Cc Peng MCP

Claudeコードプロンプトをインテリジェントに最適化するMCPサーバーで、言語タスクの自動検出、対話型最適化、API依存がないという特徴を備えています。

開発者ツール人工知能チャットボット #プロンプト最適化 #対話型 #APIなし #コード強化 .TypeScript

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 4.2K

更新時間 : 2025-08-15

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インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定

{
  "mcpServers": {
    "prompt-engineer": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/cc_peng_mcp/index.ts"],
      "env": {}
    }
  }
}

注意：あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

🚀 Claude Code Prompt Engineer MCP Server

高度なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。Claude Code用のプロンプトをインテリジェントに設計・最適化し、対話的な改良機能と自動最適化機能を備えています。

✨ 主な機能

🚀 インテリジェントなプロンプト設計

プログラミング言語とタスクタイプを自動検出します。
Claude Codeの機能に合わせてプロンプトを最適化します。
Claude Codeのツールとワークフローの知識を活用します。

🤖 対話的な改良

Q&Aベースのプロンプト明確化システムがあります。
コンテキストを考慮した質問生成が可能です。
セッションベースの改良プロセスを持っています。

⚡ 自動最適化

言語固有のプロンプト強化を行います。
タスクの複雑度を検出します。
Claude Codeの機能を考慮します。
外部APIに依存せず、組み込み機能のみで動作します。

📦 インストール

1. 依存関係のインストール

npm install

2. Claude Codeの設定

.mcp.json設定ファイルを作成または更新します。

{
  "mcpServers": {
    "prompt-engineer": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/cc_peng_mcp/index.ts"],
      "env": {}
    }
  }
}

3. Claude Codeの再起動

# 現在のセッションを終了し、新しいセッションを開始します
claude

4. インストールの確認

/mcp

prompt-engineerが接続済みとして表示されるはずです。

💻 使用例

🎯 自動最適化（主要な使用方法）

ツールを直接使用するだけで、設定は不要です。

Use the auto_optimize tool to analyze: "fix my React app performance issues"

複雑な要求のための対話モード

Use the engineer_prompt tool with interactive=true for: "create a new authentication system"

直接的なプロンプト設計

Use the engineer_prompt tool with prompt="optimize my database queries" and language="python"

💻 使用例

基本的な使用法

# 自動最適化の使用例
Use the auto_optimize tool to analyze: "fix my React app performance issues"

高度な使用法

# 複雑な要求のための対話モードの使用例
Use the engineer_prompt tool with interactive=true for: "create a new authentication system"

利用可能なツール

`auto_optimize` ⭐ 主要ツール

自然言語テキストを自動検出して最適化します。

text（必須）: 自然言語のテキスト/要求
context（オプション）: 追加のプロジェクトコンテキスト
interactive（オプション）: 対話的な質問を強制する

`engineer_prompt`

特定のパラメータで手動でプロンプトを設計します。

prompt（必須）: 設計が必要な生のユーザープロンプト
language（オプション）: プログラミング言語（指定されない場合は自動検出）
context（オプション）: 追加のプロジェクトコンテキスト
interactive（オプション）: Q&Aによる改良プロセスを有効にする

`answer_questions`

対話セッション中に回答を提供するために使用します。

sessionId（必須）: 対話モードからのセッションID
answers（必須）: 質問に対する回答の配列

仕組み

1. 自然言語検出

システムは以下を検出することで、テキストが最適化が必要な自然言語であることを自動識別します。

要求パターン: "help me", "can you", "i need", "i want"
問題の説明: "issue", "bug", "not working", "broken"
タスクの指示: "create", "build", "fix", "optimize"
質問: "how do", "what is", "why is"
会話のマーカー: "i'm", "i think", "not sure"

2. 組み込みインテリジェンス

API呼び出し不要 - パターンマッチングとルールベースの最適化を使用します。
正規表現パターンによる10種類以上のプログラミング言語の言語検出
タスクタイプ検出（デバッグ、テスト、リファクタリング、説明、アーキテクチャ）
テキストの長さと技術的な指標に基づく複雑度分析

3. Claude Codeの最適化

Claude Codeの機能を考慮してプロンプトを最適化します。

ファイルシステム操作（読み取り、書き込み、編集）
コード検索（Grep、Globパターン）
Git操作とワークフロー管理
複雑なタスクのためのTodoリスト管理
Playwright MCPによるブラウザ自動化
GitHub統合

4. 対話的な改良

必要な場合、システムは以下を行います。

プロンプトに基づいて明確化の質問を生成します。
会話を追跡するためのセッションを作成します。
回答に基づいてプロンプトを改良します。
高度に最適化された最終プロンプトを提供します。

ワークフローの例

🎯 自動最適化の例

入力:

"my website is slow and users are complaining"

自動最適化された出力:

**タスク:** 以下の問題をデバッグして修正します。

my website is slow and users are complaining

**要件:**
- ファイル検索ツール（Grep/Glob）を使用して関連するコードを見つけます。
- 問題のあるファイルを読み取り、分析します。
- 根本原因を特定し、修正を実装します。
- 可能であればソリューションをテストします。

**このタスクを実行しますか？**

🤖 対話モードの例

入力: "make my app better"

生成された質問:

どの具体的な側面を改善する必要がありますか（パフォーマンス、可読性、保守性）？
どの技術スタックまたはプログラミング言語を使用していますか？
私が知っておくべき制約や要件はありますか？

回答後: 特定の要件を含む詳細で構造化されたプロンプトを作成します。

利点

✅ 設定不要: MCP設定後すぐに使用できます。 ✅ APIキー不要: Claude Codeの組み込み機能のみを使用します。 ✅ コンテキストを考慮: プロジェクトと要件を理解します。 ✅ 対話的: 必要な場合に明確化の質問を行います。 ✅ 体系的: 複雑な要求を適切に構造化します。 ✅ 高速: 外部API呼び出しがなく、即座に最適化されます。