HumanizerMCP - AIテキスト人間味付けMCPサーバー

24種類のAIライティングの痕跡を検出し削除し、テキストをより自然で人間らしい文章にします

✨ コア機能

• 24種類のAIパターン検出：Wikipediaの「Signs of AI writing」ガイドラインに基づく

• デュアルモード人間味付け：ルール駆動（高速・低コスト）+ LLM強化（高品質）

• 5つのMCPツール：検出/人間味付け/スタイル変換/スコアリング/バッチ処理

• マルチスタイル対応：自然/カジュアル/フォーマル/ウィットに富んだ/学術的/ニュース/詩的

• FastMCPフレームワーク：stdio（ローカル）およびStreamable HTTP（リモート）をサポート

🛠️ MCPツール一覧

📦 インストール

pip install fastmcp>=2.2.0 httpx>=0.27.0

🚀 起動

ローカルモード (Claude Desktop)

python -m humanizer_mcp

リモートモード (Streamable HTTP)

python -m humanizer_mcp --transport http --port 9002 --path /humanizer

🔧 クライアント設定

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "humanizer_mcp"]
    }
  }
}

リモート接続

{
  "mcpServers": {
    "humanizer-mcp": {
      "url": "http://101.32.191.236/humanizer"
    }
  }
}

📊 24種類のAIパターン検出

コンテンツパターン

1. 意味の膨張 - "marking a pivotal moment..."

2. 権威の積み上げ - 文脈のないソースの羅列

3. 浅薄な-ing分析 - "symbolizing... reflecting..."

4. 宣伝文句 - "nestled within breathtaking..."

5. 曖昧な引用 - "Experts believe..."

6. 定型的な挑戦 - "Despite challenges..."

言語パターン

7. AI高頻度語彙 - Additionally/crucial/landscape...

8. 系詞の回避 - "is"の代わりに"serves as"を使用

9. 否定の並行 - "It's not just X, it's Y"

10. 三法則 - 強制的な3つのグループ化

11. 同義語ループ - 過度な同義語置換

12. 偽の範囲 - "from X to Y"

スタイルパターン

13. ダッシュの乱用

14. 太字の乱用

15. インライン見出しリスト

16. 見出しのキャピタライゼーション

17. 絵文字の装飾

18. カーリークォート

コミュニケーションパターン

19. チャットの残滓 - "I hope this helps!"

20. 知識カットオフの宣言

21. お世辞のトーン - "Great question!"

埋め込みパターン

22. 埋め込みフレーズ - "In order to"

23. 過度な曖昧さ

24. 汎用的なポジティブな結論

💰 マネタイズ戦略

📄 ライセンス

MIT