mcpField
E
essay-stats-mcp

essay-stats-mcp

ローカル
github.com/AnonymousOnyx22生産性01 週間前に更新

essay-stats-mcp について

essay-stats-mcp は、学生やライターが文章の長さや書き方を確認するためのローカルなオフライン MCP サーバーです。文字数や可読性を計算し、文体の特徴を示して語数制限を確認します。文章をネットワークに送信しません。

主な機能

  1. 01単語・文字・文・段落をカウント
  2. 02ページ数と読了時間を推定
  3. 03可読性スコアを算出
  4. 04受動態や冗長語を検出
  5. 05参考文献や引用を除外して語数制限を確認
  6. 06文の変化と単語頻度を分析

活用シーン

  1. 01エッセイが語数制限内か確認
  2. 02指定した書式でページ数を推定
  3. 03可読性や文体の傾向を確認
  4. 04繰り返しや過剰使用の単語を特定

MCP 対応

標準入出力を使うローカルの Node.js プロセスを通じて、6種類のテキスト分析ツールを MCP クライアントに提供します。ネットワークリクエストを行わず、入力された文章も保存しません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"anonymousonyx22-essay-stats": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"essay-stats-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y essay-stats-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmessay-stats-mcp0.1.2

ツール

5

掲載時のツール一覧 · 1 週間前に更新

パラメーター型必須説明
fontstringいいえフォント名。デフォルトは times new roman。
textstringはい
spacingenumいいえ行間。デフォルトは double。single | 1.5 | double
font_sizenumberいいえポイント単位のフォントサイズ。デフォルトは 12。

詳細

Essay Stats MCP:エッセイの単語数カウントと文章チェック

エッセイを提出しようとしていて、語数制限を超えていないか、何ページになるのか分からないことはありませんか。チャットアシスタントは語数を推測しがちです。このサーバーはお使いのコンピューター上で正確にカウントするため、アシスタントは実際の数を回答できます。

次の1行で Claude Code にインストールできます。

claude mcp add essay-stats -- npx -y essay-stats-mcp

その後、次のように質問できます。

  • 「上限は1500語で、参考文献と引用は除外します。超えていますか?」
  • 「このエッセイは、Arial 11ポイント、1.5行間で何ページになりますか?」
  • 「下書きに受動態や埋め草の言葉がないか調べてください。」

Essay Stats MCP は、オフラインで動作するエッセイの単語数カウンター兼文章チェッカーです。語数とページ数をカウントし、読みやすさのスコアを提示して、受動態、埋め草の言葉、長い文、同じ書き出しの文を検出します。読了時間も提示します。

アカウントも API キーも不要で、ネットワーク通信もありません。エッセイのテキストがお使いのコンピューターから外部に送信されることはありません。

クイックスタート

Claude Code ユーザーは上記の1行を使用できます。ほかのアプリでは、クライアント用の設定をコピーしてください。Node.js 20 以降が必要です。

Claude Desktop

「設定」から「開発者」、「設定を編集」を開き、claude_desktop_config.json に次の内容を追加します。その後、Claude Desktop を再起動してください。

{
  "mcpServers": {
    "essay-stats": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "essay-stats-mcp"]
    }
  }
}
Cursor

プロジェクト内の .cursor/mcp.json、またはすべてのプロジェクトに適用する場合は ~/.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "essay-stats": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "essay-stats-mcp"]
    }
  }
}
VS Code

ワークスペース内の .vscode/mcp.json に追加します。VS Code では mcpServers ではなく servers キーを使用します。

{
  "servers": {
    "essay-stats": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "essay-stats-mcp"]
    }
  }
}
Windsurf

Claude Desktop と同じ設定を ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に追加します。

ツール

ツール機能
count_text語数、文字数、文数、段落数、読了時間、およびフォント、サイズ、行間に基づく推定ページ数をカウントします。
readability_scoresFlesch-Kincaid の学年、Flesch の読みやすさスコア、Gunning Fog、SMOG を算出します。
style_flags受動態、同じ書き出しの文、埋め草の言葉、長い文を検出します。
sentence_variety短文・中文・長文の数と、長さが似た文の連続を示し、文の長さにどれだけ変化があるかを調べます。
check_word_limitテキストを語数制限と比較します。任意で最小語数と許容範囲を指定でき、参考文献や引用を除外できます。
word_frequency使用頻度の高い語と、その出現数およびテキストに占める割合を示し、使いすぎている語を見つけます。

6つのツールはすべて、入力されたテキストを読み取るだけです。それぞれ短い文章による回答と、同じ数値を構造化フィールドで返します。

count_text

入力:text。任意で font(times new roman、arial、calibri、georgia、courier new、verdana)、ポイント単位の font_size(既定値は12)、spacing(single、1.5、double。既定値はdouble)を指定できます。ページ数は一般的な1ページあたりの語数から推定するため、Word や Google Docs の結果とは多少異なる場合があります。

readability_scores

入力:text。学年はおおよその米国の学校の学年を示し、12は高校の最終学年に相当します。SMOG は30文以上を対象に設計されているため、短いテキストでは信頼性が低い結果として表示されます。

style_flags

入力:text と、任意の max_sentence_words(既定値は30)。チェックには単純なパターンルールを使用しています。間違いの証拠としてではなく、文を読み返すきっかけとしてお使いください。

文番号は1から始まり、テキスト内の順序に従います。sentence_list フィールドには、受動態の文または長い文が番号とともに表示されます。テキストの要約の末尾にもこれらの番号が記載されるため、該当する文を指定できます。

sentence_variety

入力:text。文の最短・最長・平均の語数と標準偏差に加え、短文(10語未満)、中文(10~24語)、長文(25語以上)の数を返します。また、3文以上連続し、その文の長さが連続部分の最初の文と3語以内の差に収まる箇所を、文番号とともに一覧表示します。文番号は1から始まり、テキスト内の順序に従います。

word_frequency

入力:text、および任意のtop(表示する単語数。デフォルトは10)、min_count(単語を表示するために必要な最小出現回数。デフォルトは2)、include_common_words(the、and、of、toなどの短い単語もカウントするかどうか。デフォルトはfalse)。大文字と小文字は区別されません。include_common_wordsがtrueでない限り、3文字未満の単語は除外されます。

check_word_limit

入力:text、limit、および任意のminimum、tolerance_percent、exclude_references、exclude_quotes。References、Works Cited、Bibliographyなどの見出し行から末尾までが参考文献として除外されます。引用として、>で始まる行と二重引用符で囲まれたテキストが除外されます。

FAQ:単語数とページ数の数え方

単語数はどのように数えますか?

テキストをスペースと改行で分割し、文字または数字を1つ以上含む各部分を数えます。これは、WordやGoogle Docsで使われている方法と同じ考え方です。ハイフンでつないだ単語は、ハイフンを付けて書けば1語として数えられます。また、2024のような数字も1語として数えられます。

Wordと単語数が異なることがあるのはなぜですか?

ほとんどの場合、貼り付けた内容が原因です。スペースで区切られた単独のダッシュや記号は、文字も数字も含まないため、ここでは数えませんが、Wordでは数えられます。脚注、ヘッダー、フッター、テキストボックスは、貼り付けた場合にのみカウントされます。数語程度の違いがある場合は、まずこれらを確認してください。

ページ数はどのように算出されますか?

count_textは、単語数を選択したフォントの1ページあたりの固定単語数で割り、フォントサイズと行間に応じて調整します。これはレイアウトではなく推定値です。余白、見出し、タイトルページ、表、画像は考慮されないため、Wordでは異なるページ数が表示されることがあります。ページ数が厳密に指定されている場合は、ご自身の文書に表示されるページ数を基準にしてください。

check_word_limitでは何が除外されますか?

指定がない限り、何も除外されません。exclude_referencesを指定すると、References、Works Cited、Bibliographyなどの見出し行から末尾までが除外されます。exclude_quotesを指定すると、>で始まる行と二重引用符で囲まれたテキストが除外されます。結果には合計、カウントされた単語数、除外された単語数が表示されるため、担当教員のカウント方法と照らし合わせられます。

許容誤差によって単語数は変わりますか?

いいえ。単語数は変わりません。tolerance_percentは許容される上限を広げるだけです。そのため、上限が1500語で許容誤差が10パーセントの場合、最大1650語まで認められます。上限を超えていても許容誤差の範囲内である場合は、その旨が結果に表示されます。

プロンプトの例

  • 「このエッセイの単語数を数えて、Arial 11ポイント、行間1.5で何ページになるか教えてください。」
  • 「このエッセイの読みやすさのレベルはどの程度ですか?Flesch Kincaid、Gunning Fog、SMOGのスコアを教えてください。」
  • 「下書きの受動態とつなぎ言葉を見つけてください。」
  • 「参考文献と引用を除いて上限は1500語です。超えていますか?」
  • 「25語を超える文はどれですか?」
  • 「すべての文が同じような長さに聞こえますか?」
  • 「このエッセイで使いすぎている単語はどれですか?」

比較

Essay Stats MCP は、渡された文章を測定するという一つの役割を担います。この分野の他のツールは異なる役割を担うため、以下の表では、どれが優れているかではなく、それぞれの種類のツールが何のためにあるかを示しています。

Essay Stats MCPbrightspace-mcp-server などの Brightspace MCP サーバーオンラインの文法・文章校正ツールチャットアシスタントに数えてもらう
主な役割エッセイの単語数、ページ数の目安、読みやすさ、文体に関する指摘コースや課題など、Brightspace のコースデータの読み取り文法、スペル、トーンの修正一般的な回答
自分の下書きテキストを扱えるはいいいえ。コースデータを扱いますはいはい
単語数とページ数を正確に算出はい。コードでカウントします対象外です通常は単語数のみ多くの場合、推測です
参考文献と引用を除外した文字数制限の確認はい。check_word_limit を使用しますいいえまれです信頼できません
アカウントまたは API キーが必要いいえサーバーによって異なります。README を確認してください多くの場合、アカウントが必要ですアプリによって異なります
テキストをネットワーク経由で送信いいえサーバーによって異なります通常は送信しますはい。アシスタントに送信します
ローカル MCP サーバーとして実行はいはい通常はできません該当しません

Essay Stats MCP は文章を修正せず、Brightspace にアクセスすることもありません。Brightspace のデータも併せて使いたい場合は、次のセクションで紹介する当社のサーバー、brightspace-d2l-mcp をご覧ください。

連携するツール

学校で Brightspace を使用している場合は、同じアプリで brightspace-d2l-mcp を Essay Stats MCP と一緒に実行できます。このサーバーには独自のセットアップ手順があるため、インストールしてサインインするには README に従ってください。Essay Stats MCP はこのサーバーと通信せず、これを必要としません。

両方を MCP 設定に追加すると、アシスタントに課題の詳細から文字数制限を調べてもらい、その数値を下書きとともに check_word_limit に渡すよう依頼できます。たとえば、次のように頼めます。

  • 「Brightspace で歴史のエッセイの文字数制限を調べてから、引用文献一覧を除外して、この下書きが制限内か確認してください。」
  • 「課題の指示を調べてから、この下書きが制限内かどうかと、何ページになるかを教えてください。」

課題の詳細はもう一方のサーバーから取得します。カウントと確認はここで、あなたのマシン上で行われます。Essay Stats MCP はネットワーク通信を行いません。

プライバシー

すべての計算は、標準入力と標準出力を介してアプリと通信する小さな Node.js プログラムによってローカルで行われます。ネットワークリクエストを送信せず、何も保存せず、キーやパスワードも必要ありません。貼り付けたテキストは、その一度の呼び出しに使われた後、破棄されます。

開発

npm install
npm run build
npm test

その他の無料の学生向け MCP サーバー

すべて無料でオープンソースです。アカウントにアクセスする場合も、読み取り専用です。全リストはbrightspacemcp.com/more-mcpsでご覧ください。

サーバー機能
Brightspace MCPAI 向けの D2L Brightspace です。実際の提出状況を含む締め切り、成績、目標成績計算ツール、コースファイルを確認できます。
Canvas MCPAI 向けの Canvas LMS です。読み取り専用で、締め切り、未提出の課題、成績、お知らせを確認できます。
Moodle MCPAI 向けの Moodle です。読み取り専用で、締め切り、期限切れの課題、成績、お知らせを確認できます。
Google Classroom MCPAI 向けの Google Classroom です。読み取り専用で、ToDo、締め切り、未提出の課題、成績を確認できます。
GPA Calculator MCPAI 向けの GPA、成績換算、期末試験で必要な成績を計算できます。オフラインで動作し、アカウントは不要です。
Citations MCPDOI、ISBN、または入力した詳細情報から APA、MLA、Chicago 形式の引用を作成します。アカウントは不要です。
Study Planner MCP試験勉強のスケジュール、間隔反復の日程、ポモドーロ計画、課題のマイルストーンを作成します。オフラインで動作します。
Paper Finder MCPOpenAlex を通じて学術論文を検索し、オープンアクセス版や関連研究を見つけます。キーは不要です。
BibTeX Reference Manager MCPBibTeX、RIS、CSL JSON の参考文献リストを整形、変換、重複除去、検査し、引用キーを作成します。オフラインで動作します。
Open Textbook Finder MCPOpenStax、DOAB、Open Library で無料かつ合法的に入手できる教科書を探し、ISBN で版を調べ、より安価な旧版を提案します。
STEM Calculator MCP化学と物理の宿題の計算に対応します。モル質量、化学反応式の係数合わせ、グラムからモルへの換算、単位換算、有効数字を扱います。オフラインで動作します。
Syllabus to Calendar MCPシラバスをカレンダーに変換する MCP サーバーです。シラバスのテキストから日付を抽出し、ics カレンダーを作成し、繰り返し授業を展開してカレンダーを統合します。オフラインで動作し、アカウントは不要です。
Job Application Tracker MCP求職活動を管理する MCP サーバーです。インターンシップ、仕事、面接、締め切りをオフラインで管理し、今後の予定を確認して、一覧を CSV または Markdown としてエクスポートできます。アカウントも API キーも不要です。

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。