
tisu19021997/meta-prompt-mcp-server
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MCPクライアントを「マルチエージェント」システムに変える(プロンプトで)
概要
このプロジェクトは、「メタ・プロファイティング:タスク・アグノスティック・スキャフォールディングで言語モデルを強化する」紙の技法の実装です。 このMCPは、標準の言語モデル(LM)を、複雑な設定なしで動的にマルチエージェントシステムに変換します。 LM が 2 つの重要な役割を採用することで動作します。 1. : 複雑な問題を分析する高レベルなプロジェクトマネージャー、それを小さく、論理的なサブタスクに分割し、それらを委譲する。 2. : 各サブタスクを実行するために、導体が「絶縁」する「コード・レビュアー」、「クリエイティブ・ライター」など、専門エージェント(例:「Pythonプログラマー」、「コード・レビュアー」)。 魔法は、このコラボレーションワークフロー全体が単一のLM内でシミュレートされていることです。 導体とエキスパートは、洗練されたシステムプロンプトによって導かれる動作の異なるモードであり、モデルが理由、行動、そしてより堅牢で正確なソリューションへの自己批判を可能にする。 1つのモデルによって動力を与えられた、あなたの処分でAIの専門家の自動化されたチームを持つのが好きです.
概要(AI 翻訳)
このプロジェクトは、紙「メタ・プロンピング: タスク・アグノスティック・スキャフォールディングで言語モデルを強化する」からMeta-Prompting技術の実装です。
このMCPは、標準の言語モデル(LM)を、複雑な設定なしで動的にマルチエージェントシステムに変換します。 LM が 2 つの重要な役割を採用することで動作します。
1。 導体:複雑な問題を分析する高レベルのプロジェクトマネージャは、それを小さく、論理的なサブタスクに分割し、それらを委任します。 2.エキスパート: スペシャライズドエージェント(例:「Pythonプログラマー」、コードレビュアー「クリエイティブライター」)は、各サブタスクを実行するための導体によって「コンサルティング」されます。
魔法は、このコラボレーションワークフロー全体が single LM 内でシミュレートされていることです。 導体とエキスパートは、洗練されたシステムプロンプトによって導かれる動作の異なるモードであり、モデルが理由、行動、そしてより堅牢で正確なソリューションへの自己批判を可能にする。 1つのモデルによって動力を与えられた、あなたの処分でAIの専門家の自動化されたチームを持つのが好きです。
デモ
はじめる
##1. リポジトリのクローン化
まず、このリポジトリをローカルマシンにクローンします。
##2. インストール [[T0]
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Meta Prompt MCP
This project is an implementation of the Meta-Prompting technique from the paper “Meta-Prompting: Enhancing Language Models with Task-Agnostic Scaffolding”.
At its core, this MCP transforms a standard Language Model (LM) into a dynamic, multi-agent system without the complex setup. It works by having the LM adopt two key roles:
- The Conductor: A high-level project manager that analyzes a complex problem, breaks it down into smaller, logical subtasks, and delegates them.
- The Expert: Specialized agents (e.g., “Python Programmer,” “Code Reviewer,” “Creative Writer”) that are “consulted” by the Conductor to execute each subtask.
The magic is that this entire collaborative workflow is simulated within a single LM. The Conductor and Experts are different modes of operation guided by a sophisticated system prompt, allowing the model to reason, act, and self-critique its way to a more robust and accurate solution. It’s like having an automated team of AI specialists at your disposal, all powered by one model.
Demo
Getting Started
1. Clone the Repository
First, clone this repository to your local machine.
git clone https://github.com/tisu19021997/meta-prompt-mcp-server.git .
cd meta-prompt-mcp-server
2. Install uv
This project uses uv, an extremely fast Python package manager from Astral. If you don’t have it installed, you can do so with one of the following commands.
Note: use which uv to know the path of your uv installation.
macOS / Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows (PowerShell):
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
For more details, see the official uv installation guide.
Usage
To use this Meta Prompt MCP server, you need to configure your client (e.g., Cursor, Claude Desktop) to connect to it. Make sure to replace the placeholder paths with the actual paths on your machine.
Cursor
Add the following configuration to your mcp.json settings:
"meta-prompting": {
"command": "path/to/your/uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/your/meta-prompt-mcp",
"run",
"mcp-meta-prompt"
]
}
Claude Desktop
Add the following configuration to your claude_desktop_config.json settings:
"meta-prompting": {
"command": "path/to/your/uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/your/meta-prompt-mcp",
"run",
"mcp-meta-prompt"
]
}
Activating the Meta-Prompt Workflow
インストール
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →