Hangulport
What it does
Korean NLP via Bareun: morphology, dictionary search, tokenize, and grammar correction.
- Connects 在你的电脑上运行
- Account or key No key needed
- Category 搜索与 AI 记忆
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "hangulport": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@reneturcios/hangulport", "mcp" ] } } }退出 Claude 再重新打开
试一试
用 Hangulport 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Hangulport,或回答中出现 Hangulport 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Hangulport
Hangulport 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 Hangulport 的应用
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
B · 搜索与 AI 记忆 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Context7✓ ChatGPT
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
可连接 Claude Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
打开终端
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add --scope user hangulport -- npx -y @reneturcios/hangulport mcp在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 Hangulport 在列表中并显示已连接
试一试
用 Hangulport 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Hangulport,或回答中出现 Hangulport 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Hangulport 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Hangulport,或回答中出现 Hangulport 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Hangulport 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Hangulport,或回答中出现 Hangulport 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用:终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add --scope user hangulport -- npx -y @reneturcios/hangulport mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"hangulport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行,适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 CloudCorpRecords 验证,该账户拥有此仓库
- ✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于10天前
- ✓ 通过
有许可证
使用 MIT
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行,改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
讨论
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
用户评价
还没有评价
与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5998 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5998 个服务器的 78% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5998 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Hangulport 安全吗?
它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于10天前,最新版本(0.1.0)于10天前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js, Docker。
有什么可以替代它?
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Ruflo
同类别的其他选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
hangulport
hangulport is a client for the hosted Bareun Korean NLP service. It exposes morphological analysis with part-of-speech tagging, the raw morphological model output, Urimalsaem dictionary search by jamo slot pattern, sentence tokenization, spelling and spacing correction, and the service's part-of-speech tag list. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server; both forward every call to the hosted endpoint.
An API key is required. Set BAREUN_API_KEY to your Bareun key; it is sent to the endpoint as the api-key header and nowhere else. Calls go to https://api.bareun.ai/mcp unless BAREUN_MCP_URL overrides the endpoint. When the key is missing, calls fail with an error naming BAREUN_API_KEY — no result is invented locally. The 47 POS tags behind list_pos_tags are served by the upstream; they are not hardcoded here.
Install
npx @reneturcios/hangulport tokenize "안녕하세요"
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/hangulport
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. Both forms need BAREUN_API_KEY in the environment (for Docker, add -e BAREUN_API_KEY=...).
CLI
hangulport analyze_syntax "안녕하세요" --auto-spacing --encoding utf8 --format compact
hangulport analyze_syntax_raw "안녕하세요" --with-sense hangulport search_dict "ㄱㅏ*" --anchor prefix --limit 5 --with-definition hangulport tokenize "문장을 나눕니다" --auto-spacing hangulport correct_grammar "띄어쓰기연습" --enable-sentence-check hangulport list_pos_tags
hangulport --version
Each subcommand is named after the MCP tool it calls. The first argument is the required text (or dictionary pattern); the remaining flags map one-to-one onto the tool's optional inputs. Boolean flags take no value: passing the flag sets it true, and omitting it forwards nothing — this client injects no defaults of its own. --custom-dict-names takes a comma-separated list. Commands print the upstream result text. Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing key or an upstream error), 2 for usage errors.
MCP server
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/hangulport mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "hangulport": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/hangulport", "mcp"], "env": { "BAREUN_API_KEY": "your-key" } } } }
To point the server at a different Bareun-compatible host, add BAREUN_MCP_URL to the client's env for this server.
Tools
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
analyze_syntax | text (required); optional auto_split_sentence, auto_spacing, auto_jointing, custom_dict_names, encoding (utf32/utf16/utf8), format (full/compact), with_sense | Morphological analysis with POS tagging. |
analyze_syntax_raw | text (required); optional auto_split_sentence, encoding, format, with_sense | Raw morphological model output, no post-processing. |
search_dict | pattern (required); optional anchor (word/prefix/suffix/contains), pos, std_only, with_definition, limit, count_only | Urimalsaem dictionary matches for a jamo slot pattern. |
tokenize | text (required); optional auto_spacing, encoding | The sentence split into word units. |
correct_grammar | text (required); optional custom_dict_names and nine boolean correction options (treat_as_title, disable_split_sentence, disable_caret_spacing, disable_vx_spacing, enable_limited_punctuation, disable_confusion, enable_cleanup_whitespace, disable_typo_correction, enable_sentence_check) | Spelling/spacing correction blocks. |
list_pos_tags | (none) | The 47 Bareun POS tags, as served upstream. |
Development
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
License
MIT — see LICENSE.