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prompt-optimizer 接入 Claude Desktop：MCP 协议部署与配置指南

【免费下载链接】prompt-optimizerAn AI prompt optimizer for writing better prompts and getting better AI results.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pro/prompt-optimizer

prompt-optimizer 是一个提示词优化工具，通过 MCP 协议把它的能力以工具形式暴露给 Claude Desktop 调用。本文走一遍完整的 MCP 服务器部署与 services.json 配置流程，最后逐个验证三个提示词优化工具。

先看清调用链路再动手

这一节只用四层关系说明数据流向，后面看到 URL 和端口时就不会迷路。

• Claude Desktop（MCP 客户端）：发起方，按 MCP 的 Streamable HTTP 协议向服务器的/mcp端点发请求；
• MCP 服务器（prompt-optimizer 内置）：接收 JSON-RPC 消息，校验参数、映射到内部调用，再回传结果；
• 核心服务层：提示词优化、模板管理、模型管理三组服务，通过适配层接入，不改动核心代码；
• 存储：内存实现、无状态，每个请求独立处理，多个客户端可同时连接。

准备工作：镜像、端口与密钥

开始部署前确认三件事：

• 本机装好 Docker 和 Docker Compose；
• 至少准备一个可用的模型 API 密钥（OpenAI、Gemini、DeepSeek 任选其一）；
• 宿主机 8081 端口空闲，容器内 Web 与 MCP 服务共用 80 端口对外映射。

镜像来源两个：官方linshen/prompt-optimizer；国内网络可改用阿里云广州镜像registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/prompt-optimizer/prompt-optimizer，拉取速度更快。

5 分钟完成 Docker 部署

这一节完成镜像拉取和服务启动，两条路径任选其一。

路径一：单条 docker run

docker run -d -p 8081:80 \ -e VITE_OPENAI_API_KEY=<你的API密钥> \ -e MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=openai \ --name prompt-optimizer \ linshen/prompt-optimizer

国内加速版本只需把最后的镜像名换成registry.cn-guangzhou.aliyuncs.com/prompt-optimizer/prompt-optimizer，其余参数不变。

启动后两个地址：

• Web 界面：http://localhost:8081
• MCP 端点：http://localhost:8081/mcp

路径二：Docker Compose

需要固定配置或后续扩展时用 Compose 更清晰：

services: prompt-optimizer: image: linshen/prompt-optimizer:latest container_name: prompt-optimizer restart: unless-stopped ports: - "8081:80" environment: - VITE_OPENAI_API_KEY=<你的API密钥> - VITE_GEMINI_API_KEY=<你的API密钥> - VITE_DEEPSEEK_API_KEY=<你的API密钥> - MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=openai - MCP_LOG_LEVEL=info - MCP_DEFAULT_LANGUAGE=zh

环境变量一览

确认启动成功的方式：浏览器访问http://localhost:8081能看到 Web 界面，健康检查端点/healthz返回 200 即可继续下一步。

配置 services.json 并接入 Claude Desktop

这一节改一个 JSON 文件，然后重启客户端验证连通。

先找到 Claude Desktop 的配置目录：

• Windows：%APPDATA%\Claude\services
• macOS：~/Library/Application Support/Claude/services
• Linux：~/.config/Claude/services

在目录中创建（或编辑）services.json：

{ "services": [ { "name": "Prompt Optimizer", "url": "http://localhost:8081/mcp" } ] }

保存后完全退出并重启 Claude Desktop。在输入框键入/tools，工具列表里出现optimize-user-prompt、optimize-system-prompt、iterate-prompt三项，接入就算完成。

上手实操：三个工具各管一件事

三个工具覆盖提示词优化的三个典型动作，参数都很少，直接看示例。

optimize-user-prompt —— 优化用户提示词

适合日常问答、写作、任务型请求，把模糊的说法改具体：

optimizeUserPrompt({ prompt: "帮我写篇文章", template: "default" // 可选 })

一句模糊指令会返回带字数、结构、风格约束的完整请求。

optimize-system-prompt —— 优化系统提示词

适合角色定义、行为规范这类系统级内容：

optimizeSystemPrompt({ prompt: "你是一个助手", template: "professional" // 可选 })

优化前是"你是一个助手"，优化后是包含角色定位、职责清单、行为边界和伦理约束的完整系统提示词——这是三类工具中改造幅度最大的一个。

iterate-prompt —— 迭代改进已有提示词

提示词已经能用但不够好时用它，requirements参数必填，说明要改什么：

iteratePrompt({ prompt: "现有提示词全文", requirements: "增强创意性，减少公式化表达", template: "creative" // 可选 })

它保留原提示词的核心意图，只针对你指出的问题做定向调整。

按需调整：模板、多模型与本地模型

部署跑通后，这几项配置按需求再动：

• 模板选择：五个内置模板各有侧重——default通用平衡、professional专业准确、creative创意写作、technical技术逻辑、concise压缩冗余。不传template参数时使用内置默认模板。
• 多模型：同时配置多家密钥，MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER决定优先用哪家；值必须小写（openai而非OpenAI）。
• 接入 Ollama 等 OpenAI 兼容 API：

VITE_CUSTOM_API_KEY_ollama=<占位密钥> VITE_CUSTOM_API_BASE_URL_ollama=http://localhost:11434/v1 VITE_CUSTOM_API_MODEL_ollama=qwen2.5:7b MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER=custom

• 日志级别：排查问题设MCP_LOG_LEVEL=debug，稳定运行后用info，只需盯错误就调warn或error。

排错速查：四类常见症状

按"看到什么 → 为什么 → 怎么办"对照处理：

• EADDRINUSE: address already in use→ 端口被占用。先查占用：netstat -ano | findstr :3000，再换端口启动，例如MCP_HTTP_PORT=3001 pnpm mcp:dev。
• No enabled models found→ 密钥没配上或无效。确认环境变量名拼写无误、密钥仍在有效期，再核对MCP_DEFAULT_MODEL_PROVIDER的值与实际密钥匹配。
• Claude Desktop 连不上→ 按顺序检查：服务器是否在运行（浏览器访问http://localhost:8081/mcp）、services.json的 JSON 格式是否合法、防火墙是否放行本地端口，最后再看客户端日志。
• 工具调用报"缺少必需参数 'prompt'"→ 调用时没带prompt；用iterate-prompt时同样要带requirements。参数补齐后重发即可。

更多细节可查阅仓库内的 MCP 服务器用户指南 和 mcp-server 模块说明。

收尾与下一步行动

到这里，prompt-optimizer 的 MCP 服务器已经跑起来，Claude Desktop 也能直接调它的三个优化工具了：日常请求丢给 optimize-user-prompt，角色定义丢给 optimize-system-prompt，成熟提示词的定向微调交给 iterate-prompt。之后建议按这个顺序推进：

1. 选定部署方式，把容器稳定运行起来；
2. 写好services.json，用/tools确认三个工具在列；
3. 拿一条真实提示词走一遍"优化 → 实测 → 迭代"的完整流程；
4. 有本地模型需求时，再补上自定义 API 配置。

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