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用AI生成你的Clojure MCP服务器LLM辅助配置与提示词模板【免费下载链接】clojure-mcpClojure MCP项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clojure-mcp你是否想过让AI帮你打造一个完全个性化的Clojure MCP服务器Clojure MCPClojureMCP是一个把LLM客户端与Clojure项目连接起来的MCP服务器它能提供REPL工具和Clojure感知的代码编辑能力。更棒的是借助LLM辅助配置与提示词模板你不需要精通Clojure也能生成专属的Clojure MCP服务器。为什么用AI生成Clojure MCP服务器传统上配置一个MCP服务器需要编写大量代码。而ClojureMCP提供了一条捷径你只需要把官方文档喂给LLM描述你的需求AI就能生成完整的自定义服务器。这种LLM辅助配置方式尤其适合新手。一条命令安装ClojureMCPclojure -Ttools install-latest :lib io.github.bhauman/clojure-mcp :as mcp安装后即可在任何目录启动clojure -Tmcp start。相关配置说明可参考doc/README.md与doc/gen-your-mcp-server.md。让AI生成服务器的核心步骤提供上下文将doc/custom-mcp-server.md、doc/creating-tools-multimethod.md、doc/creating-prompts.md等文档作为上下文给LLM描述需求告诉它你想要哪些工具、提示词和资源生成代码AI输出完整的服务器实现部署测试保存代码并启动验证提示词越具体生成的服务器越贴合需求。例如创建一个只读的MCP服务器包含 read_file、glob_files 工具端口3000。用config.edn实现零代码配置对于大多数场景你根本不需要写代码——只需编辑项目根目录的.clojure-mcp/config.edn文件。这个文件支持配置模型、提示词、Agent、资源和工具过滤详见CONFIG.md。快速配置自定义模型在:models键下定义模型并可通过[:env VAR_NAME]引用环境变量避免硬编码API密钥参考doc/example-models-config-with-env.edn{:models {:openai/my-gpt {:model-name gpt-4o :temperature 0.3 :api-key [:env OPENAI_API_KEY]}}}系统内置65预配置模型未配置时自动回退到默认值详见doc/model-configuration.md。提示词模板让LLM更懂你的项目提示词Prompts是可复用的模板用于引导LLM交互。在:prompts键下配置即可详见doc/configuring-prompts.md。一个简单的内联提示词模板:prompts {code-review {:description 生成代码评审 :args [{:name file :description 文件路径 :required? true}] :content 请对 {{file}} 进行全面的代码评审...}}模板支持 Mustache 语法{{变量}}做替换{{#条件}}...{{/条件}}做条件渲染还可遍历列表。复杂的模板可以放到独立文件中用:file-path引用doc/creating-prompts.md有完整示例。覆盖内置提示词内置提示词如clojure_repl_system_prompt、create-update-project-summary定义于src/clojure_mcp/prompts.clj都可以在配置中用同名覆盖或通过:disable-prompts禁用。配置专属AI Agent除了提示词你还可以配置自定义Agentdoc/configuring-agents.md。每个Agent都有自己的系统提示词、可访问工具集和模型且默认没有任何工具需显式通过:enable-tools授权安全性更高{:agents [{:id :research-agent :name research_agent :description 只读研究助手 :system-message 你是代码研究专家 :enable-tools [:read_file :grep :glob_files]}]}Agent相关实现位于src/clojure_mcp/tools/agent_tool_builder/配置后每个Agent会作为独立工具出现在MCP客户端中。给AI的提示词模板清单最小只读服务器仅 read_file、glob_files、fs_grep无写入能力Clojure学习环境clojure_eval explain_code 工具 逐步讲解提示词代码评审助手read_file、code_critique Clojure最佳实践提示词TDD工作流clojure_eval、file_write 先写测试的提示词安全受限服务器白名单目录、禁用写入、审计日志快速上手指南阅读doc/gen-your-mcp-server.md中的示例提示词选择LLM用示例模板描述你的需求将生成的代码与config.edn结合迭代细化遵循最小权限原则限制文件操作范围用AI生成Clojure MCP服务器让配置变得更简单、更个性化。无论你是想快速搭建开发环境还是构建领域专属的AI助手这套LLM辅助配置与提示词模板都能让你事半功倍【免费下载链接】clojure-mcpClojure MCP项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clojure-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 用AI生成你的Clojure MCP服务器：LLM辅助配置与提示词模板
用AI生成你的Clojure MCP服务器LLM辅助配置与提示词模板【免费下载链接】clojure-mcpClojure MCP项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clojure-mcp你是否想过让AI帮你打造一个完全个性化的Clojure MCP服务器Clojure MCPClojureMCP是一个把LLM客户端与Clojure项目连接起来的MCP服务器它能提供REPL工具和Clojure感知的代码编辑能力。更棒的是借助LLM辅助配置与提示词模板你不需要精通Clojure也能生成专属的Clojure MCP服务器。为什么用AI生成Clojure MCP服务器传统上配置一个MCP服务器需要编写大量代码。而ClojureMCP提供了一条捷径你只需要把官方文档喂给LLM描述你的需求AI就能生成完整的自定义服务器。这种LLM辅助配置方式尤其适合新手。一条命令安装ClojureMCPclojure -Ttools install-latest :lib io.github.bhauman/clojure-mcp :as mcp安装后即可在任何目录启动clojure -Tmcp start。相关配置说明可参考doc/README.md与doc/gen-your-mcp-server.md。让AI生成服务器的核心步骤提供上下文将doc/custom-mcp-server.md、doc/creating-tools-multimethod.md、doc/creating-prompts.md等文档作为上下文给LLM描述需求告诉它你想要哪些工具、提示词和资源生成代码AI输出完整的服务器实现部署测试保存代码并启动验证提示词越具体生成的服务器越贴合需求。例如创建一个只读的MCP服务器包含 read_file、glob_files 工具端口3000。用config.edn实现零代码配置对于大多数场景你根本不需要写代码——只需编辑项目根目录的.clojure-mcp/config.edn文件。这个文件支持配置模型、提示词、Agent、资源和工具过滤详见CONFIG.md。快速配置自定义模型在:models键下定义模型并可通过[:env VAR_NAME]引用环境变量避免硬编码API密钥参考doc/example-models-config-with-env.edn{:models {:openai/my-gpt {:model-name gpt-4o :temperature 0.3 :api-key [:env OPENAI_API_KEY]}}}系统内置65预配置模型未配置时自动回退到默认值详见doc/model-configuration.md。提示词模板让LLM更懂你的项目提示词Prompts是可复用的模板用于引导LLM交互。在:prompts键下配置即可详见doc/configuring-prompts.md。一个简单的内联提示词模板:prompts {code-review {:description 生成代码评审 :args [{:name file :description 文件路径 :required? true}] :content 请对 {{file}} 进行全面的代码评审...}}模板支持 Mustache 语法{{变量}}做替换{{#条件}}...{{/条件}}做条件渲染还可遍历列表。复杂的模板可以放到独立文件中用:file-path引用doc/creating-prompts.md有完整示例。覆盖内置提示词内置提示词如clojure_repl_system_prompt、create-update-project-summary定义于src/clojure_mcp/prompts.clj都可以在配置中用同名覆盖或通过:disable-prompts禁用。配置专属AI Agent除了提示词你还可以配置自定义Agentdoc/configuring-agents.md。每个Agent都有自己的系统提示词、可访问工具集和模型且默认没有任何工具需显式通过:enable-tools授权安全性更高{:agents [{:id :research-agent :name research_agent :description 只读研究助手 :system-message 你是代码研究专家 :enable-tools [:read_file :grep :glob_files]}]}Agent相关实现位于src/clojure_mcp/tools/agent_tool_builder/配置后每个Agent会作为独立工具出现在MCP客户端中。给AI的提示词模板清单最小只读服务器仅 read_file、glob_files、fs_grep无写入能力Clojure学习环境clojure_eval explain_code 工具 逐步讲解提示词代码评审助手read_file、code_critique Clojure最佳实践提示词TDD工作流clojure_eval、file_write 先写测试的提示词安全受限服务器白名单目录、禁用写入、审计日志快速上手指南阅读doc/gen-your-mcp-server.md中的示例提示词选择LLM用示例模板描述你的需求将生成的代码与config.edn结合迭代细化遵循最小权限原则限制文件操作范围用AI生成Clojure MCP服务器让配置变得更简单、更个性化。无论你是想快速搭建开发环境还是构建领域专属的AI助手这套LLM辅助配置与提示词模板都能让你事半功倍【免费下载链接】clojure-mcpClojure MCP项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clojure-mcp创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考