Text Analyzer MCP Server
AI 에이전트에서 답변 문자열의 글자 수를 체크하는 FastMCP 서버입니다.
기능
- count_characters(text, include_spaces) - 글자 수 계산
- 전체 글자 수
- 공백 제외 글자 수
- 공백 개수
- 설정에 따른 최종 글자 수
- count_words(text) - 단어 수 계산
- analyze_character_types(text) - 문자 타입별 분석
- 알파벳, 숫자, 공백, 구두점
- 한글, 영어, 특수문자 분류
- get_text_statistics(text) - 종합 통계 정보
- 문자, 단어, 줄, 문장 수
- 문자 타입별 분석
- 텍스트 미리보기
- check_text_length_limit(text, max_length) - 길이 제한 검사
- 현재 길이와 제한 비교
- 초과/잔여 문자 수
- 사용률 백분율
리소스
- text_analyzer://help - 사용법 도움말
설치 및 실행
1. 환경 설정
# 가상환경 생성
python -m venv venv
# 가상환경 활성화
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
2. 서버 실행
개발 모드 (권장)
# MCP Inspector와 함께 실행 (브라우저에서 테스트 가능)
fastmcp dev text_analyzer_server.py
직접 실행
# Python으로 직접 실행
python text_analyzer_server.py
# 또는 FastMCP CLI 사용
fastmcp run text_analyzer_server.py
3. AI 클라이언트와 연결
Claude Desktop 설정
claude_desktop_config.json 파일에 다음을 추가:
{
"mcpServers": {
"text_analyzer": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/text_analyzer_server.py"]
}
}
}
VS Code/Cursor 설정
.vscode/mcp.json 또는 .cursor/mcp.json 파일 생성:
{
"servers": {
"text_analyzer": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["/path/to/text_analyzer_server.py"]
}
}
}
사용 예시
기본 글자 수 세기
# AI 에이전트에서 사용 예시
# "안녕하세요 Hello World!"의 글자 수를 계산해주세요.
count_characters("안녕하세요 Hello World!", True)
# 결과:
# {
# "total_characters": 18,
# "characters_without_spaces": 16,
# "spaces_count": 2,
# "final_count": 18
# }
종합 텍스트 분석
get_text_statistics("안녕하세요! 이것은 테스트 텍스트입니다.")
# 한글, 영어, 구두점 등 상세 분석 결과 제공
글자 수 제한 검사
check_text_length_limit("분석할 텍스트", 100)
# 100자 제한에서 현재 사용량과 잔여량 확인
개발자 정보
이 MCP 서버는 FastMCP 프레임워크를 사용하여 개발되었습니다.
주요 특징
- 한글과 영어 텍스트 모두 지원
- 다양한 문자 타입 분석
- 유니코드 완전 지원
- 실시간 텍스트 통계 제공
확장 가능성
- 텍스트 감정 분석
- 언어 자동 감지
- 가독성 점수 계산
- 키워드 추출
문제 해결
자주 발생하는 문제
- 모듈을 찾을 수 없음: 가상환경이 활성화되었는지 확인
- 포트 충돌: 다른 MCP 서버가 실행 중인지 확인
- 권한 문제: Python 실행 권한 확인
로그 확인
# 디버그 모드로 실행
fastmcp dev text_analyzer_server.py --verbose
라이선스
MIT License
기여
버그 리포트나 기능 요청은 GitHub Issues를 통해 제출해주세요.