system-prompts-mcp-server

Servidor del Protocolo de Contexto del Modelo que expone archivos de indicaciones del sistema y resúmenes.

GitHub
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Documentación

📝 Servidor MCP de Prompts de Sistema

Accede a los prompts de sistema de herramientas de IA en tu flujo de trabajo. Explora y obtén prompts de Devin, Cursor, Claude, GPT y más. Las sugerencias conscientes del modelo te ayudan a encontrar el prompt perfecto para tu LLM.

Un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) que expone una colección de prompts de sistema, resúmenes y definiciones de herramientas de herramientas de IA populares como herramientas MCP para entornos de codificación de IA como Cursor y Claude Desktop.

¿Por qué usar System Prompts MCP?

  • 🔍 Descubrimiento Automático – Cada prompt en prompts/ se expone automáticamente como una herramienta MCP
  • 🎯 Sugerencias Conscientes del Modelo – Obtén recomendaciones de prompts basadas en tu LLM (Claude, GPT, Gemini, etc.)
  • 📚 Colección Integral – Accede a prompts de Devin, Cursor, Claude, GPT y más
  • 🚀 Configuración Fácil – Instalación con un clic en Cursor o configuración manual simple
  • 🔧 Extensible – Añade tus propios prompts y estarán automáticamente disponibles

Inicio Rápido

¿Listo para explorar prompts de sistema? Instala en segundos:

Instalar en Cursor (Recomendado):

🔗 Instalar en Cursor

O instalar manualmente:

npm install -g system-prompts-mcp-server
# Or from source:
git clone https://github.com/JamesANZ/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
cd system-prompts-and-models-of-ai-tools && npm install && npm run build

Características

Herramientas Principales

  • list_prompts – Explora los prompts disponibles con filtros (servicio, variante, proveedor)
  • get_prompt_suggestion – Obtén sugerencias de prompts clasificadas para tu LLM y palabras clave
  • <service>-<variant>-<flavor> – Acceso directo a cualquier prompt (por ejemplo, cursor-agent-system, devin-summary)

Descubrimiento Automático

  • Escanea el directorio prompts/ en busca de archivos .txt, .md, .yaml, .yml, .json
  • Cada archivo se convierte en una herramienta MCP dedicada
  • Infiere metadatos (servicio, variante, familia de LLM, pistas de persona)

Activación de Persona

  • Cada llamada de herramienta incluye un recordatorio para que el modelo encarne el prompt cargado
  • Ayuda a que los modelos se comporten como el servicio original (Devin, Cursor, etc.)

Instalación

Cursor (Un Clic)

Haz clic en el enlace de instalación anterior o usa:

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=system-prompts-mcp&config=eyJzeXN0ZW0tcHJvbXB0cy1tY3AiOnsiY29tbWFuZCI6Im5weCIsImFyZ3MiOlsiLXkiLCJzeXN0ZW0tcHJvbXB0cy1tY3Atc2VydmVyIl19fQ==

Instalación Manual

Requisitos: Node.js 18+ y npm

# Clone and build
git clone https://github.com/JamesANZ/system-prompts-and-models-of-ai-tools.git
cd system-prompts-and-models-of-ai-tools
npm install
npm run build

# Run server
npm start

Claude Desktop

Añade a claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "system-prompts-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/system-prompts-and-models-of-ai-tools/dist/index.js"],
      "env": {
        "PROMPT_LIBRARY_ROOT": "/absolute/path/to/system-prompts-and-models-of-ai-tools/prompts"
      }
    }
  }
}

Reinicia Claude Desktop después de la configuración.

Ejemplos de Uso

Listar Prompts Disponibles

Explora prompts con filtros opcionales:

{
  "tool": "list_prompts",
  "arguments": {
    "service": "cursor",
    "flavor": "system",
    "limit": 10
  }
}

Obtener Sugerencias de Prompts

Encuentra el mejor prompt para tu LLM y caso de uso:

{
  "tool": "get_prompt_suggestion",
  "arguments": {
    "userLlm": "claude-3.5-sonnet",
    "keywords": ["code", "pair programming"]
  }
}

Acceder a un Prompt Específico

Llama a un prompt directamente por su nombre de herramienta:

{
  "tool": "cursor-agent-system",
  "arguments": {}
}

Obtén solo metadatos estructurados:

{
  "tool": "cursor-agent-system",
  "arguments": {
    "format": "json"
  }
}

Añadir Tus Propios Prompts

Añade prompts colocando archivos en el directorio prompts/:

Formatos admitidos: .txt, .md, .yaml, .yml, .json

Estructura de directorios:

prompts/My Service/
  ├── System Prompt.txt     → Tool: "my-service-system-prompt-system"
  └── tools.json            → Tool: "my-service-tools-tools"
  • Los nombres de directorio se convierten en el nombre del servicio
  • Los nombres de archivo crean variantes de herramientas
  • Los archivos se clasifican automáticamente como prompts de sistema, herramientas o resúmenes

Después de añadir prompts, reinicia el servidor MCP. Usa list_prompts para encontrar tus prompts personalizados.

Directorio personalizado: Establece la variable de entorno PROMPT_LIBRARY_ROOT para usar una ubicación diferente.

Casos de Uso

  • Desarrolladores de Herramientas de IA – Consulta y adapta prompts de herramientas de IA exitosas
  • Investigadores – Estudia cómo diferentes herramientas estructuran sus prompts de sistema
  • Desarrolladores – Encuentra el prompt perfecto para tu LLM y caso de uso
  • Ingenieros de Prompts – Compara y aprende de patrones de prompts probados

Detalles Técnicos

Construido con: Node.js, TypeScript, MCP SDK
Dependencias: @modelcontextprotocol/sdk, zod
Plataformas: macOS, Windows, Linux

Variables de Entorno:

  • PROMPT_LIBRARY_ROOT (opcional): Sobrescribe el directorio raíz de prompts (por defecto prompts/)

Estructura del Proyecto:

  • src/ – Implementación del servidor MCP en TypeScript
  • dist/ – JavaScript compilado
  • prompts/ – Biblioteca de prompts y documentación original

Contribuciones

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¡Las contribuciones son bienvenidas! Siéntete libre de adaptar la lógica de descubrimiento, añadir pruebas o extender la inferencia de metadatos para nuevos formatos de prompts.

Licencia

Consulta el repositorio original para obtener información sobre la licencia.

Soporte

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₿ Bitcoin: bc1ptzvr93pn959xq4et6sqzpfnkk2args22ewv5u2th4ps7hshfaqrshe0xtp

Ξ Ethereum/EVM: 0x42ea529282DDE0AA87B42d9E83316eb23FE62c3f