации по области и предикату. Сортирует по наиболее недавно наблюдавшимся в начале. Полезно для проверки того, что известно системе, или для поиска идентификаторов фактов, чтобы забыть.

Параметры

  • scopestring

    Memory scope to filter by. Default 'user'. Examples: 'user', 'project:myapp', 'session:abc'.

  • predicatestring

    Optional predicate filter (e.g., only 'prefers' facts).

  • limitinteger

    Max facts to return. Default 50, hard max 100.

memory_rememberвнешний мир

Явно добавляет факт в постоянную память. Используется, когда пользователь говорит то, что движок должен запомнить между сессиями (предпочтения, соглашения, факты о проекте). Дополняет рефлексию `save_outcome`, которая извлекает факты неявно — это явный, управляемый пользователем путь. Возвращает идентификатор нового факта, который можно передать `memory_forget` позже.

Remember a fact

Явно добавляет факт в постоянную память. Используется, когда пользователь говорит то, что движок должен запомнить между сессиями (предпочтения, соглашения, факты о проекте). Дополняет рефлексию `save_outcome`, которая извлекает факты неявно — это явный, управляемый пользователем путь. Возвращает идентификатор нового факта, который можно передать `memory_forget` позже.

Параметры

  • subjectstringобязательный

    Who/what the fact is about. Examples: 'user', 'project', 'this codebase', a person's name.

  • predicatestringобязательный

    Short verb phrase. Examples: 'prefers', 'uses', 'avoids', 'requires', 'is'.

  • objectstringобязательный

    The concrete value. Example: 'TypeScript with strict mode'.

  • scopestring

    Memory scope. Default 'user' (cross-session, cross-project). Use 'project:<name>' for project-local memory, 'session:<id>' for ephemeral session-only memory.

  • confidencenumber

    0-1 confidence. Default 1.0 for explicit user remember. Reflection-extracted facts use 0.6-0.8.

memory_searchтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Выполняет семантический поиск по постоянному хранилищу памяти. Возвращает факты, фрагменты пакетов и прошлые оптимизации, ранжированные по векторной схожести с запросом. Полезен для проверки того, что ClarifyPrompt извлёк бы для заданного промпта, и для отладки решений куратора.

Search persistent memory

Выполняет семантический поиск по постоянному хранилищу памяти. Возвращает факты, фрагменты пакетов и прошлые оптимизации, ранжированные по векторной схожести с запросом. Полезен для проверки того, что ClarifyPrompt извлёк бы для заданного промпта, и для отладки решений куратора.

Параметры

  • querystringобязательный

    The search query — usually the user's intent or a paraphrase of a future prompt.

  • kindsstring[]

    Which memory kinds to search. Default: facts + pack chunks.

  • limitinteger
optimize_promptвнешний мир

Оптимизирует промпт для конкретной AI-платформы. Контекстно-зависимый сбор сигналов рабочего окружения (CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules / package.json) выполняется автоматически. За один шаг анализа определяет намерение, категорию и рекомендуемый режим, формирует системный промпт под возможности целевой модели и привязывает переписывание к приоритезированному Grounding Context. Поддерживает 58+ платформ в 7 категориях, а также пользовательские зарегистрированные платформы. Категория, платформа и режим — опциональны: движок выбирает разумные значения по умолчанию на основе анализа.

Optimize a prompt for a platform

Оптимизирует промпт для конкретной AI-платформы. Контекстно-зависимый сбор сигналов рабочего окружения (CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules / package.json) выполняется автоматически. За один шаг анализа определяет намерение, категорию и рекомендуемый режим, формирует системный промпт под возможности целевой модели и привязывает переписывание к приоритезированному Grounding Context. Поддерживает 58+ платформ в 7 категориях, а также пользовательские зарегистрированные платформы. Категория, платформа и режим — опциональны: движок выбирает разумные значения по умолчанию на основе анализа.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The prompt to optimize

  • categoryenum

    Prompt category. Auto-detected via the analyzer when omitted. When provided, the analyzer can still override if it's confident the hint is wrong.

    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • platformstring

    Target platform ID (e.g. midjourney, dall-e, sora, suno, claude, cursor, or a custom platform ID). Uses category default when omitted.

  • modeenum

    Output mode. When omitted, the engine uses the analyzer's intent-derived recommendation (e.g. production-code → technical, quick-draft → concise). When passed, user choice wins.

    concisedetailedstructuredstep-by-stepbullet-pointstechnicalsimple
  • enrich_contextboolean

    Use web search for context enrichment (Tavily/Brave/Serper/SerpAPI/Exa/SearXNG). Results merge into the single Grounding Context block.

  • session_idstring

    Session ID to stitch related optimizations so the engine can reuse accepted prior outputs as few-shot examples. Auto-generated when omitted.

  • file_pathstring

    Active file path — infers language and grounds the rewrite

  • file_languagestring

    Explicit language override for the active file

  • file_excerptstring

    Short excerpt (≤2 KB) of the active file to ground the rewrite

  • cwdstring

    Working directory to scan for CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules / package.json. Defaults to server cwd.

  • user_localestring

    User locale hint (e.g. en-US, ar-EG)

  • user_pinned_instructionsstring

    Pinned, always-applied user instructions (highest-priority grounding)

  • include_bundleboolean

    Include the full resolved ContextBundle in the response (same shape as inspect_context returns)

  • skip_intent_resolutionboolean

    Skip the analyzer LLM call (faster; loses intent/category/mode recommendations)

register_platform

Регистрирует новую пользовательскую AI платформу для оптимизации промптов.

Register a custom platform

Регистрирует новую пользовательскую AI платформу для оптимизации промптов.

Параметры

  • idstringобязательный

    Unique platform ID (lowercase, alphanumeric with hyphens)

  • categoryenumобязательный

    Category this platform belongs to

    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • labelstringобязательный

    Human-readable platform name

  • descriptionstringобязательный

    Short description

  • syntax_hintsstring[]
  • instructionsstring
  • instructions_filestring
save_outcomeвнешний мир

Сообщает ClarifyPrompt, был ли результат оптимизации принят, отредактирован или отклонён. Подаёт данные в два цикла: (1) кольцевой буфер сессии, чтобы принятые ранее результаты внедрялись как few-shot примеры в будущие похожие промпты, и (2) слой постоянной памяти через рефлексию: при принятии или редактировании ClarifyPrompt извлекает атомарные факты из взаимодействия и сохраняет их; при отклонении недавние факты рефлексии из этой сессии аннулируются. Рефлексия использует ту же LLM, которую вы настроили; задержка на локальных моделях составляет 1–3 секунды.

Record an outcome (accept / edit / reject)

Сообщает ClarifyPrompt, был ли результат оптимизации принят, отредактирован или отклонён. Подаёт данные в два цикла: (1) кольцевой буфер сессии, чтобы принятые ранее результаты внедрялись как few-shot примеры в будущие похожие промпты, и (2) слой постоянной памяти через рефлексию: при принятии или редактировании ClarifyPrompt извлекает атомарные факты из взаимодействия и сохраняет их; при отклонении недавние факты рефлексии из этой сессии аннулируются. Рефлексия использует ту же LLM, которую вы настроили; задержка на локальных моделях составляет 1–3 секунды.

Параметры

  • optimization_idstringобязательный

    The `id` returned from optimize_prompt

  • session_idstringобязательный

    The `sessionId` returned from optimize_prompt. Required so the outcome lands in the right session bucket.

  • verdictenumобязательный

    accepted = user used the output as-is; edited = user kept it with edits; rejected = user threw it away

    acceptededitedrejected
  • diffstring

    Optional: the user's edited version or a diff. Helps reflection extract better facts.

  • skip_reflectionboolean

    Skip the LLM-based fact extraction pass (faster, no facts learned)

unload_packидемпотентный

Удаляет загруженный пакет знаний (и все его фрагменты и эмбеддинги) из хранилища памяти.

Unload a knowledge pack

Удаляет загруженный пакет знаний (и все его фрагменты и эмбеддинги) из хранилища памяти.

Параметры

  • idintegerобязательный

    Pack id (as returned by list_packs).

unregister_platformидемпотентный

Удаляет пользовательскую платформу или очищает переопределения инструкций на встроенной.

Remove a custom platform / clear overrides

Удаляет пользовательскую платформу или очищает переопределения инструкций на встроенной.

Параметры

  • idstringобязательный
  • categoryenumобязательный
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • remove_override_onlyboolean
update_platform

Обновляет пользовательскую платформу или добавляет/переопределяет инструкции на встроенной платформе.

Update a platform

Обновляет пользовательскую платформу или добавляет/переопределяет инструкции на встроенной платформе.

Параметры

  • idstringобязательный
  • categoryenumобязательный
    chatimagevoicevideomusiccodedocument
  • labelstring
  • descriptionstring
  • syntax_hintsstring[]
  • syntax_hints_appendstring[]
  • instructionsstring
  • instructions_filestring

Другие проверенные MCP-сервера

mrexodia/ida-pro-mcp

mrexodia/ida-pro-mcp

MCP сервер для реверс-инжиниринга в IDA Pro. Дает AI-ассистентам доступ к декомпиляции, просмотру типов и патчингу кода. Ускоряет анализ вредоносного ПО и отладку через интеграцию с популярными клиентами.

Python⭐ 10456
XGenerationLab/xiyan_mcp_server

XGenerationLab/xiyan_mcp_server

официальный

MCP-сервер для запросов к базам данных на естественном языке. Основан на XiYan-SQL - SOTA модели text-to-SQL. Поддерживает MySQL, PostgreSQL, общие LLM и локальный режим. Упрощает извлечение данных...

Python⭐ 240
callstackincubator/agent-device

callstackincubator/agent-device

agent-device — CLI для автоматизации устройств, позволяющий AI-агентам открывать приложения на iOS, Android и десктопе, инспектировать UI, взаимодействовать с элементами и собирать отладочную инфор...

TypeScript⭐ 3496
wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP

wonderwhy-er/DesktopCommanderMCP

Desktop Commander — MCP сервер для управления файлами, запуска терминальных команд, редактирования кода, работы с Excel, PDF и DOCX. Разработчики используют его для автоматизации задач и взаимодейс...

TypeScript⭐ 8534
zcaceres/markdownify-mcp

zcaceres/markdownify-mcp

MCP-сервер Markdownify конвертирует файлы (PDF, изображения, аудио, Office) и веб-контент (YouTube, Bing, страницы) в Markdown. Полезен разработчикам для интеграции разнородных данных в MCP-среду.

TypeScript⭐ 2884
Rootly-AI-Labs/Rootly-MCP-server

Rootly-AI-Labs/Rootly-MCP-server

официальный

MCP сервер для управления инцидентами, дежурствами и оповещениями через Rootly API. Полезен SRE, инженерам и руководителям для автоматического реагирования, анализа и сокращения времени восстановления. Поддерживает Cursor, Claude, Windsurf и другие MCP клиенты.

Python⭐ 44
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин