clarifyprompt — MCP-сервер для Claude Code: компилятор промптов
Переписывает размытый промпт под синтаксис и параметры конкретной платформы, подтягивая контекст вашего проекта.
claude mcp add clarifyprompt -e LLM_API_URL=<LLM_API_URL> -e LLM_API_KEY=<LLM_API_KEY> -e LLM_MODEL=<LLM_MODEL> -- npx -y clarifyprompt-mcpЧто делает clarifyprompt
Вы отправляете сырой запрос, сервер собирает сигналы из рабочего пространства (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, package.json), уточняет намерение и возвращает версию промпта, заточенную под выбранную платформу. Платформ в наборе десятки, от чат-моделей и кодинг-ассистентов до генераторов изображений и видео; у каждой свой синтаксис и свои параметры.
Внутри — панель compose_prompt (в хостах с расширением io.modelcontextprotocol/ui она рисует живое сравнение исходного и оптимизированного промпта), вызов optimize_prompt с аргументом platform, а также critique_prompt с оценками по шести измерениям и режим auto_revise для доработки по кругу. Для работы нужны три переменные окружения: LLM_API_URL, LLM_API_KEY и LLM_MODEL — сервер сам обращается к модели по вашему ключу, поэтому без них он не поднимется. Node.js нужен версии 18 или выше.
Если платформа не названа, промпт останется нейтральным, без идиом конкретного вендора. Это удобно, когда один и тот же запрос идёт в разные инструменты.
Какие задачи решает
- переписать размытый промпт под синтаксис выбранной платформы
- подтянуть
CLAUDE.mdиpackage.jsonв текст запроса - сравнить исходный и оптимизированный промпт перед отправкой
- получить оценку промпта по шести критериям и доработать его
- держать промпт нейтральным, когда платформа не выбрана
Примеры запросов агенту
- Оптимизируй этот промпт для Midjourney: рыжий кот на подоконнике, утренний свет
- Вызови
optimize_promptсplatform: "gpt-image"и не забудь про надпись на картинке - Пройди
critique_promptпо моему промпту и покажи, что исправить
Как установить clarifyprompt
Командой платформы
claude mcp add clarifyprompt -e LLM_API_URL=<LLM_API_URL> -e LLM_API_KEY=<LLM_API_KEY> -e LLM_MODEL=<LLM_MODEL> -- npx -y clarifyprompt-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
codex mcp add clarifyprompt --env LLM_API_URL=<LLM_API_URL> --env LLM_API_KEY=<LLM_API_KEY> --env LLM_MODEL=<LLM_MODEL> -- npx -y clarifyprompt-mcpВместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"clarifyprompt": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"clarifyprompt-mcp"
],
"env": {
"LLM_API_URL": "<LLM_API_URL>",
"LLM_API_KEY": "<LLM_API_KEY>",
"LLM_MODEL": "<LLM_MODEL>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Файл настроек
{
"servers": {
"clarifyprompt": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"clarifyprompt-mcp"
],
"env": {
"LLM_API_URL": "<LLM_API_URL>",
"LLM_API_KEY": "<LLM_API_KEY>",
"LLM_MODEL": "<LLM_MODEL>"
}
}
}
}Вместо <…> подставьте свои значения
Командой платформы
gemini mcp add -e LLM_API_URL=<LLM_API_URL> -e LLM_API_KEY=<LLM_API_KEY> -e LLM_MODEL=<LLM_MODEL> clarifyprompt npx -y clarifyprompt-mcpВместо <…> подставьте свои значения
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о clarifyprompt
Как установить clarifyprompt в Claude Code?
Командой claude mcp add clarifyprompt -e LLM_API_URL=<LLM_API_URL> -e LLM_API_KEY=<LLM_API_KEY> -e LLM_MODEL=<LLM_MODEL> -- npx -y clarifyprompt-mcp. Второй вариант — тот же вызов с --transport stdio и --env вместо -e.
Что делает clarifyprompt?
Принимает сырой промпт, добавляет контекст из файлов проекта и отдаёт вариант, оптимизированный под выбранную платформу: с её синтаксисом и параметрами.
Что нужно, чтобы сервер заработал?
Ключ и адрес LLM-эндпоинта в LLM_API_URL, LLM_API_KEY, LLM_MODEL, плюс Node.js 18 или новее. Запросы к модели идут через ваш ключ.
