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Dyslexia Steps

Dyslexia Steps

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Dyslexia Steps について

Dyslexia Stepsは、学年別の英語フォニックス・サイトワード一覧と、ドイツ語、スペイン語、フランス語、オランダ語、ブラジルポルトガル語の一覧を提供する読み取り専用MCPサーバーです。根拠付きの単語データを返し、学習困難への助言や子どもの評価は行いません。

主な機能

  1. 01言語、学年、区分でリストを絞り込み
  2. 02全リストと単語グループの取得
  3. 03綴りパターンに合う単語の検索
  4. 04学年配置の根拠を確認
  5. 05引用、ライセンス、データの取得

活用シーン

  1. 01学年に合うフォニックス語彙を探す
  2. 02文字パターンで練習語を抽出
  3. 03学年配置の根拠を確認
  4. 04引用情報やダウンロード可能なリストを取得

MCP 対応

読み取り専用のMCPサーバーとして、リスト表示、検索、学年別単語の取得、引用情報の照会ツールを提供します。ローカルで実行でき、HTTPトランスポートでセルフホストすることもできます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.dyslexiasteps.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

dyslexiasteps-mcp

Dyslexia Stepsの無料単語リストを利用するMCPサーバーです。英語のフォニックスとサイトワードのリスト38件を学年別(Pre-KからGrade 3)に分類し、それぞれの分類根拠を掲載しています。また、ドイツ語、スペイン語、フランス語、オランダ語、ブラジルポルトガル語のリストも216件あります。「小学1年生向けに sh を含む単語を20個」とアシスタントに尋ねると、出典付きのリストに基づいて回答します。読み取り専用です。

ツール

ツール返される内容
list_word_listsリスト(ID、タイトル、言語、セクション、学年の範囲、分類根拠、単語数)。言語、学年、セクションで絞り込めます
get_word_listリスト1件の全内容:単語、グループ(例:-at、-an、-ap の語族)、根拠、URL、ライセンス
get_words_for_grade指定学年を対象とするリストにある、重複を除いた英単語すべてと、各単語の出典リスト
find_wordssh、ck、ight などのパターンで始まる、終わる、または含む単語と、そのリストおよび学年
get_placement_basis学年の割り当て方法:パブリックドメインのDolch、Common CoreのFoundational Skills項目、または一般的な学習順序
get_citationライセンス(コレクションはCC BY 4.0、Dolchの単語はパブリックドメイン)、引用文、CSV/JSON形式のダウンロード

使い方

ローカル:

{ "mcpServers": { "dyslexiasteps": { "command": "npx", "args": ["-y", "dyslexiasteps-mcp"] } } }

Claude Code:claude mcp add --scope user dyslexiasteps -- npx -y dyslexiasteps-mcp。 HTTPトランスポートをセルフホストするには、npm run build && PORT=8787 npm run start:httpを実行します(POST /mcp、ステートレス)。

適用上の注意

学年は一般的な目安であり、規則ではありません。教育プログラムや基準によって異なり、学年の割り当ては子どもの評価ではありません。他言語のリストは各言語独自の読解カリキュラムに沿っており、学年は設定されていません。このサーバーが返すのは単語リストのみで、学習上の困難に関する助言は行いません。学年の割り当て根拠:https://dyslexiasteps.com/word-lists-by-grade

データはCC BY 4.0、コードはMITです。

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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。