PublishReady: プロフェッショナルなライティング管理

PublishReadyは、AIのドラフトを公開可能な文章に仕上げるために設計された、決定論的なライティング分析システムです。AIが生成した文章に対する最終的な品質保証（QA）パスとして機能し、テキストを外部サービスに送信することなく、ローカルファーストのメトリクス、目標への準拠、具体的な修正手段を提供します。

PublishReadyパッケージ

このプロジェクトは、専門的なパッケージを含む、プロフェッショナルで階層化されたモノレポとして構成されています。

コアパッケージ

• @veldica/publishready-mcp: Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装 (publishready-mcp)。

• @veldica/publishready-cli: ローカル分析用のコマンドラインツール (publishready)。

• @veldica/publishready-core: 中央オーケストレーションエンジン。

• @veldica/publishready-schemas: 統合されたZodスキーマと明示的なインターフェース。

基盤ライブラリ

• @veldica/prose-analyzer: 決定論的なスタイルシグナル（多様性、密度、反復、物語の質感）。

• @veldica/readability: 主要な読みやすさの公式を統合したライブラリ。

• @veldica/prose-tokenizer: Markdownを認識するスタンドアロンの文章トークン化ツール。

• @veldica/prose-linter: 目標チェック、修正手段、コンテンツの整合性、および決定論的なAIらしい文章のマーカー。

Related MCP server: readability-mcp-server

インストール

MCPサーバー（推奨）

MCPクライアントの設定にサーバーを追加します：

{
  "mcpServers": {
    "publishready": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@veldica/publishready-mcp"]
    }
  }
}

コマンドライン

npx @veldica/publishready-cli analyze sample.txt

ホスト型MCP

Smithery、VPS、またはゲートウェイデプロイメントの場合は、Streamable HTTPを使用してサーバーを実行します：

npx @veldica/publishready-mcp --transport=http --port=3000

MCPエンドポイントは /mcp、ヘルスチェックエンドポイントは /health です。

主な機能

• テンプレート、目標、参照モード: 組み込みテンプレート、明示的な数値目標、参照テキスト、または再利用可能な参照プロファイルと文章を比較します。

• 決定論的なメトリクス: 構造的なカウント、文と段落の分布、語彙シグナル、スキャンしやすさ、フィクションのプロキシ、読みやすさの公式。

• 具体的な修正手段: shorten_long_sentences（長い文を短くする）、replace_difficult_words（難しい単語を置き換える）、reduce_abstract_wording（抽象的な表現を減らす）など、証拠に基づいた優先順位付きの提案。

• AIらしい文章の監査: 定型文、一般的すぎる表現、または過度に洗練された文章に対する決定論的なマーカーインベントリ（完全一致や追跡されたフレーズのカウントを含む）。

• フィクションおよびノンフィクションのサポート: 対話、感覚密度、抽象的な表現、シーンのペース配分に関する物語メトリクス。

• 説明可能な解釈: 読者層、ユースケース、スタイルの影響、トレードオフを説明する目標とメトリクスの解釈。

• ローカルファーストかつプライベート: Stdioファースト、決定論的、外部API呼び出しなし、LLMラッパーなし。

MCPツールサーフェス

MCPサーバーは、決定論的なAIマーカー分析を行う audit_ai_sounding_prose を含む、分析と制御のための16の専門ツールを公開しています。完全なリストとドキュメントについては、MCP README を参照してください。

決定論的な哲学

このパッケージは、**パープレキシティ（困惑度）**やその他のモデル依存のスコアを明示的に回避しています。私たちは、ライティング管理は以下のようであるべきだと考えています。

1. 説明可能: スコアがなぜ変化したのかを正確に把握できること。

2. 再現可能: 同じテキストは常に同じメトリクスを生成すること。

3. 実用的: 何を変更すべきかを教えてくれるメトリクスのみが有用であること。

開発

npm install
npm run build
npm run lint
npm run typecheck
npm test

公開メタデータ

• npmパッケージ: @veldica/publishready-mcp

• MCPレジストリ名: io.github.veldica/publishready

• 製品ホームページ: https://veldica.com/publish-ready

• ソースリポジトリ: https://github.com/veldica/publishready-mcp

レジストリおよびディレクトリメタデータ

PublishReadyは、以下の方法でMCPディレクトリの検出に対応しています：

• GitHubリポジトリのトピック

• npmパッケージのキーワード

• glama.json によるGlamaメタデータ

• mcpName による公式MCPレジストリメタデータ

このMCPは、事実、用語、意図、著者の声を保持しながら、モデルが明瞭さ、構成、読みやすさ、公開準備状況を向上させる必要があるAI支援ライティングワークフロー向けに設計されています。

ライセンス

MIT