prompts.chat 사용법: Claude Code·Codex MCP 연결과 실전 프롬프트
prompts.chat MCP를 Claude Code·Codex에 연결하는 방법을 정리했습니다. 계정 없이 공개 프롬프트 찾기, 영어 검색 팁, 보고서 실습, Skill 설치, API 키 설정과 오류 해결까지 안내합니다.
- prompts.chat 공식 GitHub 저장소
- prompts.chat API·MCP 공식 문서
- prompts.chat 라이선스 구분
- prompts.chat MCP 구현: 검색·변수·인증
- Anthropic: Claude Code MCP 연결
- OpenAI: Codex MCP 설정
- Anthropic: Claude Code Skills
- prompts.chat 공식 Claude Code 플러그인
- 실제 프롬프트: Advanced Account Research
- 실제 Skill: SQL Query Performance Reviewer
- prompts.chat 유형별 검색 조건
- prompts.chat 공식 GitHub 저장소 생성 정보
- prompts.chat 홈페이지
- Claude Code 설치와 오류 해결 가이드
- 실제 프롬프트: Master Pitch Deck Creation
- prompts.chat Settings: API 키 발급
이런 분을 위한 글입니다
- 프롬프트를 매번 처음부터 쓰기 막막한 분입니다.
- Claude Code·Codex에 업무용 프롬프트를 연결하고 싶은 분입니다.
읽고 나면 이렇게 달라집니다
- prompts.chat을 연결하고 원하는 프롬프트를 찾습니다.
- 찾은 프롬프트로 보고서를 만들고 Skill까지 활용합니다.
AI에게 일을 맡길 때마다 “어떻게 요청해야 하지?”부터 고민하시나요? 다른 사람이 만든 프롬프트를 출발점으로 삼으면 역할, 작업 순서, 결과물 형식을 잡는 수고를 줄일 수 있습니다.
prompts.chat은 커뮤니티가 공유한 AI 프롬프트를 검색하고 재사용하는 오픈소스 서비스입니다. MCP로 연결하면 Claude Code나 Codex 안에서 프롬프트를 찾아 가져올 수 있습니다. 공개 자료 검색에는 prompts.chat 계정이나 API 키가 필요하지 않습니다. 프롬프트를 찾은 뒤 내 상황을 넣고 실행하는 것까지가 이 글의 실습입니다.
확인 기준은 2026년 10월 27일입니다. prompts.chat·Anthropic·OpenAI의 공식 문서와 공개 소스를 대조하고, 공식 MCP 주소에 키 없이 검색·조회 요청을 보내 결과를 확인했습니다. 아래 검색 건수는 그날의 응답이며, 인증 후 저장·개선 기능과 각 독자의 컴퓨터 설정까지 실행 검증한 것은 아닙니다.
prompts.chat은 무엇이고, 왜 필요한가요?
prompts.chat은 Awesome ChatGPT Prompts라는 이름으로 시작한 프로젝트입니다. 공식 GitHub 저장소의 생성일은 2022년 12월 5일입니다. 지금은 글쓰기뿐 아니라 개발, 업무 분석, 이미지·영상 제작용 프롬프트와 Agent Skills를 찾는 데도 활용할 수 있습니다.
이 서비스를 쓰는 이유는 “정답 프롬프트를 한 번에 찾기 위해서”보다 이미 만들어진 작업 방식을 내 업무에 맞게 고쳐 쓰기 위해서에 가깝습니다.
예를 들어 “경쟁사 분석해 줘”라는 요청만으로는 무엇을 비교할지 불분명합니다. 기존 프롬프트에서 고객군, 가격, 차별점, 출처 확인 같은 항목을 가져오면 내가 빠뜨린 조건을 발견하기 쉽습니다. 다만 커뮤니티 자료라는 이유만으로 정확성이나 품질이 보장되지는 않습니다. 원문을 읽고 내 목적에 맞는지 골라야 합니다.
| 찾고 싶은 자료 | 활용 예 | 사용 시 알아둘 점 |
|---|---|---|
| 텍스트 프롬프트 | 이메일, 경쟁사 보고서, 회의록 | 대상 독자와 출력 형식을 내 업무에 맞게 바꿉니다. |
| 구조화된 프롬프트 | JSON·YAML 형식의 작업 지시 | 요청 형식과 실제 출력 형식이 맞는지 확인합니다. |
| 이미지·영상·오디오 프롬프트 | 제품 사진, 짧은 영상, 사운드 | 제작은 해당 기능을 지원하는 AI 도구에서 수행합니다. |
| Agent Skill | 코드 검토, 문서 처리, 반복 업무 | SKILL.md와 함께 제공되는 파일을 확인합니다. |
공식 API는 텍스트·구조화·이미지·영상·오디오 검색 필터를 제공하고, Skill을 위한 별도 검색·조회 도구도 제공합니다. 프롬프트를 가져온다고 이미지 생성기나 웹 검색 기능이 함께 설치되는 것은 아닙니다.
업무 활용 범위와 비용
공식 라이선스는 사용자가 제출한 프롬프트 텍스트·데이터는 CC0 1.0, 소스 코드와 사이트가 작성한 콘텐츠는 MIT로 구분합니다. 공개 프롬프트 텍스트를 가져와 수정하고 업무에 활용할 수 있습니다. 다만 이 구분을 모든 첨부 이미지나 외부 파일까지 무조건 자유롭게 사용할 수 있다는 뜻으로 확대하면 안 됩니다.
또한 공개 프롬프트를 검색하는 데 키가 필요 없다는 것과 AI 사용 비용은 별개입니다. 가져온 프롬프트를 실행할 Claude Code·Codex·이미지 생성 서비스의 이용 조건은 따로 적용됩니다.
MCP를 연결하면 무엇이 달라지나요?
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 서비스의 도구와 데이터를 사용할 수 있게 연결하는 규약입니다. prompts.chat에서는 프롬프트를 검색하고 원문을 가져오는 통로로 생각하면 됩니다.
| 방식 | 작업 흐름 | 이런 상황에 적합합니다 |
|---|---|---|
| 사이트에서 직접 사용 | 사이트 검색 → 원문 복사 → AI에 붙여넣기 | 가끔 필요한 프롬프트를 찾을 때 |
| MCP 연결 | AI에게 검색 요청 → 후보 선택 → 현재 대화에서 활용 | 업무나 코드 작업 중 자주 찾아 쓸 때 |
MCP 연결이 처음이라면 prompts.chat에서 프롬프트 하나를 열어 내용을 복사한 뒤, 평소 쓰는 AI 대화창에 붙여 넣어도 됩니다. 대괄호로 표시한 입력란이나 변수는 본인 정보로 바꿔 주세요.
연결 후에는 아래와 같은 흐름으로 작업합니다.
prompts.chat이 제공하는 것은 작업 지시입니다. 보고서에 필요한 최신 가격·경쟁사 정보는 별도로 조사하거나 직접 제공해야 합니다.
Claude Code·Codex에 prompts.chat MCP 연결하기
두 도구를 모두 설치할 필요는 없습니다. 이미 사용하는 도구 한 가지만 선택해 따라오세요. 아래 방법은 공식 서버에 바로 연결하는 HTTP 방식이므로, prompts.chat 서버를 내 컴퓨터에서 실행할 필요가 없습니다.
claude mcp add와 codex mcp add는 일반 터미널에 입력합니다. /mcp와 자연어 요청은 실행한 AI의 대화 입력창에 입력합니다. AI를 먼저 실행한 뒤 설치 명령어를 대화창에 붙여 넣으면 입력 위치가 뒤섞일 수 있습니다.
Claude Code에 연결하는 방법
1. 일반 터미널에서 설치 여부를 확인합니다
macOS는 Terminal, Windows는 PowerShell이나 사용 중인 WSL 터미널을 엽니다. Claude Code를 설치하고 로그인까지 마친 상태에서 진행합니다.
claude --version버전이 나오면 다음으로 이동합니다. 명령어를 찾을 수 없다고 나오면 글 하단 참고 링크의 ‘Claude Code 설치와 오류 해결 가이드’를 먼저 확인하세요.
2. 같은 터미널에서 MCP 서버를 등록합니다
claude mcp add --transport http --scope user prompts-chat https://prompts.chat/api/mcpprompts-chat은 연결 이름입니다. --scope user는 이 컴퓨터의 내 계정에서 여러 프로젝트에 걸쳐 사용하도록 지정합니다. 이 옵션을 생략하면 기본적으로 현재 프로젝트에 한정된 local 범위로 등록됩니다.
3. 등록 정보를 확인하고 Claude Code를 엽니다
다음 명령어를 일반 터미널에서 한 줄씩 실행합니다.
claude mcp get prompts-chat
claude기존 Claude Code 세션을 사용 중이었다면 새 세션에서 확인하세요. 프로젝트 파일을 다룰 예정이라면 작업 폴더의 터미널에서 claude를 실행합니다. Claude Code 대화창에서 다음을 입력합니다.
/mcp목록에 이름이 보이는지만 확인하지 말고 연결 상태와 제공 도구도 확인합니다. 다음 절의 검색 요청까지 성공하면 실제로 사용할 준비가 된 것입니다.
Codex CLI에 연결하는 방법
Codex CLI를 설치하고 로그인한 상태에서 일반 터미널에 다음을 한 줄씩 입력합니다.
codex --version
codex mcp add prompts-chat --url https://prompts.chat/api/mcp
codex mcp list
codex이미 열어 둔 Codex 세션이 있다면 새 세션에서 확인하세요. 프로젝트 파일을 다룰 예정이라면 해당 작업 폴더에서 codex를 실행합니다. 실행된 Codex 대화창에서 연결을 확인합니다.
/mcp직접 설정 파일을 편집한다면 기본 경로인 ~/.codex/config.toml에 아래 항목을 넣는 방법도 있습니다. 명령어로 이미 등록했다면 같은 항목을 다시 추가하지 마세요. 같은 컴퓨터·사용자 환경의 CLI와 IDE 확장은 이 설정을 공유합니다. 다른 원격 실행 환경에는 별도 설정이 필요할 수 있습니다.
[mcp_servers.prompts-chat]
url = "https://prompts.chat/api/mcp"~는 사용자 홈 폴더를 뜻합니다. Windows 기본 위치는 %USERPROFILE%\.codex\config.toml이며, WSL에서 실행한다면 WSL 내부의 홈 폴더를 사용합니다. 수동 편집 후에는 새 Codex 세션을 열어 확인하세요.
연결 직후에는 이 요청으로 확인하세요
Claude Code나 Codex 대화창에 붙여 넣습니다.
prompts.chat MCP의 search_prompts를 사용해서
"competitor analysis"를 검색하고 후보를 최대 3개 보여 줘.
각 후보의 제목, ID, 용도를 한국어로 정리해 줘.
도구에 연결할 수 없으면 검색한 것처럼 답하지 말고 오류를 알려 줘.도구 호출 기록과 검색 결과가 나오면 연결 확인이 끝납니다. AI가 프롬프트를 직접 만들어 답하기만 했다면 외부 검색이 수행된 것은 아닐 수 있습니다.
한국어 검색이 잘 안 될 때는 어떻게 요청하나요?
요청과 설명은 한국어로 하되, 검색 도구에 전달할 키워드는 영어로 지정하는 방법이 유용합니다. 현재 공개 구현은 제목·설명·본문에 검색 문자열이 들어 있는지 확인합니다. 한국어 요청을 자동으로 영어 자료와 연결하는 의미 검색이라고 가정하면 안 됩니다.
2026년 10월 27일, 공식 MCP 서버에 API 키 없이 search_prompts를 호출해 비교했습니다. 모든 요청의 limit을 3으로 맞추고 유형·카테고리·태그 필터는 넣지 않았습니다.
| 검색어 | 이번 요청에서 반환된 건수 |
|---|---|
경쟁사 분석 | 0건 |
competitor analysis | 3건 |
competitive analysis | 3건 |
이메일 | 0건 |
email | 3건 |
여기서 3건은 전체 자료 수가 아니라 설정한 최대 반환 개수입니다. 한국어 검색이 언제나 실패한다는 뜻도 아닙니다. 자료가 추가되면 결과는 바뀝니다.
아래 요청문을 저장해 두고 업무명만 바꿔 쓰세요.
prompts.chat에서 내 업무에 맞는 프롬프트를 찾아 줘.
업무: 경쟁사 비교 보고서 작성
검색어: "competitor analysis", "competitive analysis", "market research"
각 검색어를 따로 검색하고 중복을 제거해 줘.
결과가 부족하면 키워드를 짧게 바꿔 다시 찾아 줘.
후보 3개의 원문을 get_prompt로 확인한 뒤,
제목·출처·필요한 입력값·내 업무에 맞는 이유를 한국어로 비교해 줘.
아직 보고서는 작성하지 말고 가장 적합한 후보 1개를 추천해 줘.현재 검색 구현은 생성일 내림차순으로 결과를 가져옵니다. 맨 위 결과가 최고 품질이라는 뜻은 아닙니다. 제목만 보고 고르기보다 원문에서 입력 조건과 결과물 형식을 확인하세요.
| 업무 | 검색에 써 볼 영어 키워드 |
|---|---|
| 경쟁사·시장 분석 | competitor analysis, market research |
| 이메일 작성 | business email, email writing |
| 회의록 정리 | meeting notes, meeting summary |
| 코드 검토 | code review, code reviewer |
| 제품 이미지 | product photography, product image |
이 표는 검색어 제안입니다. 결과가 적으면 여러 검색어를 한 문장으로 합치기보다 하나씩 바꿔 검색하세요. 일반 글쓰기용 자료만 필요하면 search_prompts의 type을 TEXT로 지정하고, Skill은 search_skills로 찾습니다. 유형 필터를 생략하면 Skill 등 다른 유형이 결과에 함께 나올 수 있습니다.
실습: 프롬프트를 찾아 경쟁사 보고서 한 장 만들기
프롬프트를 저장하는 데서 끝내지 말고, 내가 오늘 쓸 결과물 하나까지 만들어 보세요. 여기서는 소규모 온라인 교육 서비스를 운영한다고 가정합니다.
1. 후보를 찾고 원문을 확인합니다
앞 절의 검색 요청을 실행합니다. 이번 확인에서는 competitor analysis 검색 결과에 Advanced Account Research라는 프롬프트가 포함됐습니다. 기업 조사와 출처 확인 절차를 담고 있어 보고서 구성을 참고할 수 있습니다.
같은 자료로 시작하려면 다음을 요청하세요.
prompts.chat의 get_prompt로
ID cmlb7llzs0008l2048degppu9의 원문을 가져와 줘.
이 프롬프트가 요구하는 입력값과 조사 순서를 한국어로 설명해 줘.
내 목적은 여러 경쟁사를 비교하는 한 장짜리 보고서야.
그 목적에 맞게 바꿀 부분을 제안하고, 부족한 정보부터 물어봐 줘.원문이 삭제되거나 바뀌었다면 ID를 억지로 재사용하지 말고 다시 검색합니다. 이 프롬프트는 개별 기업 조사용이므로 여러 기업 비교에 맞게 조정하는 과정이 필요합니다.
2. 내 상황과 자료를 넣습니다
다음 예시의 대괄호 부분을 실제 정보로 바꿔 입력하세요.
추천한 프롬프트를 다음 상황에 맞게 조정해 줘.
- 우리 서비스: [서비스 이름과 공식 URL]
- 주요 고객: [예: 취업을 준비하는 프론트엔드 입문자]
- 경쟁사: [A 이름·공식 URL], [B 이름·공식 URL], [C 이름·공식 URL]
- 비교 목적: 다음 달 랜딩 페이지에서 강조할 차별점 정하기
- 비교 항목: 대상 고객, 가격, 제공 내용, 학습 지원, 차별점
- 원하는 결과: 한국어 한 장짜리 보고서
가격과 기능은 공식 페이지에서 확인한 정보만 사실로 적어 줘.
웹 검색·페이지 조회가 불가능하면 필요한 자료를 나에게 요청해 줘.
확인하지 못한 값은 '확인 필요'로 표시하고 추정으로 채우지 마.
내가 아직 입력하지 않은 필수 정보부터 물어봐 줘.prompts.chat 연결만으로 웹 조사 권한이 생기지는 않습니다. Claude Code나 Codex에서 사용할 수 있는 웹 도구, 또는 사용자가 제공한 자료가 있어야 최신 정보를 근거로 비교할 수 있습니다.
3. 완성 조건을 정하고 결과물을 만듭니다
필요한 정보를 채운 뒤 이어서 요청합니다.
확인한 자료와 수정한 프롬프트를 사용해 보고서를 작성해 줘.
형식:
1. 핵심 결론 3문장
2. 경쟁사 비교표
3. 우리 서비스가 강조할 차별점 3개
4. 다음 주 실행할 작업 3개
5. 출처 URL, 확인일, 추가 확인이 필요한 항목
사실과 해석을 구분하고 각 차별점이 어떤 비교 결과에서 나왔는지 연결해 줘.
자료에서 확인하지 못한 매출·시장점유율·고객 만족도는 만들지 마.
최종본을 내기 전, 가격의 결제 주기와 비교 기준이 같은지 점검해 줘.아래는 결과물 구조 예시입니다. 실제 기업을 조사한 결과는 아닙니다.
[핵심 결론]
확인한 자료에서 드러난 차이와 우리에게 유리한 기회를 3문장으로 설명
[비교표]
서비스 | 주요 고객 | 가격·결제 주기 | 제공 내용 | 지원 방식 | 출처
[차별점]
차별점 제안 → 근거가 된 비교 항목 → 랜딩 페이지에서 보여줄 증거
[실행 작업]
작업명 → 담당자 → 마감일 → 완료 기준
[추가 확인]
자료가 없거나 서로 다른 내용이 있는 항목결과를 평가할 때는 문장이 멋진지보다 출처를 따라가 확인할 수 있는지, 우리 고객과 목적에 맞는지, 바로 실행할 다음 일이 있는지를 보세요.
프롬프트 변수와 자동 입력창의 차이
프롬프트의 빈칸을 항상 자동으로 물어보는 것은 아닙니다. prompts.chat은 ${businessName}이나 ${targetAudience:Investors} 같은 변수를 지원합니다. 콜론 뒤의 값은 기본값입니다. 실제 Master Pitch Deck Creation에도 이런 변수들이 있습니다.
공식 API 설명에는 입력값을 묻는 기능이 소개돼 있지만, 확인 당시 실제 get_prompt는 기본적으로 원문과 변수 정보를 반환했습니다. 입력 폼을 요청하려면 fill_variables: true가 필요하고, 사용하는 클라이언트도 해당 기능을 지원해야 합니다. 폼이 안 뜨면 “빈 변수를 찾아 필요한 정보를 나에게 질문해 줘”라고 요청하면 됩니다.
바로 복사해서 쓰는 업무별 요청문 3가지
아래 요청문은 이 글에서 작성한 활용 예제입니다. 특정 검색 결과를 그대로 옮긴 문장이 아니며, 검색 결과와 사용할 수 있는 도구에 따라 진행 방식이 달라질 수 있습니다.
이메일: 일정 변경 안내문 만들기
prompts.chat에서 "business email", "email writing"을 각각 검색해 줘.
일정 변경 안내에 적합한 프롬프트 1개를 골라 원문을 확인한 뒤 적용해 줘.
받는 사람: 외부 협업 담당자
기존 일정: 11월 5일 오후 2시
제안 일정: 11월 6일 오전 10시 또는 오후 3시
변경 이유: 내부 검토에 하루가 더 필요함
톤: 정중하고 간결하게
출력: 제목 2개와 한국어 본문 1개
상대가 가능한 시간을 답하기 쉽게 마무리해 줘.
초안만 작성하고 실제 메일은 보내지 마.코드 리뷰: 수정 전에 문제를 찾기
prompts.chat에서 "code review", "code reviewer"를 검색해 줘.
현재 프로젝트의 언어와 맞는 텍스트 프롬프트를 골라 원문을 확인해 줘.
그 기준으로 현재 변경 사항을 검토해 줘.
우선순위는 실제 버그, 예외 처리 누락, 보안 문제 순서야.
파일 위치·발생 조건·영향·수정 방향을 함께 적어 줘.
추정인 지적은 추정이라고 표시하고 스타일 취향만으로 문제를 만들지 마.
지금은 검토 의견만 작성하고 파일은 수정하지 마.이미지: 제품 사진 프롬프트를 내 브랜드에 맞추기
prompts.chat에서 "product photography"를 IMAGE 유형으로 검색해 줘.
후보가 없으면 "product"로 짧게 바꿔 다시 검색해 줘.
후보 3개를 한국어로 비교하고 하나를 골라 원문을 가져와 줘.
제품: 무광 흰색 세라믹 머그컵
배경: 밝은 회색
빛: 창가에서 들어오는 부드러운 자연광
구도: 제품이 중앙에 있는 정사각형 사진
용도: 온라인 스토어 상품 상세 페이지
제약: 이미지 안에 글자나 로고를 만들지 않기
이 조건을 반영한 최종 영어 프롬프트와 한국어 설명을 작성해 줘.
특정 이미지 모델 전용 옵션이 들어 있다면 표시해 줘.마지막 예제는 이미지를 생성할 지시문을 만드는 작업입니다. 실제 이미지 생성은 사용하는 도구가 지원할 때 이어서 실행할 수 있습니다.
prompts.chat에서 Claude Code Skill도 가져올 수 있나요?
가능합니다. 일반 프롬프트가 한 번의 요청에 붙여 넣는 지시문이라면, Skill은 반복해서 사용할 작업 지침을 파일로 묶은 형태입니다. prompts.chat의 search_skills로 찾고 get_skill로 파일 내용을 가져올 수 있습니다.
실제로 조회한 SQL Query Performance Reviewer에는 SKILL.md뿐 아니라 참고 문서, 예제 SQL, 보고서 양식, Python 스크립트까지 8개 파일이 들어 있었습니다. 따라서 SKILL.md 하나만 저장하면 필요한 보조 파일이 빠질 수 있습니다.
Claude Code에서 다음처럼 요청해 보세요.
prompts.chat의 search_skills로 "code review" 관련 Skill을 찾아 줘.
내 프로젝트에 맞는 후보 3개의 용도와 파일 목록을 비교해 줘.
내가 고르면 get_skill로 모든 파일 내용을 가져와 줘.
설치 전에 외부 명령 실행, 네트워크 전송, 추가 설치가 필요한 부분을 요약해 줘.후보를 고른 뒤 저장을 요청합니다.
선택한 Skill의 모든 파일을 현재 프로젝트의
.claude/skills/해당-skill-이름/ 아래에 저장해 줘.
SKILL.md와 하위 폴더의 상대 경로를 유지해 줘.
같은 이름의 기존 파일이 있으면 덮어쓰기 전에 차이를 보여 줘.
설치 후 실제 호출 이름과 사용 예를 알려 줘.
포함된 스크립트는 아직 실행하지 마.프로젝트 전용 경로는 .claude/skills/<이름>/SKILL.md, 이 컴퓨터의 여러 프로젝트에서 쓰는 개인 경로는 ~/.claude/skills/<이름>/SKILL.md입니다. 둘 중 원하는 범위를 선택하세요. MCP는 파일 내용을 제공하고, 실제 저장은 Claude Code가 파일 도구로 수행합니다.
API 키는 언제 필요하고, 어떻게 등록하나요?
공개 자료를 검색하고 읽는 것부터 시작한다면 키 발급은 건너뛰어도 됩니다. prompts.chat 계정에 저장하거나 서버의 AI 개선 도구를 호출할 때 키가 필요합니다.
| 작업 | prompts.chat API 키 |
|---|---|
| 공개 프롬프트 검색·조회 | 필요 없음 |
| 공개 Skill 검색·조회 | 필요 없음 |
| 가져온 내용을 Claude Code·Codex 대화에서 수정 | prompts.chat 키는 필요 없음 |
improve_prompt로 서버에 프롬프트 개선 요청 | 필요 |
save_prompt·save_skill로 내 계정에 저장 | 필요 |
| 내가 저장한 비공개 프롬프트 검색 | 필요, 전체 원문 조회는 아래 제한 확인 |
| 내 비공개 Skill 조회 | 필요 |
공식 문서의 improve_prompt에는 인증 필요 표시가 있습니다. 이번에 키 없이 호출했을 때도 Authentication required. Please provide an API key. 오류가 반환됐습니다. AI에게 대화로 “이 문장을 개선해 줘”라고 하는 것과 prompts.chat의 improve_prompt를 호출하는 것은 구분해야 합니다.
키 발급 순서
- prompts.chat에 로그인하고 Settings를 엽니다. 바로 가기는 글 하단 참고 링크에 있습니다.
- API 키 설정에서 새 키를 생성합니다. 키는
pchat_로 시작합니다. - 연결 설정에
PROMPTS_API_KEY라는 HTTP 헤더 이름으로 넣습니다. - 새 세션에서 필요한 인증 기능을 확인합니다.
이 키는 prompts.chat에서 발급한 키입니다. Anthropic이나 OpenAI API 키를 넣는 자리가 아닙니다. HTTP 방식에서는 환경 변수를 만들기만 해서는 헤더로 전달되지 않으므로, 아래처럼 연결 설정에도 명시해야 합니다.
아래의 pchat_REPLACE_WITH_YOUR_KEY는 예시 문자열입니다. 실제 키로 바꾸되 대화창·공개 저장소·공유 화면에 노출하지 마세요.
이 글의 --scope user 방식으로 등록했다면 ~/.claude.json의 최상위 mcpServers 안에서 기존 prompts-chat 항목에 headers를 추가합니다. 아래는 해당 부분의 구조 예시입니다. 설정 파일 전체를 이 내용으로 덮어쓰지 마세요.
{
"mcpServers": {
"prompts-chat": {
"type": "http",
"url": "https://prompts.chat/api/mcp",
"headers": {
"PROMPTS_API_KEY": "pchat_REPLACE_WITH_YOUR_KEY"
}
}
}
}같은 prompts-chat 이름이 local·project 범위에도 있으면 그 설정이 user 범위보다 우선합니다. 키를 추가했는데 인증이 안 되면 claude mcp get prompts-chat으로 실제 적용되는 범위를 먼저 확인하세요.
~/.codex/config.toml의 기존 항목에 http_headers를 추가합니다.
[mcp_servers.prompts-chat]
url = "https://prompts.chat/api/mcp"
http_headers = { "PROMPTS_API_KEY" = "pchat_REPLACE_WITH_YOUR_KEY" }이미 환경 변수로 키를 관리한다면 http_headers 대신 아래 설정을 사용할 수 있습니다. 이 경우 Codex를 실행한 환경에 PROMPTS_API_KEY 값이 있어야 합니다.
[mcp_servers.prompts-chat]
url = "https://prompts.chat/api/mcp"
env_http_headers = { "PROMPTS_API_KEY" = "PROMPTS_API_KEY" }두 방식 중 하나만 사용하세요. bearer_token_env_var는 Authorization 헤더용이므로 이 예제의 사용자 정의 헤더와 혼동하지 마세요.
설정을 마쳤다면 다음처럼 요청할 수 있습니다.
prompts.chat의 improve_prompt를 사용해 아래 요청을 개선해 줘.
outputType은 text, outputFormat은 text로 해 줘.
원래 요청: 회의록을 정리해 줘.
추가 조건: 결정 사항, 담당자, 기한, 미해결 질문을 구분하고
회의에서 언급되지 않은 내용은 만들지 않기.
개선 전후에 어떤 조건이 추가됐는지도 한국어로 설명해 줘.계정에 보관하려면 공개 여부도 명확히 요청합니다.
완성한 프롬프트를 prompts.chat의 save_prompt로 저장해 줘.
제목은 '회의록 결정 사항 정리'로 하고 isPrivate는 true로 지정해 줘.
저장 결과를 확인할 수 있게 알려 줘.이 요청은 prompts.chat 서버에 내용을 저장합니다. 회사 자료가 들어 있다면 공유 가능한 범위인지 먼저 확인하세요.
비공개 저장과 비공개 원문 조회는 별도로 확인해야 합니다. 확인 시점의 공개 소스에서 search_prompts는 인증한 사용자의 비공개 프롬프트를 검색할 수 있지만, get_prompt는 공개 프롬프트만 조회하도록 구현돼 있습니다. 비공개로 저장한 일반 프롬프트의 원문은 로그인한 사이트에서 확인하세요. get_skill은 인증한 본인의 비공개 Skill 조회를 지원하는 구조입니다. 이 차이는 공식 소스에서 확인했으며, 로그인한 계정으로 수행하는 기능은 이번 테스트에서 실행하지 않았습니다.
연결·검색이 안 될 때 확인할 것
| 증상 | 확인할 내용 | 다음 행동 |
|---|---|---|
command not found가 나옵니다 | CLI 설치·실행 경로 | 설치를 확인한 뒤 새 터미널에서 버전을 확인합니다. |
| 다른 폴더에서는 연결이 안 보입니다 | Claude Code의 등록 범위 | claude mcp get prompts-chat으로 확인하고 필요한 범위에 등록합니다. |
| 목록에는 있는데 호출이 실패합니다 | 주소·네트워크·현재 연결 상태 | 주소가 /api/mcp로 끝나는지 보고 /mcp에서 상태를 확인합니다. |
| 검색 결과가 0건입니다 | 검색어·불필요한 필터 | 짧은 영어 검색어로 바꾸고 유형·카테고리·태그 필터를 줄입니다. |
| 관련 없는 결과가 많습니다 | 너무 넓은 검색어 | 업무 키워드를 구체화하고 원문을 읽어 후보를 비교합니다. |
| 개선·저장에서 인증 오류가 납니다 | 키·헤더 이름·실제 사용 중인 설정 | PROMPTS_API_KEY 헤더를 확인하고 새 세션에서 다시 시도합니다. |
429 또는 rate limit exceeded가 나옵니다 | 짧은 시간에 요청이 몰렸는지 | 오류 메시지에 안내된 대기 시간 후 요청 간격을 늘려 재시도합니다. |
| 변수 입력창이 안 뜹니다 | fill_variables와 클라이언트 지원 | 빈 변수 목록을 보여 주고 대화로 질문하도록 요청합니다. |
| Skill을 저장했는데 파일이 없다고 합니다 | 보조 파일 누락·상대 경로 | get_skill의 전체 파일 목록과 저장된 폴더를 대조합니다. |
개발자라면 클라이언트 설정과 서버 응답을 나눠 확인할 수도 있습니다. 다음은 macOS·Linux·WSL·Git Bash용 공개 검색 예제입니다. PowerShell에서는 작은따옴표와 줄바꿈 처리 방식이 다르므로 그대로 붙여 넣지 마세요.
curl --silent --show-error --max-time 30 \
https://prompts.chat/api/mcp \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
--data '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_prompts","arguments":{"query":"competitor analysis","limit":3}}}'서버는 요청 횟수를 제한할 수 있습니다. 429가 나오면 오류 메시지의 대기 시간을 따르세요.
응답이 event: message와 data:로 시작해도 정상일 수 있습니다. 이번 확인에서도 이 형식으로 검색 결과가 반환됐습니다. 응답의 count는 이 요청에서 돌려준 개수입니다. HTTP 상태가 200이어도 응답 안의 result.isError가 true이거나 error가 있다면 도구 호출은 실패한 것입니다. 실제 검색 데이터까지 확인하세요. 또한 이 테스트가 성공해도 Claude Code·Codex 내부 설정까지 정상이라는 뜻은 아니므로 두 단계를 따로 확인해야 합니다.
자주 묻는 질문
오늘은 프롬프트 하나를 실제 업무에 적용해 보세요
처음부터 많은 프롬프트를 모을 필요는 없습니다. 이번 주에 반복한 업무 하나를 고르고, 관련 프롬프트를 찾은 뒤 내 조건을 넣어 결과물을 만들어 보세요.
- 사용하는 도구 한 곳에서 MCP 연결과 검색을 확인했습니다.
- 영어 키워드로 후보를 찾고 원문을 읽었습니다.
- 내 상황·입력 자료·출력 형식을 채웠습니다.
- 완성한 결과물의 사실과 출처를 확인했습니다.
- 다시 쓸 만한 지시문만 보관했습니다.
반복 업무를 파일로 묶는 방법까지 궁금하다면 Claude Code Skills 입문, 다른 도구 연결도 보고 싶다면 Claude MCP 연결 가이드로 이어서 읽어 보세요.