MCP 接入指南

基于 Model Context Protocol (MCP) 的数据访问能力，让 Claude Desktop、VS Code MCP 插件等 LLM 客户端直接访问本站的提示词数据

能力概览

list_prompts

获取提示词列表（分页/筛选/搜索）

get_prompt_by_id

根据 ID 获取单个提示词

search_prompts

关键词搜索提示词

list_categories

获取分类列表

list_tags

获取标签统计

安装与运行

1. 下载服务器并安装依赖

下载 huggingpt-mcp.zip 只看 server.js 源码

# 解压后进入目录，依赖已在 package.json 里声明
cd huggingpt-mcp
npm install

2. 试跑一次，确认能连上

# 默认连线上站点，无需本地启动服务
node mcp/server.js

# 若要连本地开发环境
API_BASE_URL=http://localhost:3000 node mcp/server.js

看到「已启动」字样即正常。它通过 stdio 与客户端通信，直接运行时不会有更多输出。

3. 可用的工具

配置完成后，AI 客户端会自动获得下面这些能力：

list_prompts分页浏览提示词

search_prompts关键词搜索提示词

get_prompt取单条提示词全文

list_ui_prompts浏览 UI 设计提示词

get_ui_prompt取 UI 设计规范全文

list_rules浏览编程规则

get_rule取单条规则全文

list_skills浏览 Agent Skill

get_skill取 SKILL.md 全文

list_categories列出全部分类

list_tags列出全部标签

Claude Desktop 配置示例

在 Claude Desktop 的设置里，添加以下 MCP 服务器配置：

{
  "mcpServers": {
    "huggingpt": {
      "command": "node",
      "args": ["/绝对路径/mcp/server.js"],
      "env": {
        "API_BASE_URL": "https://your-domain.com",
        "API_AUTH_TOKEN": "<可选：若 API 需鉴权，填 Bearer Token>"
      }
    }
  }
}

工具输入参数示例

list_prompts

{
  "category": "coding",
  "search": "表单",
  "page": 1,
  "limit": 12,
  "sort": "popular"
}

get_prompt_by_id

{ "id": "<提示词ID>" }

search_prompts

{ "q": "简历" }

注意事项

如果使用本地开发环境，请先运行 npm run dev，确保 http://localhost:3000/api/* 可访问。
如果您的 API 受保护，请在启动 MCP 时设置 API_AUTH_TOKEN 环境变量。
MCP 服务器仅转发并解析本站已有 API 的响应，不存储数据。

开源与反馈

如需扩展更多工具（例如：相关推荐、收藏操作等），欢迎在本站提出反馈或 PR。我们致力于为开发者提供更好的 AI 提示词服务。