Prompts en el cliente

El último paso en la construcción de nuestro cliente MCP es implementar la funcionalidad de prompts. Esto nos permite listar todos los prompts disponibles desde el servidor y recuperar prompts específicos con variables completadas.

Implementando Listar Prompts

El método list_prompts es sencillo. Llama a la función de listar prompts de la sesión y devuelve los prompts:

async def list_prompts(self) -> list[types.Prompt]:
    result = await self.session().list_prompts()
    return result.prompts

Obteniendo Prompts Individuales

El método get_prompt es más interesante porque maneja la interpolación de variables. Cuando solicitas un prompt, proporcionas argumentos que se pasan a la función del prompt como argumentos de palabra clave:

async def get_prompt(self, prompt_name, args: dict[str, str]):
    result = await self.session().get_prompt(prompt_name, args)
    return result.messages

Por ejemplo, si tu servidor tiene un prompt format_document que espera un parámetro doc_id, el diccionario de argumentos contendría {"doc_id": "plan.md"}. Este valor se interpola en la plantilla del prompt.

Probando Prompts en Acción

Una vez implementado, puedes probar los prompts a través de la CLI. Cuando escribes una barra diagonal (/), los prompts disponibles aparecen como comandos. Seleccionar un prompt como "format" te pedirá elegir entre los documentos disponibles.

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Después de seleccionar un documento, el sistema envía el prompt completo a Claude. La IA recibe tanto las instrucciones de formato como el ID del documento, y luego usa las herramientas disponibles para obtener y procesar el contenido.

Cómo Funcionan los Prompts

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Los prompts definen un conjunto de mensajes de usuario y asistente que los clientes pueden usar. Deben ser de alta calidad, bien probados y relevantes para el propósito de tu servidor MCP. El flujo de trabajo es:

• Escribe y evalúa un prompt relevante para la funcionalidad de tu servidor
• Define el prompt en tu servidor MCP usando el decorador @mcp.prompt
• Los clientes pueden solicitar el prompt en cualquier momento
• Los argumentos proporcionados por el cliente se convierten en argumentos de palabra clave en tu función de prompt
• La función devuelve mensajes formateados listos para el modelo de IA

Este sistema crea prompts reutilizables y parametrizados que mantienen la consistencia mientras permiten la personalización a través de variables. Es particularmente útil para flujos de trabajo complejos donde quieres asegurarte de que la IA reciba instrucciones correctamente estructuradas cada vez.