使用说明

项目简介

Just Prompt 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在为 LLM 客户端提供一个统一、标准化的接口，以便访问和使用多种大型语言模型 (LLM) 提供商的服务。它充当 LLM 应用的后端，简化了与不同 LLM 平台的集成和交互。

主要功能点

统一的 LLM 接口: 支持 OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Groq, DeepSeek, Ollama 等多种 LLM 提供商，通过统一的 API 访问不同平台的模型。
Prompt 工具: 提供多种 Prompt 工具，包括发送文本 Prompt、从文件读取 Prompt 以及将 Prompt 发送到多个模型并保存响应。
模型和提供商管理: 支持列出可用的 LLM 提供商和模型，方便用户了解和选择合适的模型。
灵活的模型配置: 允许设置默认模型列表，并在请求中指定特定模型，支持模型名称自动纠正。
响应输出管理: 支持将 LLM 响应保存到文件，方便结果的记录和分析。

安装步骤

克隆仓库:

git clone https://github.com/disler/just-prompt.git
cd just-prompt

安装依赖:
```
uv sync
```
确保已安装 'uv' 包管理器。如果未安装，请先安装 'pip install uv'。

配置环境变量: 复制 '.env.sample' 文件并重命名为 '.env'，然后根据需要编辑 '.env' 文件，填入各个 LLM 提供商的 API 密钥。

cp .env.sample .env
vim .env

例如：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

对于不需要的提供商，可以留空对应的 API 密钥，Just Prompt 服务器会自动检测可用的提供商。

服务器配置

以下 JSON 配置信息可用于 MCP 客户端（如 Claude Code）连接到 Just Prompt 服务器。

{
  "serverName": "just-prompt",
  "command": "uv",
  "args": [
    "--directory",
    ".",
    "run",
    "just-prompt",
    "--default-models",
    "anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219,openai:gpt-4o-mini"
  ]
}

参数说明:

serverName: MCP 服务器的名称，可以自定义。
command: 启动 MCP 服务器的命令，这里使用 'uv run' 来运行 'just-prompt' 脚本。
args: 传递给启动命令的参数列表：
- '--directory .': 指定工作目录为当前目录。
- 'run just-prompt': 运行 'just-prompt' Python 脚本。
- '--default-models': 可选参数，设置默认使用的模型列表，以逗号分隔，格式为 'provider:model'。例如，'anthropic:claude-3-7-sonnet-20250219,openai:gpt-4o-mini'。如果客户端请求中没有指定模型，则会使用默认模型。列表中的第一个模型还会用于模型名称自动纠正功能。

注意:

确保 MCP 客户端能够找到 'uv' 命令。如果 'uv' 不在系统 PATH 中，需要使用 'uv' 的完整路径。
'--default-models' 参数可以根据需要自定义，选择常用的模型，方便快速开始使用。

基本使用方法

启动 Just Prompt 服务器后，MCP 客户端可以通过 JSON-RPC 协议调用服务器提供的工具。以下是一些基本工具的使用示例：

prompt: 发送 Prompt 到 LLM 模型。
- 参数 'text': Prompt 文本内容。
- 参数 'models_prefixed_by_provider' (可选): 指定要使用的模型列表，例如 '["openai:gpt-4o-mini", "anthropic:claude-3-5-haiku"]'。如果不提供此参数，则使用服务器配置的默认模型。
prompt_from_file: 从文件中读取 Prompt 并发送到 LLM 模型。
- 参数 'file': Prompt 文件路径。
- 参数 'models_prefixed_by_provider' (可选): 指定要使用的模型列表，用法同 'prompt' 工具。
prompt_from_file_to_file: 从文件中读取 Prompt，发送到 LLM 模型，并将响应保存到 Markdown 文件。
- 参数 'file': Prompt 文件路径。
- 参数 'models_prefixed_by_provider' (可选): 指定要使用的模型列表，用法同 'prompt' 工具。
- 参数 'output_dir' (可选): 指定响应文件保存的目录，默认为当前目录 "."。
list_providers: 列出所有可用的 LLM 提供商。
- 无参数。
list_models: 列出指定 LLM 提供商的所有可用模型。
- 参数 'provider': 提供商名称，例如 '"openai"' 或 '"o"'。

示例命令 (假设使用 Claude Code 客户端):

列出所有可用提供商:

claude mcp call just-prompt list_providers

使用默认模型发送 Prompt:

claude mcp call just-prompt prompt '{"text": "你好，请介绍一下你自己"}'

指定模型发送 Prompt:

claude mcp call just-prompt prompt '{"text": "你好，请介绍一下你自己", "models_prefixed_by_provider": ["openai:gpt-4o-mini"]}'

更多工具和参数的详细信息，请参考仓库的 README.md 文件。

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