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Naturalmelo MCP

Naturalmelo MCP

ローカル
naturalmelo.com生産性14 日前に更新

Naturalmelo MCP について

Naturalmelo MCPは、テキスト内のAIテンプレート的な表現を探したいライターや編集者向けの軽量サーバーです。ローカルのルールベーススキャンに任意のOpenAI互換LLM分析を加え、該当箇所と書き換えのヒントを返します。

主な機能

  1. 01ルールベースのテキストパターンスキャン
  2. 02独自キーによる任意のLLM分析
  3. 03自然さスコアとラベル
  4. 04該当箇所と書き換えのヒント
  5. 05一般・学術モード

活用シーン

  1. 01草稿のテンプレート的な表現の確認
  2. 02記事内のつなぎ言葉の検出
  3. 03専用ルールによる学術テキストの確認

MCP 対応

MCPクライアントに`check_ai_content`ツールを提供します。既定ではローカルでテキストをスキャンし、APIキーを設定するとOpenAI互換エンドポイントによる分析も利用できます。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

naturalmelo-mcp

AI コンテンツ検出用の軽量 MCP サーバーです。テキスト内の AI 特有のテンプレートパターンを検出します。

ツールは 1 つのみです。

check_ai_content

仕組み

  1. ルールベースのスキャン(常時実行、API キー不要) — 一般的な書き出し、内容の薄い主張、つなぎの表現、接続詞の多用、マーケティング的な誇張を対象とする 5 つの組み込みパターンルールを使用します。
  2. LLM スキャン(任意、BYOK) — OPENAI_API_KEY が設定されている場合、GPT-4o-mini による 2 回目のスキャンで、より微妙なパターンを検出し、ルールベースのスキャン結果と統合します。

返される内容

  • patternScore(0~100)— 値が高いほど、AI 特有のテンプレートパターンが多く含まれます
  • naturalnessLabel — 読みやすい段階表示(「おおむね自然」から「AI による文章の強い兆候」まで)
  • hits — フラグが付いた問題の一覧。各項目には次の情報が含まれます。
    • id、label、severity(warn / fail)
    • message — 問題の内容
    • excerpt — フラグが付いた正確なテキスト
    • humanizeHint — 書き換え方法
  • language、wordCount、createdAt

クイックスタート

npm install
npm run build

設定なしですぐに使えます(ルールベースのスキャンのみ)。 精度を高めるには、OPENAI_API_KEY を追加してください。

環境変数

変数必須デフォルト説明
OPENAI_API_KEYいいえ—OpenAI API キーです。設定しない場合、ルールベースのスキャンのみ実行されます。
OPENAI_BASE_URLいいえhttps://api.openai.com/v1OpenAI 互換のカスタムエンドポイントです。
OPENAI_MODELいいえgpt-6-lunaモデルの指定です。

MCP 設定例

{
  "mcpServers": {
    "naturalmelo-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["<ABSOLUTE_PATH>/naturalmelo-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "sk-your-key-here"
      }
    }
  }
}

ツール入力

{
  "text": "In today's rapidly evolving digital landscape, AI has become essential...",
  "mode": "general"
}
  • text(必須)— 20 文字以上
  • mode(任意)— "general"(デフォルト)または "academic"

注意事項

  • ルールベースのスキャンはローカルで実行されます。ネットワークへの接続や API キーは不要です。
  • LLM スキャンでは、独自の OpenAI キー(BYOK)を使用します。使用量と請求はご自身で管理できます。
  • Academic モードでは、接続詞の多用と誇張を検出するルールはスキップされます。
  • .env や API キーを git にコミットしないでください。

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。