連携

PromptFlowEngine を接続する

どの連携でも同じエンジンが動いています。プロンプトがある場所に合わせて選んでください。ブラウザやエディタ（拡張機能）、AI アシスタントやエージェントの中（MCP）、自分のコード（HTTP API）です。どれも言語モデルを呼び出さず、アカウントも API キーも必要ありません。

選択肢	向いている用途	動作場所	セットアップ
Chrome 拡張機能	ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Perplexity、DeepSeek でのプロンプトチェック	ブラウザ内	リポジトリからビルドし、パッケージ化せずに読み込む（Chrome ウェブストアにはまだありません）
VS Code 拡張機能	コードベースからプロンプトを作る、AI チャット前のプライバシーガード	VS Code 内	拡張機能をインストール
MCP サーバー	Copilot のエージェントモード、Claude、Cursor、Windsurf、Gemini CLI、独自のエージェントからエンジンをツールとして呼び出す	ローカルプロセス、stdio	一度ビルドして、クライアントの設定に追加
HTTP API	自分のアプリケーション、スクリプト、バックエンド	`promptflowengine.com/api/v1` または自分の Worker	不要：JSON を送るだけ

拡張機能は人が使うアプリです。MCP と HTTP API は、エンジンの分析、最適化、再構成、セキュリティスキャンをプログラムに公開します。誰かの拡張機能のアクティビティ履歴、アカウント、組織のデータを読み取ることはできません。

選択肢 1：MCP サーバー

PromptFlowEngine は MCP のサーバー（v2.1.0）を提供します。AI ツールがクライアントです。トランスポートは stdio のみで、クライアントがお使いのマシン上で node packages/mcp-server/dist/bin.js を起動します。ホスト型の MCP エンドポイントも認証もありません。話しかけられるのは自分で起動したプロセスだけだからです。

前提条件

Node.js 22 以降（Windows、macOS、Linux）と Corepack。
PromptFlowEngine リポジトリのチェックアウト（npm での公開は準備中）。一度ビルドします。

ビルド

corepack pnpm install --frozen-lockfile
corepack pnpm --filter @promptflow/engine build
corepack pnpm --filter @promptflow/mcp-server build

以下の <ABSOLUTE_PATH_TO_CHECKOUT> を、チェックアウト先のパスに置き換えてください。Windows では JSON 内でスラッシュを使います（C:/src/Prompt/…）。

クライアントを設定する

VS Code / Copilot エージェントモード：.vscode/mcp.json（VS Code 拡張機能が自動で書き込みます）

{
  "servers": {
    "promptflow": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": [
        "<ABSOLUTE_PATH_TO_CHECKOUT>/packages/mcp-server/dist/bin.js"
      ]
    }
  }
}

Claude Desktop (claude_desktop_config.json), Cursor (.cursor/mcp.json), Windsurf (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json), Gemini CLI (~/.gemini/settings.json)

{
  "mcpServers": {
    "promptflow": {
      "command": "node",
      "args": [
        "<ABSOLUTE_PATH_TO_CHECKOUT>/packages/mcp-server/dist/bin.js"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add promptflow -- node <ABSOLUTE_PATH_TO_CHECKOUT>/packages/mcp-server/dist/bin.js
claude mcp list

ファイルの場所は各クライアントのドキュメントに従います。クライアントが場所を変更した場合は、そのドキュメントが優先されます。サーバーに秘密情報は不要なので、これらのファイルに認証情報を追加しないでください。

動作確認

クライアントなしでツールを一覧表示

printf '%s\n' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2025-06-18","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"check","version":"1"}}}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
  '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' \
  | node packages/mcp-server/dist/bin.js

または TypeScript の例を実行すると、サーバーを起動してツールを一覧表示し、プロンプトを評価・再構成します：node --experimental-strip-types packages/mcp-server/examples/mcp-client.ts。クライアントでは「List the promptflow tools」と頼んでみてください。

ツール（19）

ツール	必須	機能
`optimize_prompt`	`prompt`	Optimize prompt
`optimize_prompt_pipeline`	`prompt`	Optimize prompt (staged pipeline)
`compress_prompt`	`prompt`	Compress prompt
`validate_prompt`	`prompt`	Validate prompt
`estimate_tokens`	`prompt`	Estimate tokens
`analyze_prompt`	`prompt`	Analyze prompt
`extract_entities`	`prompt`	Extract entities
`summarize_context`	`context`	Summarize context
`score_prompt`	`prompt`	Score prompt
`evaluate_prompt`	`prompt`	Evaluate prompt
`compare_prompts`	`a, b`	Compare prompts
`scan_prompt_security`	`prompt`	Scan prompt security
`scan_sensitive_data`	`text`	Scan sensitive data
`sanitize_prompt`	`text`	Sanitize prompt
`restructure_prompt`	`prompt`	Restructure prompt
`convert_structured_payload`	`json`	Convert JSON to TOON
`simulate_cost`	`prompt`	Simulate cost
`analyze_context_budget`	`sources`	Analyze context budget
`run_prompt_tests`	`prompt, cases`	Run prompt tests

各ツールの引数、結果、エラーケース：MCP リファレンス。エージェントチャットでのリクエスト例：

あなた

Use promptflow to restructure this, then scan it for secrets:
"fix login issue and make google login work and don't break anything"

トラブルシューティング

サーバーが失敗と表示される：パスが間違っているか、dist/ がビルドされていません。再ビルドして絶対パスを使ってください。
node が見つからない：クライアントの PATH に Node.js がありません。command に node の絶対パスを指定してください。
Invalid arguments：メッセージにフィールド名が示されます。入力が長い場合は、クライアントの env に PROMPTFLOW_MCP_MAX_PROMPT_CHARS を設定します。
ログが必要：PROMPTFLOW_MCP_LOG=debug を設定します。ログは stderr に出力され、プロンプトのテキストは含まれません。

選択肢 2：HTTP API

ベース URL は https://promptflowengine.com/api/v1。入力も出力も JSON で、認証なし、何も保存せず、IP ごとに毎分 60 件の POST リクエストまで。秘密情報を含むプロンプトをリモートサービスに送らないでください。先に POST /sanitize、CLI、または拡張機能で伏せ字にしてください。

接続を確認

curl -s https://promptflowengine.com/api/v1/health

プロンプトを分析

curl -s https://promptflowengine.com/api/v1/analyze \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"prompt":"Write something about our product and stuff. Keep it short but also be detailed."}' \
  | jq '{quality: .quality.overall, findings: [.findings[] | {severity, message}]}'

プロンプトを最適化

curl -s https://promptflowengine.com/api/v1/optimize \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"prompt":"Please summarize the notes. Please summarize the notes.","mode":"balanced"}' \
  | jq '{text: .selected.text, tokenDelta, changes: [.changes[].title]}'

TypeScript（apps/web/examples/api-client.ts、実際の API でテスト済み）

import { createClient, PromptFlowApiError } from './api-client';

const api = createClient({ baseUrl: process.env.PROMPTFLOW_API ?? 'https://promptflowengine.com' });
try {
  const analysis = await api.analyze(userPrompt);
  const critical = analysis.findings.filter((f) => f.severity === 'critical');
  const { selected, tokenDelta } = await api.optimize(userPrompt, 'balanced');
  console.log(critical.length, selected.text, tokenDelta);
} catch (err) {
  // Typed errors carry status, type, message, and the request id for support.
  if (err instanceof PromptFlowApiError) console.error(err.status, err.type, err.message, err.requestId);
  else throw err;
}

すべてのエンドポイント、フィールド、ステータスコード：HTTP API リファレンス。

ローカルで実行する

shell

corepack pnpm --filter @promptflow/web build
cd apps/web && corepack pnpm exec wrangler dev --local --env="" --port 8787
curl -s http://localhost:8787/api/v1/health

トラブルシューティング

400：content-type: application/json を送ってください。メッセージにフィールド名が示されます。
404「Unknown API version」：/api/v1/ プレフィックスを使ってください。
405：health、models、rules は GET、それ以外は POST です。
413：ボディが 256 KB を超えているか、フィールドが 100,000 文字を超えています。
429：retry-after（60 秒）を待つか、CLI でエンジンをローカル実行してください。