Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Korean NLP via Bareun: morphology, dictionary search, tokenize, and grammar correction.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add hangulport -- npx -y @reneturcios/hangulport mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"hangulport": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"hangulport": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/hangulport",
"mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
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.
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=...).
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.
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.
| 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. |
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
MIT — see LICENSE.