STE Dictionary MCP Server
STE Dictionary MCP Server
Ein MCP-Server, der Text gegen ASD-STE100 Simple Technical English (STE) prüft: welche Wörter zugelassen sind, welche nicht, und welches STE-Wort jede Verletzung ersetzt. Funktioniert vollständig offline anhand eines statischen Wörterbuch-Snapshots in data/ — kein Netzwerkzugriff zur Laufzeit. Siehe docs/superpowers/specs/2026-08-21-ste-mcp-design.md für das vollständige Design.
Einrichtung
pip install -r requirements.txt
python scripts/download_nltk_data.py
pytestDas check_structure-Tool benötigt zwei kleine NLTK-Datenpakete (den punkt_tab-Satz-/Wort-Tokenizer und den averaged_perceptron_tagger_eng-POS-Tagger -- klassische statistische Modelle, kein Deep Learning). Wenn Sie python scripts/download_nltk_data.py einmal nach der Installation der Abhängigkeiten ausführen, werden diese heruntergeladen und die nicht-englischen Tokenizer-Sprachen entfernt, die NLTKs Downloader standardmäßig lädt, sodass der Speicherplatzbedarf auf wenige MB statt ~58MB gehalten wird. Es kann bedenkenlos erneut ausgeführt werden. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, löst check_structure einen RuntimeError aus, der Sie auffordert, ihn auszuführen.
Der Server liest seinen Wörterbuch-Snapshot aus der Umgebungsvariablen STE_DATA_DIR, standardmäßig ./data (relativ zum Arbeitsverzeichnis, aus dem der Server gestartet wird). Der Snapshot in data/ ist in diesem Repository eingecheckt, daher ist kein separater Download-Schritt erforderlich.
Related MCP server: mcp-textstats
Eigenständig ausführen
python -m ste_mcp.serverSpricht MCP über stdio.
Installation in Claude Code
Registrieren Sie den Server mit der Claude Code CLI. Verwenden Sie einen absoluten Pfad zu Ihrem Python-Interpreter, wenn python in Ihrem PATH das Paket mcp nicht installiert hat.
Lokaler Geltungsbereich (nur verfügbar, wenn Claude Code aus diesem Repository ausgeführt wird):
cd /absolute/path/to/ste-dictionary-mcp
claude mcp add --transport stdio --env STE_DATA_DIR=/absolute/path/to/ste-dictionary-mcp/data ste-dictionary -- python -m ste_mcp.serverBenutzer-Geltungsbereich (aus jedem Verzeichnis verfügbar). Da Server im Benutzer-Geltungsbereich nicht mit diesem Repository als Arbeitsverzeichnis ausgeführt werden, umgeben Sie den Start mit einem kleinen Skript, das zuerst in das Repository cd wechselt, z. B. ~/.claude/ste-launcher.sh:
#!/bin/sh
cd /absolute/path/to/ste-dictionary-mcp
exec python -m ste_mcp.serverDann registrieren Sie es:
chmod +x ~/.claude/ste-launcher.sh
claude mcp add --transport stdio --scope user --env STE_DATA_DIR=/absolute/path/to/ste-dictionary-mcp/data ste-dictionary -- ~/.claude/ste-launcher.shÜberprüfen Sie mit claude mcp list oder /mcp in einer Sitzung.
Claude Desktop-Konfiguration
Fügen Sie zu claude_desktop_config.json hinzu:
{
"mcpServers": {
"ste-dictionary": {
"command": "python",
"args": ["-m", "ste_mcp.server"],
"cwd": "/absolute/path/to/ste-dictionary-mcp",
"env": {
"STE_DATA_DIR": "/absolute/path/to/ste-dictionary-mcp/data"
}
}
}
}Werkzeuge
Werkzeug | Zweck |
| Ist dieses Wort/diese Phrase STE, und was ersetzt es? |
| Scannt ein Dokument nach Nicht-STE-, mehrdeutigen, unbekannten und technischen Wörtern mit Positionen. |
| Scannt ein Dokument auf strukturelle STE-Verstöße: überlange Sätze, Passiv, nicht-imperativischer Modus, Nominalcluster aus 4+ Wörtern, überlange Absätze, Gerundium als Nomen. |
| Schlägt einen zugelassenen technischen Begriff oder eine Abkürzung nach. |
| Wörterbuchquelle, Aktualität und Abdeckungsstatistiken. |
check_word/check_text basieren auf Wortlisten, nicht auf einer Grammatikprüfung: sie prüfen den Wortschatz, nicht die Satzstruktur. check_structure fügt leichte strukturelle Prüfungen hinzu (über einen kleinen statistischen POS-Tagger, nicht über eine vollständige Grammatik-Engine) für die ASD-STE100-Regeln, die eine Wortliste nicht erfassen kann -- siehe den Docstring in ste_mcp/structure.py für die genauen Regeln und ihre heuristischen Einschränkungen. Es ist nur diagnostisch (keine Umformulierungsvorschläge); der Agent, der diese Werkzeuge verwendet, ist für die Umformulierung verantwortlich.
Manche Wörter haben sowohl eine STE-zugelassene Bedeutung als auch eine Nicht-STE-Bedeutung (z. B. ist "long" als einfaches Adjektiv STE, aber "as long as"/"no longer" nicht). Für diese gibt check_word status: "ambiguous" zurück (statt "non_ste") zusammen mit einem note, der den Aufrufer auffordert zu prüfen, welche Bedeutung im Kontext zutrifft, und check_text meldet sie in einem separaten ambiguous-Bucket/Summenzähler statt non_ste. status: "non_ste" ist für Wörter reserviert, bei denen jede übereinstimmende Bedeutung Nicht-STE ist.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
DraftCheck: flags AI-writing patterns in prose with fix hints. Deterministic linter, not a detector.
English readability scores (Flesch, Flesch-Kincaid, Fog, SMOG) and text stats. Text never stored.
Prose linter + AI-slop detector: weasel words, passive voice, hedging, and research-cited AI tells
Scan manuscript text for AI-slop prose patterns before publishing to Amazon KDP.
Related MCP Servers
- FlicenseNot gradedqualityDmaintenanceProvides lightweight documentation review tools including issue detection, readability scoring, style checking, and document summarization for integration with MCP-compatible clients.-
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceProvides text statistics and readability scores (Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid Grade Level) via offline, keyless tools.9 npmMIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables automated agents and writers to check Norwegian and English prose before sending, returning concrete style findings, revision hints, and verdicts instead of authorship claims, with a no-judgment band, positive quality checks, a private local mode, and phrase-bank memory.MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables deterministic, LLM-free checking of text against a prose editorial standard, returning violations with rule IDs, locations, severity, confidence, and suggested fixes, while also supporting safe fixes and writing measurements.5304 npmMIT