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Glama

Bareun (바른) — Korean NLP & Spell Checking

Server Details

Bareun (바른) is a Korean natural-language engine. This MCP server lets any MCP-compatible client hand Korean text to a dedicated Korean engine instead of guessing: analyze_syntax (morphological analysis with 47 POS tags and beta homograph sense disambiguation), analyze_syntax_raw (raw model output, no post-processing), tokenize, correct_grammar (spelling and spacing correction with per-edit blocks and rule categories), and list_pos_tags. Resources expose the POS tag table, server info, and the cu

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Status
Healthy
Uptime
100.0% over the last 24 hours
OAuth
Works in Glama
Last Tested
Transport
Streamable HTTP · MCP 2025-11-25
URL
ChatGPT
–
Claude
–

TDQS

A4.1/5.0

Scored across 6 tools

Disambiguation4/5

The overlapping pair analyze_syntax / analyze_syntax_raw shares a name prefix, but the raw variant's description explicitly tells agents when to use the other one instead, so misselection risk is low. tokenize vs analyze_syntax and correct_grammar vs both are cleanly separated by their stated outputs (word boundaries vs morphemes vs correction blocks), and search_dict/list_pos_tags occupy distinct niches.

Naming Consistency5/5

All six names use lowercase snake_case with a verb-initial pattern (analyze_*, correct_*, list_*, search_*, tokenize), which is predictable and readable. The only deviation is the bare verb 'tokenize' and the '_raw' qualifier, both of which read naturally within the same convention.

Tool Count5/5

Six tools is well within a sensible range for a focused Korean NLP service, and each one maps to a distinct capability (morphology, raw morphology, spell check, tokenization, tag reference, dictionary pattern search). No tool looks like filler or a near-duplicate added just for volume.

Completeness4/5

The surface covers the core Korean NLP lifecycle: tokenize, analyze, correct, and look up tags/dictionary patterns. Minor gaps remain — there is no exact-word or lemma-based dictionary lookup (search_dict is jamo-pattern oriented), no document/batch-level operation, and no dedicated dictionary-entry detail tool, but agents can approximate these with the existing calls.

Available Tools

6 tools
analyze_syntax형태소 분석A
Read-only
Inspect

한국어 문장의 형태소 분석을 수행합니다. 문장을 어절·형태소로 나누고 품사를 부착합니다. format=compact 면 '표층형/품사' 요약 문자열을, full 이면 전체 구조 JSON 을 돌려줍니다. with_sense=true 를 주면 동형이의어(같은 표기, 다른 뜻: 배[腹]/배[船]/배[梨])의 의미까지 구분해 어깨번호·뜻풀이를 함께 돌려줍니다(베타).

Inputs: text (required), format, encoding, with_sense, +4 more.

analyze_syntax_raw형태소 분석(후처리 없음)A
Read-only
Inspect

후처리 없는 순수 형태소 분석을 수행합니다. 분절·품사 태깅 모델의 추론 결과를 그대로 반환하며 복합명사·복합동사 분해, 자동 띄어쓰기·붙여쓰기, 사용자 사전을 적용하지 않습니다. 모델 성능 평가나 말뭉치 재태깅처럼 후처리가 섞이지 않은 출력이 필요할 때만 쓰고, 일반적인 분석에는 analyze_syntax 를 쓰세요. with_sense=true 면 동형이의어 의미 구분(WSD, 베타) 결과도 후처리 없이 함께 돌려줍니다.

Inputs: text (required), format, encoding, with_sense, +1 more.

correct_grammar맞춤법·띄어쓰기 교정A
Read-only
Inspect

한국어 문장의 맞춤법·띄어쓰기를 교정합니다. 교정된 문장과 교정 블록(원문/교정문) 목록을 돌려줍니다. 원문을 다시 쓰지 않고 어긋난 자리만 고치므로 글의 문체·말투가 그대로 남습니다. 고친 자리마다 근거가 되는 한글맞춤법 조항(예: 제1장 총칙 제2항)과 설명·예시가 함께 실려 오므로, 교열 근거를 대야 하는 일에 적합합니다. 띄어쓰기가 전혀 없는 음성 인식 결과·자동 자막 원고도 복원하고 문장 경계를 찾아 문장 부호를 넣습니다.

Inputs: text (required), encoding, treat_as_title, custom_dict_names, +11 more.

list_pos_tags품사 태그표A
Read-only
Inspect

바른 형태소 분석이 사용하는 47개 품사 태그 목록(코드·이름·대분류·소분류·enum)을 JSON 으로 돌려줍니다. analyze_syntax 결과의 품사 코드(NNG, JKS 등)를 해석할 때 참고하세요.

search_dict우리말샘 음소 검색A
Read-only
Inspect

우리말샘 사전을 자소(음소) 단위 슬롯 패턴으로 검색합니다. 완성형으로 표현할 수 없는 조건 — 초성·중성·종성 각각에 대한 조건('받침이 ㅎ인 용언', '중성이 ㅚ이고 받침 없는 1음절 어간') — 을 걸 수 있고, anchor=suffix 로 '-아지'·'-둥이'처럼 끝소리 검색도 됩니다. 각운(라임) 찾기, 초성 퀴즈·끝말잇기, 불규칙 활용 후보 수집처럼 글자를 자소로 쪼개야 풀리는 일에 씁니다. 색인 없이 사전 전체(약 100만 항목)를 훑으므로 넓은 패턴은 count_only 로 규모부터 확인하세요.

Inputs: pattern (required), pos, limit, anchor, +4 more.

tokenize어절 분리A
Read-only
Inspect

한국어 문장을 어절(토큰) 단위로 분리합니다. 품사 정보 없이 어절 경계만 필요할 때 쓰고, 형태소·품사가 필요하면 analyze_syntax 를 쓰세요. auto_spacing=true 를 주면 띄어쓰기가 어긋난 문장도 바로잡아 나눕니다.

Inputs: text (required), encoding, auto_spacing.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

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