prompts.chat: la biblioteca de prompts open source más grande, en Claude Code, MCP y en tu propio servidor

prompts.chat es la biblioteca de prompts open source más conocida de GitHub: nació en diciembre de 2022 como *Awesome ChatGPT Prompts*, una lista de prompts del tipo "Actúa como una terminal de Linux", y hoy es una aplicación completa con web, CLI, servidor MCP, plugin de Claude Code y una versión que puedes instalar en tu propio servidor como biblioteca privada para tu equipo.

En este artículo revisamos qué hay de verdad en el repositorio, qué contiene el archivo de prompts (con un análisis propio), cómo usarlo desde Claude Code y cualquier cliente MCP, y cómo montar tu propia instancia con Docker. Está pensado para desarrolladores y agencias que reutilizan prompts a diario y quieren dejar de tenerlos repartidos en notas sueltas.

Qué es prompts.chat

Es el repositorio f/prompts.chat, mantenido por Fatih Kadir Akın y la comunidad. Datos a fecha de esta revisión (29 de octubre de 2026, commit eb04ba4):

• Popularidad: más de 143.000 estrellas en GitHub según su README, *Staff Pick* de GitHub y el dataset con más "me gusta" de Hugging Face (fka/prompts.chat).
• Stack: Next.js 16 (App Router), Prisma con PostgreSQL, Auth.js, shadcn/ui sobre Radix y el SDK oficial de MCP.
• Contenido: la aplicación web (src/), el archivo de prompts (prompts.csv y PROMPTS.md), el plugin de Claude Code (plugins/claude/), el paquete npm prompts.chat con CLI y librería (packages/prompts.chat), una extensión de Raycast y un libro interactivo de prompting.
• Idiomas de la interfaz: 17, español incluido.

Funciona con cualquier modelo de chat: ChatGPT, Claude, Gemini, Llama o Mistral. Los prompts son texto; no dependen de un proveedor.

Licencia: MIT para el código, CC0 para los prompts

prompts.chat usa doble licencia, y conviene entenderla antes de reutilizar nada:

Si un archivo no queda claro, el propio LICENSE dice que se aplica MIT por defecto. El plugin de Claude Code también se declara MIT en su plugin.json.

Qué hay dentro de prompts.csv: análisis propio

Abrimos prompts.csv (174.736 líneas, porque muchos prompts ocupan varias) y contamos sus columnas act, prompt, for_devs, type y contributor:

• 2.744 prompts en total: 2.367 de texto, 356 estructurados (JSON o YAML) y 21 de imagen.
• 204 llevan for_devs = TRUE: terminal de Linux, consola de JavaScript, terminal SQL, arquitecto de TI, especialista en ciberseguridad, redactor técnico...
• 712 usan variables con la sintaxis ${nombre} o ${nombre:valor por defecto}, que la web y el servidor MCP rellenan antes de copiar.
• 1.166 autores distintos. La mediana es de unos 1.070 caracteres por prompt, aunque hay alguno que supera los 140.000.

La conclusión práctica: los prompts de "Actúa como..." de 2022 siguen ahí, pero lo útil para un desarrollador está en los estructurados y en los marcados para devs. Los de imagen son pocos en el CSV porque la web admite además vídeo y audio, y muchos viven solo en la base de datos de prompts.chat.

Seis formas de usarlo

1. La web

En prompts.chat/prompts buscas por texto, categoría o etiqueta, rellenas las variables en el propio formulario y copias el resultado. Sin cuenta puedes leer y copiar; con cuenta (GitHub, Google o Apple) puedes guardar prompts privados, votar, comentar y proponer cambios a prompts ajenos con un sistema de *change requests* parecido a un pull request.

2. Los datos en bruto

prompts.csv y PROMPTS.md se sincronizan desde la web. Para meter la biblioteca en tu propio flujo (un RAG interno, un buscador, un fine-tuning), descarga el CSV o el dataset de Hugging Face. Al ser CC0, no hay restricciones de uso.

3. El CLI en la terminal

El paquete npm prompts.chat (versión 0.1.1) trae un navegador de prompts en la terminal:

npx prompts.chat

Se maneja con el teclado: / busca, Enter abre un prompt, c lo copia rellenando variables, C lo copia en bruto, r lo abre en ChatGPT, Claude u otro chat y o lo abre en el navegador.

El mismo paquete exporta una librería para construir prompts tipados desde código (builder, chat, image, audio, variables, quality). Este es el ejemplo de su README:

import { builder } from 'prompts.chat';

const prompt = builder()
  .role("Senior TypeScript Developer")
  .task("Review the following code for bugs and improvements")
  .constraints(["Be concise", "Focus on critical issues"])
  .variable("code", { required: true })
  .build();

Sirve si tu aplicación genera prompts y quieres que todo el equipo los escriba con la misma estructura en vez de concatenar cadenas.

4. El plugin de Claude Code

Es la forma más directa de tener la biblioteca dentro de tu agente. Desde Claude Code:

/plugin marketplace add f/prompts.chat
/plugin install prompts.chat@prompts.chat

El plugin (versión 1.0.0, carpeta plugins/claude/prompts.chat) instala cuatro piezas:

Ejemplos de uso:

/prompts.chat:prompts code review
/prompts.chat:prompts midjourney --type IMAGE
/prompts.chat:skills testing automation

Ojo con skill-manager: instalar una skill es darle instrucciones nuevas a tu agente. Antes de aceptar una que venga de un catálogo abierto, revísala con SkillSpector o léela entera. Si todavía no tienes claro qué es una skill, empieza por la guía de skills de Claude Code.

5. El servidor MCP en cualquier cliente

Si usas Cursor, Windsurf, Claude Desktop u otro cliente compatible con MCP, añade el servidor remoto:

{
  "mcpServers": {
    "prompts.chat": {
      "url": "https://prompts.chat/api/mcp"
    }
  }
}

O la versión local, que lanza el paquete @fkadev/prompts.chat-mcp (1.0.9) por debajo:

{
  "mcpServers": {
    "prompts.chat": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "prompts.chat", "mcp"]
    }
  }
}

Leyendo src/pages/api/mcp.ts, el servidor expone 10 herramientas:

• Prompts: search_prompts (hasta 50 resultados, filtros por tipo, categoría y etiqueta), get_prompt (con relleno de variables), save_prompt e improve_prompt.
• Skills: search_skills, get_skill, save_skill, add_file_to_skill, update_skill_file y remove_file_from_skill.

Además publica los prompts de la base de datos como prompts MCP, de 20 en 20: en los clientes que los soportan aparecen como comandos que puedes invocar directamente.

Las herramientas de lectura funcionan sin cuenta. save_prompt, save_skill e improve_prompt exigen una API key, que se crea en prompts.chat/settings y se pasa con la variable PROMPTS_API_KEY o con la cabecera del mismo nombre. improve_prompt convierte un prompt básico en uno estructurado y puede devolverlo como texto, JSON o YAML.

6. Tu propia biblioteca privada

Aquí está lo más interesante para una empresa o una agencia: el mismo código sirve para montar una biblioteca de prompts interna con tu marca, tus usuarios y tu login. Lo vemos en la siguiente sección.

Cómo instalar tu propia instancia de prompts.chat

Requisitos según SELF-HOSTING.md: Node.js 24, PostgreSQL y npm. Hay tres caminos.

Opción A: asistente con npx

npx prompts.chat new mi-biblioteca
cd mi-biblioteca

Clona una copia limpia del repositorio (sin .github, .claude, packages/ ni scripts de desarrollo), instala dependencias y lanza un asistente que configura marca, tema, autenticación (GitHub, Google, Apple, Azure AD, OIDC o usuario y contraseña), idiomas y funciones. El resultado queda en prompts.config.ts.

Opción B: Docker Compose

Es la que recomendamos para un VPS. El compose.yml del repositorio levanta PostgreSQL 17 y la imagen ghcr.io/f/prompts.chat:latest, y publica la app en el puerto 4444:

git clone https://github.com/f/prompts.chat.git
cd prompts.chat
export AUTH_SECRET=$(openssl rand -base64 32)
export POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -base64 24)
docker compose up -d

Abre http://localhost:4444. Para cargar los prompts de ejemplo:

docker compose exec app npx prisma db seed

Dos detalles de producción que el compose.yml deja por defecto y conviene cambiar: la contraseña de PostgreSQL es prompts si no defines POSTGRES_PASSWORD, y AUTH_SECRET se genera solo si no lo fijas, lo que invalida las sesiones en cada reinicio.

Opción C: tu propia base de datos

Si ya tienes PostgreSQL (Neon, Supabase o el de tu servidor), lanza solo el contenedor de la app:

docker run -d \
  --name prompts \
  -p 4444:3000 \
  -e DATABASE_URL="postgresql://user:pass@tu-host:5432/prompts?schema=public" \
  -e AUTH_SECRET="$(openssl rand -base64 32)" \
  ghcr.io/f/prompts.chat:latest

Marca blanca con variables PCHAT_

Toda la personalización se hace con variables de entorno en tiempo de ejecución, sin recompilar:

services:
  app:
    environment:
      PCHAT_NAME: "Prompts de mi agencia"
      PCHAT_DESCRIPTION: "La biblioteca de prompts del equipo"
      PCHAT_COLOR: "#ff6600"
      PCHAT_AUTH_PROVIDERS: "github,google"
      PCHAT_LOCALES: "es,en"
      PCHAT_DEFAULT_LOCALE: "es"
      PCHAT_FEATURE_PRIVATE_PROMPTS: "true"
      PCHAT_FEATURE_MCP: "true"

Las funciones de búsqueda semántica y generación con IA (PCHAT_FEATURE_AI_SEARCH, PCHAT_FEATURE_AI_GENERATION) necesitan OPENAI_API_KEY. Admite OPENAI_BASE_URL, así que puedes apuntarlo a cualquier API compatible con OpenAI y elegir modelo con OPENAI_EMBEDDING_MODEL y OPENAI_GENERATIVE_MODEL.

Con PCHAT_FEATURE_MCP activo, tu instancia expone también su propio endpoint MCP: tu equipo puede conectar Claude Code a la biblioteca interna en vez de a la pública.

Copia de seguridad de la base de datos:

docker compose exec db pg_dump -U prompts prompts > backup.sql

Si nunca has desplegado algo así en un VPS, el procedimiento es el mismo que seguimos en cómo instalar Paymenter con Coolify y Docker: una app y una base de datos PostgreSQL detrás de un dominio con HTTPS.

El libro interactivo de prompting

El repositorio incluye *The Interactive Book of Prompting*, con licencia MIT, en src/content/book/. Son más de 30 capítulos en MDX, desde la anatomía de un prompt hasta chain-of-thought, few-shot, prompts en JSON y YAML, ingeniería de contexto, agentes y skills, MCP y bots persistentes. Tiene traducción completa al español (src/content/book/es/) además de otros 15 idiomas. Hay también una sección para niños de 8 a 14 años en prompts.chat/kids.

Para qué le sirve a un desarrollador o una agencia

• Biblioteca interna de prompts. El caso más claro: los prompts que funcionan (revisión de código, redacción de propuestas, respuestas a clientes) dejan de vivir en un Notion y pasan a una web privada con versiones, votos y búsqueda.
• Prompts dentro del agente. Con el plugin o el MCP, Claude Code puede buscar una plantilla probada antes de improvisar una.
• Datos para tu producto. Al ser CC0, puedes usar el CSV como semilla de un generador de prompts, un buscador o un dataset de evaluación.
• Producto para clientes. El código MIT permite montar una biblioteca de prompts con la marca de un cliente y cobrar por la instalación y el mantenimiento.

Errores frecuentes

• Sesiones que se cierran tras reiniciar el contenedor. No fijaste AUTH_SECRET y se regeneró. Defínelo en el .env junto al compose.yml.
• Authentication required. Please provide an API key. al usar save_prompt o improve_prompt por MCP. Esas herramientas exigen la API key de prompts.chat/settings en PROMPTS_API_KEY.
• La búsqueda con IA no aparece en tu instancia. PCHAT_FEATURE_AI_SEARCH está a false por defecto en Docker y además necesita OPENAI_API_KEY.
• La instancia arranca vacía. Es lo esperado: ejecuta docker compose exec app npx prisma db seed para cargar los ejemplos o importa tus propios prompts.

Preguntas frecuentes

¿prompts.chat es gratis? Sí. La web es gratuita, el código es MIT y los prompts son CC0. Solo pagas si activas funciones de IA en tu propia instancia (la API de OpenAI o compatible) y el servidor donde la alojes.

¿Puedo usar los prompts en un producto comercial? Sí. Los prompts están en dominio público (CC0 1.0): puedes copiarlos, modificarlos y venderlos sin atribución.

¿Es lo mismo que Awesome ChatGPT Prompts? Sí, es el mismo repositorio con otro nombre. La lista original sigue en PROMPTS.md.

¿Funciona con Claude y no solo con ChatGPT? Sí. Los prompts son texto genérico, y además hay plugin oficial para Claude Code y servidor MCP para cualquier cliente compatible.

¿Necesito cuenta para usar el MCP? No para buscar y leer. Sí para guardar prompts o skills y para improve_prompt.

¿Puedo tener la biblioteca en español? Sí. La interfaz está traducida a 17 idiomas; en tu instancia usa PCHAT_LOCALES: "es,en" y PCHAT_DEFAULT_LOCALE: "es".

Nota sobre esta revisión

Todo lo anterior sale de leer el código y los archivos del repositorio en el commit indicado, y el análisis de prompts.csv es un recuento propio. No ejecutamos la instancia ni el CLI en esta revisión, así que los comandos son los de la documentación oficial y no capturas de una prueba nuestra.

Conclusión

prompts.chat ya no es una lista de prompts: es una biblioteca con API, MCP, plugin de Claude Code y versión instalable con marca blanca, todo con licencias que permiten uso comercial. Si trabajas con Claude Code, instala el plugin y prueba /prompts.chat:prompts con tu próxima tarea. Si tu equipo comparte prompts a mano, móntate tu propia instancia con Docker. Y si buscas ampliar lo que puede hacer tu agente, sigue con find-skills.