Prometheus-MCP

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Prometheus-MCP

Creative Director MCP

AI Creative Director that turns ordinary model output into expert-level work.

한국어 | English

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한국어

Prometheus-MCP는 Claude, GPT, DeepSeek, MiniMax, Qwen, GLM 및 미래 모델이 생성한 크리에이티브 산출물을 전문가 수준으로 끌어올리는 Model Context Protocol 서버입니다. 단순한 문서 검색 시스템이 아니라, 생성 - 평가 - 개선 - 재생성 루프를 통해 품질을 지속적으로 향상시키는 AI Creative Director입니다.

대상 분야

• 웹 디자인 / UI 디자인 / UX 디자인
• Three.js / React Three Fiber / WebGL / WebGPU
• VFX / 셰이더 (GLSL / WGSL) / 인터랙티브 경험
• 프론트엔드 애니메이션 / 크리에이티브 코딩
• 게임 개발 (2D / 3D / Phaser / Rapier / ECS)

핵심 가치

1. 전문가 패턴 라이브러리 - 22개 패턴, 확장 가능한 구조
2. Critic Engine - 16개 품질 차원, 60개 규칙, 증거 기반 평가
3. 자동 개선 루프 - 목표 점수 도달까지 반복
4. 품질 인텔리전스 - 감사 가능한 점수 근거
5. AI 크리에이티브 디렉팅 - 패턴 선택, 개선 전략, 재생성

아키텍처

사용자 요청
  -> Planner
  -> Knowledge Collector
  -> Pattern Selector
  -> Prompt Enhancer
  -> Generation Provider
  -> Evidence Collector
  -> Critic Engine
  -> Quality Scoring
  -> Improvement Engine
  -> Regeneration Loop
  -> 최종 결과

모듈

| 모듈 | 역할 | |------|------| | planner | 도메인 탐지, 브리프 생성, 종료 정책 | | knowledge | 외부 지식 수집 + 프롬프트 인젝션 방어 | | patterns | 패턴 검증, 저장소, 가중치 기반 선택 | | critic | 증거 수집(결정적 측정) + 규칙 평가 + 점수 + 감사 가능 근거 | | improver | 부분/전체 재생성 전략, 수정 프롬프트 | | loop_controller | 상태 머신 + 종료 정책(목표/최대반복/비용/시간/수익체감) | | providers | 역량 기반 라우터 (Stub, OpenAI 호환, Claude) | | memory | 세션 간 학습, 효과성 추적 | | history | 세션 내 타임라인 | | telemetry | 구조화 로그, 메트릭, 비용, 트레이싱, 비밀 마스킹 | | infrastructure | 설정, 캐시, 보안 | | mcp | 7 tools / 5 resources / 4 prompts |

MCP 도구

| 도구 | 설명 | |------|------| | direct_creative_work | 브리프에서 생성-평가-개선 루프 실행 | | critique_artifact | 산출물 평가 (점수, 강점, 약점, 제안) | | improve_artifact | 평가 기반 개선 계획 + 수정 프롬프트 | | list_patterns | 패턴 목록 조회 | | get_pattern | 패턴 상세 조회 | | recall_sessions | 과거 세션 조회 | | get_quality_trends | 품질 추세 분석 |

설치 및 실행

npm install
npm run build
npm start

opencode 로컬 MCP 연결

프로젝트 루트에 opencode.json을 생성하고 Prometheus를 로컬 MCP로 등록합니다. API 키 불필요 (StubProvider 기본 활성화).

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "prometheus": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "E:/Downloads/Prometheus-MCP/dist/index.js"],
      "enabled": true
    }
  }
}

opencode 재시작 후 7개 도구(direct_creative_work, critique_artifact 등)가 에이전트에 연결됩니다.

Claude Desktop 연결

claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "node",
      "args": ["E:/Downloads/Prometheus-MCP/dist/index.js"]
    }
  }
}

테스트

npm test

설정

환경 변수로 런타임 설정을 덮어쓸 수 있습니다.

| 변수 | 설명 | |------|------| | PROMETHEUS_TARGET_SCORE | 목표 품질 점수 (기본 85) | | PROMETHEUS_MAX_ITERATIONS | 최대 개선 반복 (기본 5) | | PROMETHEUS_MAX_COST_USD | 비용 상한 (USD) | | PROMETHEUS_DEFAULT_PROVIDER | 기본 모델 제공자 | | PROMETHEUS_ENABLE_LLM_REASONING | LLM 추론 평가 활성화 | | PROMETHEUS_ALLOW_COMMUNITY_PATTERNS | 커뮤니티 패턴 허용 |

모델 제공자 API 키는 해당 환경 변수(OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY 등)가 존재하면 자동 활성화됩니다.

기술 스택

• TypeScript (ES Modules)
• Node.js 20+
• @modelcontextprotocol/sdk 1.29.0 (안정版)
• zod v3 / ajv
• Vitest

라이선스

MIT

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English

Prometheus-MCP is a Model Context Protocol server that elevates creative output from Claude, GPT, DeepSeek, MiniMax, Qwen, GLM, and future models to expert-level quality. It is not a document retrieval system. It is an AI Creative Director that runs a generate - critique - improve - regenerate loop to continuously raise quality.

Target Domains

• Web design / UI design / UX design
• Three.js / React Three Fiber / WebGL / WebGPU
• VFX / shaders (GLSL / WGSL) / interactive experiences
• Frontend animation / creative coding
• Game development (2D / 3D / Phaser / Rapier / ECS)

Core Value

1. Expert Pattern Library - 22 patterns, extensible structure
2. Critic Engine - 16 quality dimensions, 60 rules, evidence-bound evaluation
3. Auto Improvement Loop - iterates until target score is reached
4. Quality Intelligence - auditable score justifications
5. AI Creative Directing - pattern selection, improvement strategy, regeneration

Architecture

User request
  -> Planner
  -> Knowledge Collector
  -> Pattern Selector
  -> Prompt Enhancer
  -> Generation Provider
  -> Evidence Collector
  -> Critic Engine
  -> Quality Scoring
  -> Improvement Engine
  -> Regeneration Loop
  -> Final result

Modules

| Module | Responsibility | |--------|----------------| | planner | domain detection, brief formation, termination policy | | knowledge | external knowledge collection + prompt injection defense | | patterns | pattern validation, repository, weighted selection | | critic | evidence collection (deterministic measurement) + rule evaluation + scoring + auditable justification | | improver | surgical/full regeneration strategy, revision prompts | | loop_controller | state machine + termination policy (target/maxIter/cost/wallClock/diminishing returns) | | providers | capability-based router (Stub, OpenAI-compatible, Claude) | | memory | cross-session learning, effectiveness tracking | | history | intra-session timeline | | telemetry | structured logs, metrics, cost, tracing, secret redaction | | infrastructure | config, cache, security | | mcp | 7 tools / 5 resources / 4 prompts |

MCP Tools

| Tool | Description | |------|-------------| | direct_creative_work | runs generate-critique-improve loop from a brief | | critique_artifact | evaluates an artifact (score, strengths, weaknesses, suggestions) | | improve_artifact | builds improvement plan + revision prompt from a critique | | list_patterns | lists available patterns | | get_pattern | gets pattern detail | | recall_sessions | recalls past sessions | | get_quality_trends | analyzes quality trends |

Install and Run

npm install
npm run build
npm start

opencode Local MCP

Create opencode.json in your project root and register Prometheus as a local MCP. No API key needed (StubProvider enabled by default).

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "prometheus": {
      "type": "local",
      "command": ["node", "E:/Downloads/Prometheus-MCP/dist/index.js"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Restart opencode and the 7 tools (direct_creative_work, critique_artifact, etc.) become available to the agent.

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "prometheus": {
      "command": "node",
      "args": ["E:/Downloads/Prometheus-MCP/dist/index.js"]
    }
  }
}

Tests

npm test

Configuration

Environment variables override runtime config.

| Variable | Description | |----------|-------------| | PROMETHEUS_TARGET_SCORE | target quality score (default 85) | | PROMETHEUS_MAX_ITERATIONS | max improvement iterations (default 5) | | PROMETHEUS_MAX_COST_USD | cost cap (USD) | | PROMETHEUS_DEFAULT_PROVIDER | default model provider | | PROMETHEUS_ENABLE_LLM_REASONING | enable LLM reasoning in critique | | PROMETHEUS_ALLOW_COMMUNITY_PATTERNS | allow community-trust patterns |

Model provider API keys auto-enable their providers when the corresponding env var (OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, DEEPSEEK_API_KEY, etc.) is present.

Tech Stack

• TypeScript (ES Modules)
• Node.js 20+
• @modelcontextprotocol/sdk 1.29.0 (stable)
• zod v3 / ajv
• Vitest

License

MIT