快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

工作场所提示MCP服务器

一个模型上下文协议（MCP）服务器，它将工作场所生产力提示作为资源、提示和工具进行暴露。该服务器提供HTTP和stdio两种实现方式。提示链接：https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-for-any-role（译文：提示资源链接：https://academy.openai.com/public/clubs/work-users-ynjqu/resources/chatgpt-for-any-role）

特点/功能

20个职场提示 分为4个类别：

- 沟通与写作 - 会议与协作 - 解决问题与决策制定 - 组织与生产力

三个MCP（可能指某种特定协议或接口）原语：

- 资源将访问提示作为可读资源 - 提示使用带参数替换的提示 - 工具执行带有用户输入的提示

安装

pip install -r requirements.txt

使用方法

HTTP服务器

启动HTTP服务器：

python mcp_http_server.py

服务器将在 http://localhost:3000

可用的终端节点：

POST /mcp/v1/initialize - 初始化连接
POST /mcp/v1/resources/list - 列出所有提示资源
POST /mcp/v1/resources/read - 阅读特定的提示
POST /mcp/v1/prompts/list - 列出所有可用的提示
POST /mcp/v1/prompts/get - 获取带有参数的提示
POST /mcp/v1/tools/list - 列出所有可用工具
POST /mcp/v1/tools/call - 执行一个工具

示例请求：

curl -X POST http://localhost:3000/mcp/v1/resources/list \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

stdio 服务器

运行stdio服务器：

python mcp_stdio_server.py

服务器从标准输入（stdin）读取JSON-RPC请求，并将响应写入标准输出（stdout）。

示例请求（通过标准输入）：

{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "resources/list", "params": {}}

MCP 方法

资源

列出资源：

{"method": "resources/list", "params": {}}

阅读资源：

{
  "method": "resources/read",
  "params": {
    "uri": "prompt://communication-writing/write-professional-email"
  }
}

提示

提示列表：

{"method": "prompts/list", "params": {}}

获取带有参数的提示符：

{
  "method": "prompts/get",
  "params": {
    "name": "communication-writing/write-professional-email",
    "arguments": {
      "recipient": "Sarah Johnson",
      "topic": "Q4 budget review"
    }
  }
}

工具

列出工具：

{"method": "tools/list", "params": {}}

调用工具：

{
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "meetings-collaboration/create-meeting-agenda",
    "arguments": {
      "input": "Sprint planning meeting for next week"
    }
  }
}

提示类别

沟通与写作

write-professional-email - 撰写专业电子邮件
rewrite-for-clarity - 提高文本清晰度
adapt-message-for-audience - 根据不同受众调整语气
draft-meeting-invite - 创建会议邀请
summarize-long-email - 总结电子邮件对话线（或：汇总邮件交流内容）

会议与协作

create-meeting-agenda - 制定会议议程结构
summarize-meeting-notes - 整理会议记录
create-action-items-list - 从笔记中提取任务
prep-questions-for-meeting - 提出有深度的问题
draft-follow-up-email - 撰写会议后续跟进内容

解决问题与决策制定

identify-root-cause - 分析工作场所问题
compare-options - 评估多种解决方案
decision-criteria - 定义决策框架
risk-assessment - 评估计划风险
recommend-best-option - 提供建议

组织与生产力

document-daily-priorities - 为日常任务设定优先级
create-weekly-plan - 制定每周时间表
summarize-long-document - 创建文档摘要
brainstorm-solutions - 生成解决方案思路
write-project-update - 草案状态更新

配置

Claude Desktop（中文可译为“Claude桌面版”或根据具体语境简化为“Claude桌面”）

要在 Claude Desktop 中使用，请在您的配置文件中添加：

对于stdio版本 (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "workplace-prompts": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp_stdio_server.py"]
    }
  }
}

配置文件位置：

macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

对于HTTP版本： 单独启动HTTP服务器，然后配置Claude Desktop以连接到 http://localhost:3000

带有GitHub Copilot的VS Code

VS Code中的GitHub Copilot通过Copilot扩展API支持MCP服务器。

使用标准I/O版本的设置：

创建或编辑 .vscode/settings.json 在您的工作区中：

{
  "github.copilot.advanced": {
    "mcp.servers": {
      "workplace-prompts": {
        "command": "python",
        "args": ["-u", "/absolute/path/to/mcp_stdio_server.py"],
        "env": {}
      }
    }
  }
}

重新加载 VS Code 窗口（Cmd/Ctrl + Shift + P → “开发者：重新加载窗口”）

通过Copilot Chat访问提示 @workplace-prompts

设置HTTP版本：

启动HTTP服务器：

python mcp_http_server.py

在（某处）进行配置 .vscode/settings.json：

{
  "github.copilot.advanced": {
    "mcp.servers": {
      "workplace-prompts": {
        "url": "http://localhost:3000/mcp/v1"
      }
    }
  }
}

在VS Code中的使用方法：

@workplace-prompts /communication-writing/write-professional-email

Gemini 命令行界面（CLI）

谷歌的Gemini CLI（实验性）通过配置文件支持MCP。

使用stdio版本的设置：

创建或编辑 ~/.gemini/config.json:

{
  "mcpServers": {
    "workplace-prompts": {
      "command": "python3",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp_stdio_server.py"],
      "env": {
        "PYTHONUNBUFFERED": "1"
      }
    }
  }
}

验证服务器是否已注册：

gemini mcp list

与Gemini CLI的使用：

# List available prompts
gemini mcp resources list workplace-prompts

# Use a prompt
gemini chat --mcp workplace-prompts \
  "Use the write-professional-email prompt for a budget update to my manager"

# Call a tool directly
gemini mcp tools call workplace-prompts \
  communication-writing/write-professional-email \
  --input "Recipient: John Smith, Topic: Q4 Budget Review"

设置HTTP版本：

首先启动HTTP服务器：

python mcp_http_server.py

在（某处）进行配置 ~/.gemini/config.json：

{
  "mcpServers": {
    "workplace-prompts": {
      "transport": "http",
      "url": "http://localhost:3000"
    }
  }
}

Gemini的环境变量：

export GEMINI_MCP_WORKPLACE_PROMPTS_ENABLED=true
export GEMINI_MCP_LOG_LEVEL=debug  # For troubleshooting

建筑学

两种实现均遵循MCP规范，并通过不同的传输层提供相同的功能：

HTTP（超文本传输协议）REST风格的端点，便于集成和测试
stdio（标准输入输出库）通过stdin/stdout使用JSON-RPC进行直接进程通信

许可证

麻省理工学院（MIT）

目录标签

PythonClaudeHTTP服务器工作场所生产力本地部署提示管理模型上下文协议stdio服务器

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

none

工具数量（toolCount，工具数）

5

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

来源信息

MCP World

mcpworld.com

/detail/04749ca1744876cb9142623132bee769

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供工作场所生产力提示作为资源、提示和工具，支持HTTP和stdio两种实现。

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