H
HuggingPT

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

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获取分类列表

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获取标签统计

安装与运行

1. 安装依赖（在项目根目录）

npm i -D @modelcontextprotocol/sdk
npm i dotenv

2. 启动站点（本地开发或部署环境）

# 本地开发
npm run dev
# 或部署到服务器，确保 /api/* 可访问

3. 启动 MCP 服务器

# 本地示例（默认连接 http://localhost:3000）
API_BASE_URL=http://localhost:3000 node prompt/mcp/server.js

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": ["prompt/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。