prompt-optimizer5分钟部署到接入AI应用的提示词优化完整配置指南【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer 场景切入你给客服机器人写系统提示词第一版只写了你是一个助手模型回答不专业但不知道该往哪个方向改。或者你在 Claude Desktop 里聊天想把帮我写篇文章这种一句话请求先打磨成结构化指令再发出去。这些事手动打磨要好几轮prompt-optimizerAI 提示词优化工具把它们变成一次点击输入粗糙提示词返回带角色、约束和结构的优化版本还能通过 MCP 协议直接挂在 Claude Desktop 里当工具调用。 5分钟上手一条Docker命令部署最短路径就一条命令拉取镜像的同时注入 API 密钥拉完即起通常几分钟内完成。# 用途启动 Web 界面 MCP 服务端口映射到 8081 docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEY你的OpenAI密钥 \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERopenai \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizer启动后Web 界面在http://localhost:8081MCP 服务地址是http://localhost:8081/mcp。验证成功标志运行下面的健康检查命令返回 HTTP 200 且 JSON 中initialized: true即代表服务就绪# 用途探测 MCP 服务健康状态200 表示启动成功 curl -s http://localhost:8081/healthz接着把 MCP 服务器注册进 Claude Desktop。按系统打开配置目录macOS~/Library/Application Support/Claude/servicesWindows%APPDATA%\Claude\servicesLinux~/.config/Claude/services新建services.json并写入下面内容然后重启 Claude Desktop{ services: [ { name: Prompt Optimizer, url: http://localhost:8081/mcp } ] }配置说明url必须和上面 Docker 映射的端口一致本地源码方式启动则改为http://localhost:3000/mcp。 核心能力拆解3个MCP提示词优化工具MCP 服务器源码见 packages/mcp-server/一共暴露 3 个工具调用链路很短optimize-user-prompt用户提示词一键优化一句话定义把随口一句话请求扩写成清晰、具体、带约束的提示词。什么时候用日常问答、写作、任务型请求尤其是太笼统导致模型答偏的场景。最简调用# 用途通过 MCP 端点调用用户提示词优化工具 curl -s http://localhost:8081/mcp -X POST -H Content-Type: application/json \ -d {jsonrpc:2.0,id:1,method:tools/call,params:{name:optimize-user-prompt,arguments:{prompt:帮我写篇文章}}}输入输出帮我写篇文章请撰写一篇关于AI在医疗领域应用的技术文章要求1500字左右含实际案例语言专业但易懂结构清晰optimize-system-prompt系统提示词与角色优化一句话定义把单薄的角色描述升级为含职责、行为和约束的完整系统提示词。什么时候用给 AI 助手、专家角色或对话系统定义人设时。最简调用# 用途优化系统提示词在 Claude Desktop 中也可直接说用 optimize-system-prompt 优化你是一个助手 curl -s http://localhost:8081/mcp -X POST -H Content-Type: application/json \ -d {jsonrpc:2.0,id:1,method:tools/call,params:{name:optimize-system-prompt,arguments:{prompt:你是一个助手}}}输入输出你是一个助手你是专业、高效的AI助手准确理解需求、给出有依据的回答、保持友好风格、不确定时主动说明、遵守安全准则iterate-prompt已有提示词迭代改进一句话定义在不改变核心意图的前提下按你指出的具体问题进行针对性修改。什么时候用提示词已经能用但输出格式不稳、语气不对或某个能力偏弱。最简调用# 用途对现有提示词提出改进要求并迭代 curl -s http://localhost:8081/mcp -X POST -H Content-Type: application/json \ -d {jsonrpc:2.0,id:1,method:tools/call,params:{name:iterate-prompt,arguments:{prompt:现有提示词全文,requirements:输出格式不一致需统一为Markdown}}}输入输出prompt: 现有提示词全文 / requirements: 语气太正式保留原结构与意图语气改为轻松口语化补充输出格式约束⚙️ 按需配置MCP配置项速查表配置项必填默认值一句话说明VITE_OPENAI_API_KEY是密钥至少配一个无OpenAI API 密钥驱动优化模型VITE_GEMINI_API_KEY否无Gemini API 密钥备选模型VITE_DEEPSEEK_API_KEY否无DeepSeek API 密钥备选模型MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER否openai配置多个密钥时的首选提供商全小写MCP_LOG_LEVEL否debug日志级别debug / info / warn / errorMCP_DEFAULT_LANGUAGE否zh默认语言zh 或 enMCP_HTTP_PORT否3000本地启动端口Docker 模式无需修改进阶用户才需要关心的三项接入本地模型Ollama 等按VITE_CUSTOM_API_KEY_ollama/VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_ollama如http://localhost:11434/v1/VITE_CUSTOM_API_MODEL_ollama如qwen2.5:7b三个变量配置再把MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER设为custom。后缀法同样支持多模型如VITE_CUSTOM_API_KEY_qwen3。Web 界面加密码Docker 部署可加ACCESS_USERNAME/ACCESS_PASSWORD。注意 v1.4.0 中/mcp路由已绕过 Basic 认证不会影响 MCP 客户端。本地源码启动git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer然后pnpm install、cp env.local.example .env.local填好密钥最后pnpm mcp:dev服务跑在http://localhost:3000/mcp。完整说明见 docs/user/mcp-server.md。 遇到问题时4个高频问题排查现象本地启动报Error: listen EADDRINUSE: address already in use最常见原因3000 端口已被其他进程占用 修复MCP_HTTP_PORT3001 pnpm mcp:devDocker 部署不受此问题影响现象日志报No enabled models found服务起不来 最常见原因一个有效的 API 密钥都没配置或密钥已失效 修复echo $VITE_OPENAI_API_KEY确认密钥已写入环境变量然后docker restart prompt-optimizer现象启动失败或实际调用的模型不是你想用的那个 最常见原因MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER大小写错误或与已配置的密钥不匹配 修复改为全小写且与密钥对应例如MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDERopenai现象Claude Desktop 连不上 MCP 服务器 最常见原因services.json里的 URL 端口写错8081 vs 3000 修复先curl -s http://localhost:8081/healthz确认服务可达再把 URL 改成实际地址并重启 Claude Desktop✅ 收尾✅ 一条 Docker 命令完成部署/healthz返回 200 即成功✅ 3 个 MCP 工具优化用户提示词、优化系统提示词、按需求迭代✅ 一张速查表覆盖全部配置密钥至少配一个其余用默认值✅ 4 个高频问题都有对应的单条修复命令下一步打开 docs/user/mcp-server.md按验证命令跑通第一个优化请求然后在 Claude Desktop 里试着让optimize-user-prompt优化你手头最粗糙的一条提示词。【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考