Prompts

Ein Prompt ist eine Nachrichtenvorlage, die die Person am Host auswählt.

Tools sind für das Modell gedacht. Ein Prompt ist das Gegenteil: Die Person wählt einen aus einem Menü in ihrem Client (ein Slash-Command, ein Button), füllt die Argumente aus, und die gerenderten Nachrichten landen in der Unterhaltung, als hätte sie sie selbst getippt.

Du deklarierst einen, indem du @mcp.prompt() auf eine Funktion setzt, die den Text zurückgibt.

Dein erster Prompt

from mcp.server import MCPServer

mcp = MCPServer("Code Helper")


@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
    """Review a piece of code."""
    return f"Please review this code:\n\n{code}"

Das SDK liest dieselben drei Dinge wie bei einem Tool:

• Der Name ist der Funktionsname: review_code.
• Die Beschreibung, die der Client anzeigt, ist der Docstring: Review a piece of code.
• Die Argumente stammen aus den Parametern. code hat keinen Standardwert, also ist es erforderlich.

Das bekommt ein Client von prompts/list zurück:

{
  "name": "review_code",
  "description": "Review a piece of code.",
  "arguments": [
    {"name": "code", "required": true}
  ]
}

Hier gibt es kein JSON Schema. Prompt-Argumente sind eine flache Liste benannter String-Werte: ein Formular, das eine Person ausfüllt, keine Payload, die ein Modell zusammenbaut.

Rendern

Der Client rendert die Vorlage mit prompts/get und übergibt dabei die Argumente. Deine Funktion läuft, und der str, den du zurückgibst, wird zu einer einzigen User-Nachricht:

{
  "description": "Review a piece of code.",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": {
        "type": "text",
        "text": "Please review this code:\n\ndef add(a, b): return a + b"
      }
    }
  ],
  "resultType": "complete"
}

Das ist der ganze Lebenslauf eines Prompts: unter seinem Namen aufgelistet, bei Bedarf gerendert, in den Chat eingefügt.

mcp.shared.exceptions.MCPError: Internal server error

Ausprobieren

Starte den Server mit dem MCP Inspector:

uv run mcp dev server.py

Öffne den Tab Prompts und wähle review_code. Der Inspector zeichnet ein Formular mit einem erforderlichen Feld code. Fülle es aus, rendere es, und du bekommst genau die User-Nachricht von oben zurück.

Mehr als eine Nachricht

Ein Code-Review ist eine Nachricht. Eine Debugging-Sitzung ist eine Unterhaltung, und ein Prompt kann sie komplett anstoßen.

Gib eine Liste von Nachrichten statt eines str zurück:

from mcp.server import MCPServer
from mcp.server.mcpserver.prompts.base import AssistantMessage, Message, UserMessage

mcp = MCPServer("Code Helper")


@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
    """Review a piece of code."""
    return f"Please review this code:\n\n{code}"


@mcp.prompt()
def debug_error(error: str) -> list[Message]:
    """Start a debugging conversation."""
    return [
        UserMessage("I'm seeing this error:"),
        UserMessage(error),
        AssistantMessage("I'll help debug that. What have you tried so far?"),
    ]

• UserMessage und AssistantMessage kommen aus mcp.server.mcpserver.prompts.base. Übergib ihnen einen str, und sie verpacken ihn für dich in TextContent. Die Rolle ist der Klassenname.
• Message ist ihre gemeinsame Basisklasse. Verwende sie als Rückgabeannotation.

Das Rendern von debug_error erzeugt jetzt drei Nachrichten, in dieser Reihenfolge:

{
  "description": "Start a debugging conversation.",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": {"type": "text", "text": "I'm seeing this error:"}},
    {"role": "user", "content": {"type": "text", "text": "TypeError: 'int' object is not iterable"}},
    {
      "role": "assistant",
      "content": {"type": "text", "text": "I'll help debug that. What have you tried so far?"}
    }
  ],
  "resultType": "complete"
}

Beachte die letzte. Einen assistant-Beitrag vorzubelegen ist der Weg, die nächste Antwort des Modells zu lenken, ohne dass die Person die Lenkung selbst tippen muss.

Titel und Argumentbeschreibungen

review_code ist ein Funktionsname, keine Beschriftung. Gib dem Client etwas Besseres für den Button und beschreibe jedes Argument, damit sich das Formular von selbst erklärt:

from typing import Annotated

from pydantic import Field

from mcp.server import MCPServer

mcp = MCPServer("Code Helper")


@mcp.prompt(title="Code review")
def review_code(
    code: Annotated[str, Field(description="The code to review.")],
    language: Annotated[str, Field(description="The language the code is written in.")] = "python",
) -> str:
    """Review a piece of code."""
    return f"Please review this {language} code:\n\n{code}"

• title="Code review" ist der menschenlesbare Name, genau wie das title eines Tools.
• Annotated[str, Field(description=...)] ist dasselbe Muster, mit dem Tools die Parameter eines Tools beschreibt. Hier landet die Beschreibung am Argument statt in einem Schema.
• language hat einen Standardwert und ist damit nicht mehr erforderlich.

Der prompts/list-Eintrag enthält jetzt alles, was ein Client braucht, um ein gutes Formular zu zeichnen:

{
  "name": "review_code",
  "title": "Code review",
  "description": "Review a piece of code.",
  "arguments": [
    {"name": "code", "description": "The code to review.", "required": true},
    {"name": "language", "description": "The language the code is written in.", "required": false}
  ]
}

Zusammenfassung

• @mcp.prompt() auf einer Funktion macht sie zu einem Prompt. Der Name kommt von der Funktion, die Beschreibung vom Docstring.
• Prompts sind von der Person gesteuert: Der Client listet sie auf, die Person wählt einen und füllt die Argumente aus.
• Argumente sind eine flache Liste benannter Strings (kein Schema). Ein Parameter mit Standardwert ist optional.
• Gibst du einen str zurück, wird daraus eine User-Nachricht. Gib eine Liste von UserMessage / AssistantMessage zurück, um eine mehrteilige Unterhaltung anzustoßen.
• title= und Field(description=...) sind das, was ein Client in seiner Oberfläche anzeigt.
• Ein fehlendes erforderliches Argument lässt den ganzen Request fehlschlagen. Es gibt kein Fehlerergebnis pro Prompt.

Serverseitige Autovervollständigung für die Argumente eines Prompts (oder eines Ressourcen-Templates) ist Vervollständigungen.