プロンプトは、サーバが (クライアントがユーザや LLM に簡単に提示できる) 再利用可能なプロンプト・テンプレートとワークフローを定義することを可能にします。これらは一般的な LLM インタラクションを標準化して共有する強力な方法を提供します。

Model Context Protocol (MCP) : コンセプト : プロンプト / 実装サンプル

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 05/23/2025

* 本記事は github modelcontextprotocol の以下のページを独自に翻訳した上でまとめ直し、補足説明を加えています :

Model Context Protocol : Concepts : Prompts

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

Model Context Protocol (MCP) : コンセプト : プロンプト / 実装サンプル

再利用可能なプロンプト・テンプレートとワークフローの作成

Note : プロンプトは ユーザが制御可能 (user-controlled) なように設計されており、つまりユーザが明示的にそれらを選択して使用できるような意図で、それらはサーバからクライアントに公開されます。

概要

MCP のプロンプトは以下が可能な事前定義済みのテンプレートです :

動的引数を受け取る
リソースからのコンテキストを含める
複数のインタラクションを連鎖する
特定のワークフローをガイドする
(slash コマンドのように) UI 要素として表示する

プロンプト構造

各プロンプトは次により定義されます :

{
  name: string;              // Unique identifier for the prompt
  description?: string;      // Human-readable description
  arguments?: [              // Optional list of arguments
    {
      name: string;          // Argument identifier
      description?: string;  // Argument description
      required?: boolean;    // Whether argument is required
    }
  ]
}

プロンプトの検出

クライアントは prompts/list エンドポイント経由で利用可能なプロンプトを検出できます :

// Request
{
  method: "prompts/list"
}

// Response
{
  prompts: [
    {
      name: "analyze-code",
      description: "Analyze code for potential improvements",
      arguments: [
        {
          name: "language",
          description: "Programming language",
          required: true
        }
      ]
    }
  ]
}

プロンプトの使用

プロンプトを使用するには、クライアントは prompts/get リクエストを行います :

// Request
{
  method: "prompts/get",
  params: {
    name: "analyze-code",
    arguments: {
      language: "python"
    }
  }
}

// Response
{
  description: "Analyze Python code for potential improvements",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: {
        type: "text",
        text: "Please analyze the following Python code for potential improvements:\n\n```python\ndef calculate_sum(numbers):\n    total = 0\n    for num in numbers:\n        total = total + num\n    return total\n\nresult = calculate_sum([1, 2, 3, 4, 5])\nprint(result)\n```"
      }
    }
  ]
}

動的プロンプト

プロンプトは動的になり得て、以下を含みます :

埋め込みリソースコンテキスト

{
  "name": "analyze-project",
  "description": "Analyze project logs and code",
  "arguments": [
    {
      "name": "timeframe",
      "description": "Time period to analyze logs",
      "required": true
    },
    {
      "name": "fileUri",
      "description": "URI of code file to review",
      "required": true
    }
  ]
}

prompts/get リクエストを処理する場合 :

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "text",
        "text": "Analyze these system logs and the code file for any issues:"
      }
    },
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "resource",
        "resource": {
          "uri": "logs://recent?timeframe=1h",
          "text": "[2024-03-14 15:32:11] ERROR: Connection timeout in network.py:127\n[2024-03-14 15:32:15] WARN: Retrying connection (attempt 2/3)\n[2024-03-14 15:32:20] ERROR: Max retries exceeded",
          "mimeType": "text/plain"
        }
      }
    },
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "resource",
        "resource": {
          "uri": "file:///path/to/code.py",
          "text": "def connect_to_service(timeout=30):\n    retries = 3\n    for attempt in range(retries):\n        try:\n            return establish_connection(timeout)\n        except TimeoutError:\n            if attempt == retries - 1:\n                raise\n            time.sleep(5)\n\ndef establish_connection(timeout):\n    # Connection implementation\n    pass",
          "mimeType": "text/x-python"
        }
      }
    }
  ]
}

マルチステップ・ワークフロー

const debugWorkflow = {
  name: "debug-error",
  async getMessages(error: string) {
    return [
      {
        role: "user",
        content: {
          type: "text",
          text: `Here's an error I'm seeing: ${error}`
        }
      },
      {
        role: "assistant",
        content: {
          type: "text",
          text: "I'll help analyze this error. What have you tried so far?"
        }
      },
      {
        role: "user",
        content: {
          type: "text",
          text: "I've tried restarting the service, but the error persists."
        }
      }
    ];
  }
};

サンプル実装

MCP サーバにおける prompts の実装の完全な例が以下です :

TypeScript

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";
import {
  ListPromptsRequestSchema,
  GetPromptRequestSchema
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types";

const PROMPTS = {
  "git-commit": {
    name: "git-commit",
    description: "Generate a Git commit message",
    arguments: [
      {
        name: "changes",
        description: "Git diff or description of changes",
        required: true
      }
    ]
  },
  "explain-code": {
    name: "explain-code",
    description: "Explain how code works",
    arguments: [
      {
        name: "code",
        description: "Code to explain",
        required: true
      },
      {
        name: "language",
        description: "Programming language",
        required: false
      }
    ]
  }
};

const server = new Server({
  name: "example-prompts-server",
  version: "1.0.0"
}, {
  capabilities: {
    prompts: {}
  }
});

// List available prompts
server.setRequestHandler(ListPromptsRequestSchema, async () => {
  return {
    prompts: Object.values(PROMPTS)
  };
});

// Get specific prompt
server.setRequestHandler(GetPromptRequestSchema, async (request) => {
  const prompt = PROMPTS[request.params.name];
  if (!prompt) {
    throw new Error(`Prompt not found: ${request.params.name}`);
  }

  if (request.params.name === "git-commit") {
    return {
      messages: [
        {
          role: "user",
          content: {
            type: "text",
            text: `Generate a concise but descriptive commit message for these changes:\n\n${request.params.arguments?.changes}`
          }
        }
      ]
    };
  }

  if (request.params.name === "explain-code") {
    const language = request.params.arguments?.language || "Unknown";
    return {
      messages: [
        {
          role: "user",
          content: {
            type: "text",
            text: `Explain how this ${language} code works:\n\n${request.params.arguments?.code}`
          }
        }
      ]
    };
  }

  throw new Error("Prompt implementation not found");
});

Python

from mcp.server import Server
import mcp.types as types

# Define available prompts
PROMPTS = {
    "git-commit": types.Prompt(
        name="git-commit",
        description="Generate a Git commit message",
        arguments=[
            types.PromptArgument(
                name="changes",
                description="Git diff or description of changes",
                required=True
            )
        ],
    ),
    "explain-code": types.Prompt(
        name="explain-code",
        description="Explain how code works",
        arguments=[
            types.PromptArgument(
                name="code",
                description="Code to explain",
                required=True
            ),
            types.PromptArgument(
                name="language",
                description="Programming language",
                required=False
            )
        ],
    )
}

# Initialize server
app = Server("example-prompts-server")

@app.list_prompts()
async def list_prompts() -> list[types.Prompt]:
    return list(PROMPTS.values())

@app.get_prompt()
async def get_prompt(
    name: str, arguments: dict[str, str] | None = None
) -> types.GetPromptResult:
    if name not in PROMPTS:
        raise ValueError(f"Prompt not found: {name}")

    if name == "git-commit":
        changes = arguments.get("changes") if arguments else ""
        return types.GetPromptResult(
            messages=[
                types.PromptMessage(
                    role="user",
                    content=types.TextContent(
                        type="text",
                        text=f"Generate a concise but descriptive commit message "
                        f"for these changes:\n\n{changes}"
                    )
                )
            ]
        )

    if name == "explain-code":
        code = arguments.get("code") if arguments else ""
        language = arguments.get("language", "Unknown") if arguments else "Unknown"
        return types.GetPromptResult(
            messages=[
                types.PromptMessage(
                    role="user",
                    content=types.TextContent(
                        type="text",
                        text=f"Explain how this {language} code works:\n\n{code}"
                    )
                )
            ]
        )

    raise ValueError("Prompt implementation not found")

以上

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