エージェント連携

プロンプト分析のための MCP サーバー

PromptFlowEngine を AI エージェントや MCP 対応ワークフローと接続します。アシスタントは自分の作業の一ステップとして、プロンプトを分析、再構成、最適化、sanitize できます。

  • stdio トランスポート
  • 読み取り専用ツール
  • ソースからビルド
クライアントを設定するMCP とは？

できること

Model Context Protocol は、AI アプリケーションが外部ツールを呼び出すための標準的な方法です。PromptFlowEngine にはエンジンをツールとして公開する MCP サーバーが付属しているため、GitHub Copilot、Claude Desktop、Claude Code、Cursor、あるいは独自のクライアントのエージェントから、専用の連携コードなしで使えます。

サーバーはクライアントの子プロセスとしてマシン上で動作し、stdio 経由の JSON-RPC で通信します。受け取った引数だけを読み、ネットワーク呼び出しは行わず、ファイルやシェルのツールも持ちません。すべてのツールに、読み取り専用かつ冪等であるというアノテーションが付いています。

ホストされたエンドポイントも、設定すべき認証もありません。npm パッケージはまだ公開していないため、リポジトリからサーバーをビルドし、クライアントにビルドしたファイルを指定します。リモートから使う場合は HTTP API を呼び出してください。

実例

エージェントが使えるツール

この一覧は、ページのビルド時にサーバー自身のツールレジストリから生成しているため、クライアントが接続後に見る内容と一致します。 エンジンの検出結果と生成されたプロンプトは、エンジンと API が返すとおり英語で表示されます。

PromptFlowEngine MCP サーバーが公開しているツール
ツール機能
optimize_promptOptimize a prompt with deterministic, verified transforms (duplicates, filler, optional sections). Every candidate is checked to preserve all sentences, requirements, code, and variables; the original is kept if nothing is better. Returns the selected prompt, token savings, quality score, and what changed.
optimize_prompt_pipelineRun the optimization pipeline and return per-stage results plus token and estimated cost metrics, in the result shape used by the PromptFlow VS Code extension.
compress_promptRemove exact duplicate sentences and extra whitespace without rewriting any wording.
validate_promptCheck a prompt for missing objective or output format, ambiguity, conflicting instructions, duplicates, prompt-injection patterns, secrets, and undelimited variables. isValid is false only when a critical issue exists.
estimate_tokensCount tokens and estimate input cost for a model. "exact" is true only for OpenAI models with a loaded tokenizer; other providers are approximate. Costs are estimates from a reference price table.
analyze_promptDetect intent, task type, technical domain, requested output, requirements, and entities (languages, frameworks, file paths, identifiers).
extract_entitiesExtract languages, frameworks, libraries, cloud platforms, services, technologies, file paths, identifiers, URLs, and commands.
summarize_contextExtractive summary: the first N unique, non-empty sentences of a context block, in order. Does not rank or rewrite.
score_promptScore prompt quality 0-100: 100 minus a penalty per issue (critical 30, warning 10, info 3; capped at 50 with any critical issue), with per-dimension scores and suggestions.
evaluate_promptFull quality report: overall score, grade, eight quality dimensions with the checks that failed, and every finding with why it matters and how to fix it.
compare_promptsCompare two prompts: token and estimated cost delta, quality delta per dimension, and which findings were resolved or introduced.
scan_prompt_securityPrompt-injection risk (0-100, signature-based, with threat ids), sensitive-data counts by category, undelimited template variables, and destructive operations. Never returns detected secret values.
scan_sensitive_dataScan text for credentials, cloud secrets, and PII with local deterministic detectors. Returns offsets and per-category counts, never the sensitive values.
sanitize_promptReplace detected sensitive data with placeholders such as [REDACTED_API_KEY]. Returns the sanitized text and counts, never the original values. Use before sending a prompt to an external model.
restructure_promptTurn a loosely written request into a sectioned engineering prompt: Role, Objective, Context, Requirements, Constraints, Edge cases, Testing, Acceptance criteria, Expected output. Only sections with content appear. The author's clauses are kept and reordered; for software tasks, fixed engineering guidance chosen by intent and topic is added, and every line is labeled "prompt" or "engine" so additions can be reviewed. Set scaffold=false to reorganize without adding guidance.
convert_structured_payloadConvert a JSON payload to TOON (Token-Oriented Object Notation) and say whether to use it. Returns token counts for pretty JSON, compact JSON and TOON, a round-trip check (the TOON must decode back to the same value), and the recommendation: "toon" only when it round-trips and saves at least 5 % over compact JSON, otherwise "json". Lossless or it keeps JSON.
simulate_costSimulate what a prompt costs across models at a request volume, from catalog list prices (labelled simulated, never a bill). Optionally optimizes the prompt first and reports hypothetical savings. Flags models whose context window is too small.
analyze_context_budgetMeasure the context sources you intend to send with a prompt: tokens and share per source, context-window usage with an output reserve, sensitive data (categories and counts only), instruction-like text in retrieved sources, and duplicates. Reads only the text passed in; never reads files.
run_prompt_testsRun a regression suite against a prompt. Assertions check the prompt (contains, not_contains, matches, max_tokens, min_quality, no_finding, max_severity, has_variables, max_injection_risk, no_sensitive_data, output_format) and, when a case carries a recorded model response, the response (response_valid_json, response_has_keys, response_contains, response_max_chars). With baseline_prompt, also runs the suite on the baseline and lists cases that regressed. No model is called.
.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "promptflow": {
      "type": "stdio",
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/checkout/packages/mcp-server/dist/bin.js"]
    }
  }
}
エージェントへの依頼
Use promptflow to restructure this before you start:
"fix login issue and make google login work and don't break anything"

ツールは 19 個で、すべて読み取り専用です。他のクライアントでも、mcpServers キーの下に同じコマンドを記述します。

主なメリット

機能

対象ユーザー

活用例

よくある質問

MCP サーバーとは何ですか？

MCP サーバーは、Model Context Protocol を通じて AI アプリケーションにツール、リソース、プロンプトを提供するプログラムです。クライアントと呼ばれる AI アプリケーションが、それらをいつ呼び出すかを判断します。

どの MCP クライアントで使えますか？

ローカルの stdio サーバーを起動できるクライアントなら、どれでも使えます。VS Code の GitHub Copilot エージェントモード、Claude Desktop、Claude Code、Cursor などです。

ホストされた MCP エンドポイントやリモートのエンドポイントはありますか？

いいえ。トランスポートは stdio のみで、サーバーはあなたのマシン上で動作します。リモートからアクセスする場合は HTTP API を使ってください。

サーバーは自分のファイルを読めますか？

いいえ。ファイル、シェル、ネットワークのツールはありません。処理するのは、ツールに引数として渡されたテキストだけです。

すべての製品が同じエンジンで動くので、組み合わせても予想外の違いは生じません。

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