使用说明

项目简介

PRD Agent Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的 AI 驱动的应用后端，专门用于辅助产品经理创建和迭代产品需求文档（PRD）。它利用大型语言模型（LLM）的能力，提供 PRD 的自动生成、批判性分析和优化等功能。通过标准的 MCP 协议，PRD Agent Server 可以与各种 MCP 客户端无缝集成，为用户提供便捷、高效的 PRD 文档创作体验。

主要功能点

PRD 文档生成：根据用户提供的产品基本信息（产品名称、产品描述、产品目标），自动生成结构完善的 PRD 初稿。
PRD 批判性分析：对已生成的 PRD 文档进行深入的批判性分析，识别潜在的缺陷、不足和改进空间，为文档优化提供参考。
基于反馈的迭代优化：支持用户对 PRD 文档提供反馈意见，并根据反馈意见迭代优化 PRD 文档，实现文档的持续改进。
交互式 PRD 编辑：通过 MCP 客户端提供的交互界面，用户可以逐步完善 PRD 文档，并随时查看和评审文档内容。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/PrajwalPrashanth/prd-agent.git
cd prd-agent

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置 OpenAI API 密钥 设置环境变量 'OPENAI_API_KEY' 为您的 OpenAI API 密钥。您需要拥有 OpenAI 账户并获取 API 密钥。
```
export OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
```

服务器配置

MCP 客户端需要以下配置信息才能连接到 PRD Agent MCP 服务器。请将以下 JSON 配置填入您的 MCP 客户端的服务器配置中：

{
  "server name": "prd-server",
  "command": "python",
  "args": ["main.py"]
}

'server name': 服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识服务器。
'command': 启动服务器的命令，这里使用 'python' 命令来运行 Python 脚本。
'args': 启动服务器命令的参数，这里指定运行 'main.py' 脚本。

基本使用方法

启动 MCP 服务器 在仓库根目录下，运行以下命令启动 PRD Agent MCP 服务器：
```
python main.py
```
服务器成功启动后，将等待客户端连接。
连接 MCP 客户端 配置并启动您的 MCP 客户端，确保客户端配置了正确的服务器连接信息（如上面提供的 JSON 配置）。客户端成功连接后，您将看到可用的 Prompt 和 Tool 列表。
使用 Prompt 和 Tool 生成和优化 PRD
- 在客户端交互界面中，可以使用 'create' 命令，根据提示输入产品名称、产品描述和产品目标等信息，开始创建新的 PRD 文档。
- 使用 'view' 命令可以查看当前 PRD 文档草稿。
- 使用 'critique' 命令可以对当前 PRD 文档进行批判性分析，获取评审意见。
- 使用 'feedback' 命令可以提供对当前 PRD 文档的反馈意见，并根据反馈迭代优化文档。
- 更多详细操作，请参考客户端的帮助文档或命令提示。

关键词