Proseify について
Proseifyは、MCPクライアントを使う作家向けのホステッドMCPサーバーで、AIによる書籍執筆を支援します。ジャンル選定や文学作品の参照から、構成作成、章ごとの執筆、採点に基づく改稿までを導きます。
主な機能
- 01文学的伝統に基づくジャンルレシピ
- 02検索可能なパブリックドメイン書籍コーパス
- 03あらすじからの章立て作成
- 04一連の書籍執筆ワークフロー
- 05ジャンル基準による評価と改稿
活用シーン
- 01一行のあらすじから小説を組み立てる
- 02ジャンルに合う文体の参考を探す
- 03構成に沿って章を執筆する
- 04原稿を評価して改稿する
MCP 対応
ホステッドMCPサーバーは、ジャンル検索、コーパス検索、文体の参考、書籍の構成作成、執筆、評価のツールを対応クライアントに提供します。
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。
https://mcp.proseify.xyz/mcpclaude mcp add --transport http dionisselami-proseify https://mcp.proseify.xyz/mcp{"mcpServers":{"dionisselami-proseify":{"type":"http","url":"https://mcp.proseify.xyz/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"dionisselami-proseify":{"type":"http","url":"https://mcp.proseify.xyz/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"dionisselami-proseify":{"type":"http","url":"https://mcp.proseify.xyz/mcp"}}}{"mcpServers":{"dionisselami-proseify":{"serverUrl":"https://mcp.proseify.xyz/mcp"}}}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
Proseify — AI エージェントのための執筆エンジン
Proseifyは、Claude Code、Codex、Cursor、またはあらゆるMCPクライアントを、規律ある執筆マシンに変えるホスト型MCP(Model Context Protocol)サーバーです。汎用的なモデルの既定の出力ではなく、実際の文学に基づいて執筆します。
一行のあらすじを入力すると、適切なジャンルのレシピを選び、厳選されたパブリックドメインのライブラリから手本となる文章を取得し、アウトラインを作成して、章ごとに下書きを書き、自分の作品を評価します。「暗く嵐のような夜だった」という文章ばかりの40ページではなく、実際に編集できる原稿が手に入ります。
🔗 ウェブサイトとキーの発行: https://proseify.xyz
ジャンルを文章より先に決めることが重要な理由
多くの「AIが本を書く」ツールは、すぐに文章を生成します。どんな依頼をしても、出力は同じように読めます。同じ文の長さ、同じ会話のリズム、同じ結末です。
Proseifyは順序を逆にします:
premise → genre recipe → corpus passages → outline → chapter drafts → scored revision
ジャンルのレシピは、実際の文学的伝統から導き出されます。展開の節目、会話の比率、文の長さの傾向、結末の扱い方などです。エージェントは文章を書く前にこれを読みます。この順序を変えるだけで、ゴシック文学の伝統を感じさせるホラー小説と、ChatGPTが書いたようなホラー小説との差が生まれます。
提供されるツール
| ツール | 機能 |
|---|---|
list_genres | 11のジャンルと、増え続ける書籍ライブラリ(演劇、ホラー、ロマンス、冒険、文学など) |
search_corpus | 全章を対象とした全文検索。FTS5構文(引用符、AND/OR/NOT、ワイルドカード)に対応 |
get_genre_recipe | その文学的伝統から導き出した展開の節目、会話の比率、文体の特徴 |
get_style_references | ジャンルに合った書籍からの手本となる文章。目指す文体を確認できます |
plan_book | 一行のあらすじから、章ごとの詳細なアウトラインを作成 |
write_book | 計画 → 下書き → 評価を1回のセッションで行う一括ワークフロー |
evaluate_book | 下書きした本をジャンルの基準に照らして採点し、弱い章の改稿を促します |
…このほか、章の取得やコーパスのメタデータを扱う補助ツールもあります。
セットアップ(Claude Code、Codex、Cursorなど)
1. キーを取得する
https://proseify.xyz にサインイン(Google/GitHub/マジックリンク)し、プランを選びます。 月額 $9 から、または一回限りの Founding Lifetime。購入が確定すると、すぐにキーが発行されます。
2. MCPサーバーに接続する
{
"mcpServers": {
"proseify": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.proseify.xyz/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_KEY" }
}
}
}
(エージェントには、クライアント固有のMCP設定形式を使用してください。記入済みの設定例は Agent SDKのページをご覧ください。)
3. スキルをインストールする
npx skills add https://proseify.xyz --skill anti-prose-slop -y
anti-prose-slopスキルを使うと、エージェントに単なるツールへのアクセスだけでなく、執筆ワークフローを提供できます。ジャンルのレシピを最初に確認し、コーパスを活用し、章ごとの執筆規律を守り、章ごとに文章の粗さを取り除く編集を行います。
4. 書く
エージェントにあらすじを伝えます:
「灯台守が、存在するはずのない死体を見つけるゴシックホラー小説を書きたいです。全32章で、目標は50,000語です。」
エージェントは適切なレシピを選び、コーパスを検索して文体を確認し、計画を立て、下書きを書き、採点して改稿します。返された内容を編集してください。
コーパス
増え続ける11ジャンルの書籍ライブラリです。Project Gutenbergなどのパブリックドメインのコレクションから収録しており、すべて原本の見出しと照合して確認済みのため、ライブラリ内に著作権上の不明点はありません。これを基にした出力は、商用利用も安心です。
一部の作品:Austen、Stevenson、Hugo、conrad、Verne、 Brontë姉妹、Shelley、ゴシック文学の巨匠などの作品を、選定・ジャンル別に整理し、検索できるように索引化しています。
なぜ「anti-prose-slop」なのか?
AI が書いた文章の失敗は、文法の悪さではありません。モデルの文章は文法的に完璧です。問題は画一性です。「〜のように思えた」「〜し始めた」といった表現、副詞の多用、同じ文構造の繰り返し、フィルターワード、説明に終始する会話、いつも天気から始まる章の冒頭などです。Proseify に付属するスキルには、こうした問題を一つずつ確認する章ごとの具体的なチェックリストがあります。また、evaluate_book はジャンルの基準に照らして結果を評価するため、エージェントは最初の草稿をそのまま提出するのではなく、自ら修正できます。
料金プラン
| プラン | 価格 | リクエスト数 |
|---|---|---|
| Starter | $9/mo | 120 req/min |
| Pro | $19/mo | 400 req/min |
| Studio | $49/mo | 9999 req/min |
| Founding Lifetime | 一括払い | 400 req/min、全ジャンル |
アカウントからいつでも解約できます(決済プロバイダーの顧客ポータルが開き、ご本人としてサインインした状態になります)。14 日間の返金保証については、返金ポリシーをご覧ください。
ライセンス
MIT — LICENSEをご覧ください。パブリックドメインのコーパスに含まれるテキストは、パブリックドメインです(主に Project Gutenberg から取得)。
リンク
- サイト/登録: https://proseify.xyz
- エージェント SDK(キーを入力済みの設定): https://proseify.xyz/agent
- 利用規約 · プライバシー · 返金ポリシー — サイト内のすべてのページのフッターにあります
- サポート: [email protected]
- 公式 MCP レジストリで公開:
io.github.Dionisselami/proseify-mcp
コメント
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。