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QwQ-dev ef50ad64ac 添加Claude Code到MCP支持的AI应用列表

- 在README.md和README_EN.md中添加Claude Code支持信息
- 更新MCP集成指南，添加Claude Code配置命令
- 统一Claude Code配置文件路径信息

2025-06-10 22:30:58 +08:00

9.7 KiB

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PromptX MCP Server 集成指南

🎯 概述

PromptX MCP Server 将 PromptX 的所有 CLI 功能封装为 Model Context Protocol (MCP) 工具，让 Claude Desktop 等 AI 应用可以直接调用 PromptX 的专业角色和知识系统。

🚀 快速开始

1. 启动 MCP Server

# 在 PromptX 项目目录中
npx dpml-prompt@snapshot mcp-server

2. Claude Desktop 配置

在 Claude Desktop 的配置文件中添加 PromptX MCP Server：

Windows 配置路径：

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS 配置路径：

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

配置内容：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "/Users/username/Projects/MyProject"
    }
  }
}

3. Claude Code 命令

claude mcp add-json promptx '{"command":"npx","args":["-y","-f","dpml-prompt@snapshot","mcp-server"]}'

💡 重要：关于 `cwd` 参数

`cwd` 的含义和MCP协议限制

cwd = Current Working Directory (当前工作目录)
重要：由于MCP协议限制，Server无法直接获取配置中的cwd参数
process.cwd()返回的是AI应用安装目录，而不是配置的工作目录

✨ 正确配置方案（基于社区标准）

方案1：通过环境变量传递工作目录（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "/Users/username/Projects/MyProject",
      "env": {
        "PROMPTX_WORKSPACE": "/Users/username/Projects/MyProject"
      }
    }
  }
}

方案2：依赖自动检测（适合标准项目）

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx", 
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "/Users/username/Projects/MyProject"
    }
  }
}

PromptX 会自动向上查找项目根目录（检测 .git、package.json、.promptx 等项目标识）。

环境变量检测优先级

PromptX 按以下优先级检测工作目录：

WORKSPACE_FOLDER_PATHS - VS Code/Cursor 标准环境变量
PROMPTX_WORKSPACE - PromptX 专用环境变量（推荐）
PWD - Shell 传递的工作目录
智能推测 - 向上查找项目根目录
回退 - 使用 process.cwd()

应该指向哪里？

✅ 推荐：指向你要让AI协助的项目目录
"cwd": "/Users/username/Projects/MyWebApp"        # 你的Node.js项目
"PROMPTX_WORKSPACE": "/Users/username/Projects/MyWebApp"

✅ 具体示例：
# 前端项目
"cwd": "/Users/john/Projects/react-dashboard"
"env": {"PROMPTX_WORKSPACE": "/Users/john/Projects/react-dashboard"}

# 后端项目  
"cwd": "/Users/john/Projects/express-api"
"env": {"PROMPTX_WORKSPACE": "/Users/john/Projects/express-api"}

# Windows项目
"cwd": "D:\\Work\\Projects\\MyDotNetApp"
"env": {"PROMPTX_WORKSPACE": "D:\\Work\\Projects\\MyDotNetApp"}

⚠️ 常见错误和解决方案

错误现象：

❌ 日志显示：
📍 工作目录: D:\Works\DevelopmentKits\cursor  # AI应用安装目录

解决方案：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "D:\\Your\\Actual\\Project",
      "env": {
        "PROMPTX_WORKSPACE": "D:\\Your\\Actual\\Project"
      }
    }
  }
}

验证成功：

✅ 日志显示：
[执行上下文] 使用PROMPTX_WORKSPACE: D:\Your\Actual\Project
📍 工作目录: D:\Your\Actual\Project  # ✅ 正确的项目目录

🔧 调试和故障排除

检查环境变量检测：

# 启动时会显示详细的检测过程
[执行上下文] 使用PROMPTX_WORKSPACE: /your/project/path

如果自动检测失败：

确保项目目录包含项目标识文件：.git、package.json、.promptx 等
明确设置环境变量：添加 "PROMPTX_WORKSPACE": "项目路径"
检查路径格式：Windows使用双反斜杠 \\ 或正斜杠 /

💡 为什么需要环境变量？

这不是PromptX的设计缺陷，而是MCP协议的普遍限制：

协议限制：MCP Server 无法直接访问客户端配置参数
社区标准：环境变量是社区公认的解决方案
兼容性：适用于所有MCP客户端（Claude Desktop、VS Code、Cursor等）

📝 完整配置示例

Windows 示例：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx",
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "D:\\Work\\Projects\\MyProject",
      "env": {
        "PROMPTX_WORKSPACE": "D:\\Work\\Projects\\MyProject",
        "MCP_DEBUG": "true"
      }
    }
  }
}

macOS/Linux 示例：

{
  "mcpServers": {
    "promptx": {
      "command": "npx", 
      "args": ["dpml-prompt@snapshot", "mcp-server"],
      "cwd": "/Users/username/Projects/MyProject",
      "env": {
        "PROMPTX_WORKSPACE": "/Users/username/Projects/MyProject",
        "MCP_DEBUG": "true"
      }
    }
  }
}

🔧 可用工具

PromptX MCP Server 提供以下 6 个专业工具：

1. `promptx_init` - 初始化工作环境

功能: 🏗️ 初始化 PromptX 工作环境
参数: 无
用途: 设置基础环境和系统协议

2. `promptx_hello` - 发现专业角色

功能: 👋 发现可用的 AI 专业角色
参数: 无
用途: 查看所有可用的专业角色列表

3. `promptx_action` - 激活专业角色

功能: ⚡ 激活指定专业角色
参数:
- role (必需): 角色ID，如 assistant, product-manager, java-backend-developer
用途: 获取特定角色的专业提示词和能力

4. `promptx_learn` - 学习专业资源

功能: 📚 学习专业资源和知识
参数:
- resource (必需): 资源URL，支持格式如 thought://creativity, execution://best-practice, knowledge://scrum
用途: 深入学习特定领域的专业知识

5. `promptx_recall` - 检索记忆

功能: 🔍 检索相关记忆和经验
参数:
- query (可选): 检索关键词，不提供则返回所有记忆
用途: 从记忆系统中查找相关的专业经验

6. `promptx_remember` - 保存记忆

功能: 💾 保存重要信息到记忆系统
参数:
- content (必需): 要保存的重要信息或经验
- tags (可选): 自定义标签，用空格分隔
用途: 将重要信息保存到 AI 记忆系统

💡 使用示例

在 Claude Desktop 中的对话示例：

用户: "帮我初始化 PromptX 环境，然后激活产品经理角色"

Claude 会自动调用:

promptx_init() - 初始化环境
promptx_hello() - 查看可用角色
promptx_action(role: "product-manager") - 激活产品经理角色

用户: "学习敏捷开发的最佳实践，并记住关键要点"

Claude 会自动调用:

promptx_learn(resource: "execution://agile-best-practice") - 学习敏捷实践
promptx_remember(content: "学到的关键要点", tags: "敏捷最佳实践") - 保存到记忆

🔄 工作流程

graph TD
    A[Claude Desktop] --> B[MCP Protocol]
    B --> C[PromptX MCP Server]
    C --> D[工作目录 cwd]
    D --> E[专业角色系统]
    D --> F[知识学习系统]
    D --> G[记忆管理系统]
    E --> H[返回专业提示词]
    F --> I[返回学习内容]
    G --> J[返回记忆数据]

🎯 优势

1. 无环境依赖

解决了 AI 应用无法直接访问 CLI 环境的问题
通过 MCP 协议标准化接口

2. 专业能力增强

6 个专业工具覆盖完整的 AI 能力增强流程
从角色激活到知识学习再到记忆管理

3. 标准化集成

遵循 Model Context Protocol 标准
与 Claude Desktop 等主流 AI 应用无缝集成

4. 智能化操作

AI 可以根据对话需求自动选择合适的工具
支持复杂的多步骤工作流程

🛠️ 故障排除

常见问题

MCP Server 启动失败
- 检查 Node.js 版本 (需要 >= 18)
- 确保在正确的项目目录中运行
Claude Desktop 连接失败
- 检查配置文件路径是否正确
- 确认 cwd 路径指向正确的工作目录
- 重启 Claude Desktop 应用
工具调用失败
- 检查 cwd 指向的目录是否存在
- 确认目录具有读写权限
- 查看 Claude Desktop 的日志输出
记忆和配置丢失
- 检查 cwd 配置是否一致
- 确认工作目录下是否有 .promptx/ 文件夹
- 避免频繁更改 cwd 路径

调试模式

启动 MCP Server 时会显示详细的执行日志：

🔧 MCPServerCommand 已创建 (简化版本)
🚀 启动 PromptX MCP Server...
📡 等待 AI 应用连接...
🔧 可用工具:
  - promptx_init: 初始化PromptX工作环境
  - promptx_hello: 发现可用的AI专业角色
  - promptx_action: 激活指定专业角色
  - promptx_learn: 学习专业资源和知识
  - promptx_recall: 检索相关记忆和经验
  - promptx_remember: 保存重要信息到记忆系统
✅ MCP Server 已启动 (简化模式)

检查 `cwd` 配置

# 在你配置的 cwd 目录下运行以下命令测试
npx dpml-prompt@snapshot --help

# 如果能正常显示帮助信息，说明 cwd 配置正确

🔮 未来规划

完整 MCP 协议支持 - 实现完整的 MCP 协议功能
更多 AI 应用支持 - 扩展到更多 AI 应用平台
高级工具功能 - 添加更多专业工具和能力
性能优化 - 提升工具调用的响应速度

通过 PromptX MCP Server，AI 应用可以获得完整的专业角色能力和知识管理系统，实现真正的 AI 能力增强。

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