AI Content Detector MCP Server
🔍 MCP-сервер для обнаружения ИИ-контента
Обнаруживайте контент, созданный ИИ, анализируйте стиль письма, проверяйте на плагиат и очеловечивайте текст. Распознает 24 шаблона ИИ-письма. Является дополнением к HumanizerMCP — образует замкнутый цикл «обнаружение + очеловечивание».
Функции
8 инструментов MCP: detect_ai_content, analyze_writing_style, check_plagiarism, get_detection_report, humanize_content, batch_detect, compare_versions, get_ai_probability
24 шаблона ИИ: Основано на руководстве Википедии «Признаки ИИ-письма»
Анализ стиля: Ритм предложений, разнообразие словарного запаса, личный голос, эмоциональная насыщенность
Проверка на плагиат: N-граммное сходство и обнаружение самоповторов
Очеловечивание: Практические рекомендации по уменьшению следов ИИ
Быстрый старт
# Install
pip install -r requirements.txt
# Run (stdio mode)
python server.py
# Run (HTTP mode)
python server.py --transport http --port 8010Инструменты
Инструмент | Описание |
| Обнаружение шаблонов ИИ с оценкой серьезности |
| Анализ структуры предложений и голоса |
| Проверка на сходство и самоповторы |
| Комплексный отчет об обнаружении |
| Рекомендации по приданию тексту человечности |
| Пакетное обнаружение нескольких текстов |
| Сравнение оценок ИИ между версиями |
| Быстрая оценка вероятности ИИ |
Обнаруженные шаблоны ИИ
🔴 Высокая серьезность: Возвышенная лексика, расплывчатая атрибуция, рекламный тон, шаблонное вступление, отсутствие конкретики, плотность модных слов, отсутствие личных анекдотов, параллельное отрицание
🟡 Средняя серьезность: Чрезмерное использование тире, правило трех, злоупотребление переходами, резюмирующие выводы, слова-ограничители, избыточные формулировки, чрезмерные объяснения, нейтральная позиция, общие примеры
🟢 Низкая серьезность: Идеальная грамматика, обилие списков, шаблонная структура, симметричная структура, эмоциональная плоскость
Интеграция с HumanizerMCP
Этот детектор идеально сочетается с HumanizerMCP:
Обнаружение → Идентификация шаблонов ИИ и их серьезности
Очеловечивание → Применение исправлений с помощью движка правил/LLM в HumanizerMCP
Сравнение → Проверка снижения оценки ИИ с помощью
compare_versions
Конфигурация MCP
{
"mcpServers": {
"ai-content-detector": {
"command": "python",
"args": ["server.py"],
"cwd": "/path/to/ai-content-detector-mcp"
}
}
}Онлайн-доступ (рекомендуется)
Не требуется локальная установка, настройте прямо в MCP-клиенте:
{
"mcpServers": {
"ai-content-detector-mcp": {
"url": "http://www.mzse.com/detector-mcp/"
}
}
}REST API
curl http://www.mzse.com/detector-mcp/Статус развертывания
Проект | Адрес |
Домен | |
GitHub | https://github.com/zhaohongyuziranerran/ai-content-detector-mcp |
Лицензия
MIT
Related MCP Connectors
Find AI-isms with evidence and fingerprint a writing voice from samples. 3 of 5 free.
Paste a draft and see the habits that make writing read like it came from an AI model.
- PortMemOAuthcom.portmem
Check AI-written drafts against your source documents, with the passage behind every verdict.
DraftCheck: flags AI-writing patterns in prose with fix hints. Deterministic linter, not a detector.