Content Classifier について
Claude AI を使用してテキストまたは JSON 入力を構造化カテゴリに分類——セットアップ不要、API キー不要、認証情報不要。直接接続して分類を開始。
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://web-production-2d1051.up.railway.app/sseインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http project_classifier https://web-production-2d1051.up.railway.app/sseCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"project_classifier":{"type":"http","url":"https://web-production-2d1051.up.railway.app/sse"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"project_classifier":{"type":"http","url":"https://web-production-2d1051.up.railway.app/sse"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"project_classifier":{"type":"http","url":"https://web-production-2d1051.up.railway.app/sse"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"project_classifier":{"serverUrl":"https://web-production-2d1051.up.railway.app/sse"}}}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
2| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| input | string | はい | 分類するテキストまたは JSON 文字列。最大 32KB。 |
| input_type | enum | いいえ | 入力がプレーンテキストか JSON 文字列かを指定します。分類前に文字列を解析するには 'json' を使います。text | json |
| preset | enum | いいえ | 組み込みラベル分類体系。sentiment：positive/neutral/negative。topic：technology/finance/health/legal/science/sports/other。intent：question/request/complaint/feedback/informational。urgency：critical/high/medium/low。custom：taxonomy パラメーターで独自のラベルを使用します。sentiment | topic | intent | urgency | custom |
| taxonomy | any | いいえ | カスタムラベルのリスト（2～20 個の文字列）。preset=custom の場合に必須です。それ以外の preset では無視されます。 |
| multi_label | boolean | いいえ | true の場合、labels 配列には信頼度順に並べたすべての分類ラベルが含まれます。false の場合、最上位のラベルのみが設定されます。 |
| explain | boolean | いいえ | true の場合、応答に簡潔な英語の推論文を 1 文含めます。 |
詳細
メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。
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Markdown 対応
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。