Prompt Auto Optimizer MCP

🚀 Prompt Auto-Optimizer MCP

AIによるプロンプト進化 - 進化アルゴリズムを使用してAIプロンプトを自動的に最適化するMCPサーバーです。

🚀 クイックスタート

Prompt Auto-Optimizer MCPは、AIプロンプトを自動的に進化させ最適化することで、パフォーマンス、創造性、信頼性を向上させます。遺伝的アルゴリズムを使用して、実際のパフォーマンスデータに基づいてプロンプトを反復的に改善します。

✨ 主な機能

• AIプロンプトを自動的に進化させ最適化し、パフォーマンス、創造性、信頼性を向上させます。
• 遺伝的アルゴリズムを使用して、実際のパフォーマンスデータに基づいてプロンプトを反復的に改善します。
• 様々なツールを提供し、プロンプトの最適化、評価、分析、バックアップなどを行うことができます。

📦 インストール

# クローンとインストール
git clone https://github.com/your-org/prompt-auto-optimizer-mcp.git
cd prompt-auto-optimizer-mcp
npm install
npm run build

# MCPサーバーを起動
npm run mcp:start

📚 ドキュメント

⚙️ 設定

Claude Codeの設定（.claude/settings.json）に以下を追加します。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "prompt-optimizer": {
        "command": "npx",
        "args": ["prompt-auto-optimizer-mcp"],
        "cwd": "./path/to/prompt-auto-optimizer-mcp"
      }
    }
  }
}

🔧 利用可能なツール

コア最適化ツール

gepa_start_evolution

進化アルゴリズムを使用してプロンプトの最適化を開始します。

{
  taskDescription: string;           // 最適化する内容
  seedPrompt?: string;              // 開始プロンプト（オプション）
  config?: {
    populationSize?: number;        // テストするバリアントの数（デフォルト: 20）
    generations?: number;           // 反復回数（デフォルト: 10）
    mutationRate?: number;         // プロンプトを変更する程度（デフォルト: 0.15）
  };
}

gepa_evaluate_prompt

特定のタスクでプロンプトがどれだけうまく機能するかをテストします。

{
  promptId: string;                 // テストするプロンプト
  taskIds: string[];               // テストするタスク
  rolloutCount?: number;           // テスト回数（デフォルト: 5）
}

gepa_reflect

プロンプトが失敗した理由を分析し、改善提案を取得します。

{
  trajectoryIds: string[];         // 分析するテスト実行
  targetPromptId: string;          // 改善が必要なプロンプト
  analysisDepth?: 'shallow' | 'deep'; // 分析の詳細度（デフォルト: 'deep'）
}

gepa_get_pareto_frontier

複数の目標をバランスさせた最良のプロンプト候補を取得します。

{
  minPerformance?: number;         // 最低品質閾値
  limit?: number;                  // 返す最大結果数（デフォルト: 10）
}

gepa_select_optimal

特定のユースケースに最適なプロンプトを選択します。

{
  taskContext?: string;            // ユースケースの説明
  performanceWeight?: number;      // 精度を優先する程度（デフォルト: 0.7）
  diversityWeight?: number;        // 創造性を優先する程度（デフォルト: 0.3）
}

gepa_record_trajectory

プロンプトの実行結果をログに記録し、分析するために使用します。

{
  promptId: string;                // 使用したプロンプト
  taskId: string;                  // 実行したタスク
  executionSteps: ExecutionStep[]; // 実行中に起こったこと
  result: {
    success: boolean;              // 成功したかどうか
    score: number;                 // 成果の良さ
  };
}

バックアップ & 復元ツール

• gepa_create_backup - 現在の最適化状態を保存します。
• gepa_restore_backup - 以前のバックアップから復元します。
• gepa_list_backups - 利用可能なバックアップを表示します。
• gepa_recovery_status - システムの健全性を確認します。
• gepa_integrity_check - データの整合性を検証します。

💻 使用例

基本的な使用法

1. 進化を開始する：gepa_start_evolutionを使用して、タスクの説明を指定します。
2. 結果を記録する：gepa_record_trajectoryを使用して、プロンプトの実行結果をログに記録します。
3. 失敗を分析する：gepa_reflectを使用して、何がうまくいかなかったかを理解します。
4. 最良のプロンプトを取得する：gepa_select_optimalを使用して、最良の候補を見つけます。

🔧 環境変数

# オプションのパフォーマンス調整
GEPA_MAX_CONCURRENT_PROCESSES=3           # 並列実行の制限
GEPA_DEFAULT_POPULATION_SIZE=20            # デフォルトのプロンプトバリアント
GEPA_DEFAULT_GENERATIONS=10               # デフォルトの反復回数

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