Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Serves the Alchemy writing ruleset to any agent, so its prose loses the usual LLM tells.
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": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-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": {
"alchemy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-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 fernforge 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 (0.1.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
Alchemy is a drop-in ruleset that stops your AI coding agent from writing like an LLM: no em-dash pile-ups, no "not just X, it's Y", no stray *delve*. You add it once, your agent reads it before it writes, and the READMEs, commits, and docs it produces start sounding like a person wrote them.
Turn lead into gold. It's one file, about 1000 tokens, that lives next to your agent's other instructions: ALCHEMY.md. Everything else here just gets it into your project.
Install it in your project and point your agent at it. Pick whichever fits your stack:
# Node / npm
npx @fernforge/alchemy init
pip install alchemy-writing alchemy init
init writes ALCHEMY.md into your project and links it from whatever agent config you already have: CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, or Copilot instructions. From then on the agent reads the rules as part of its normal context. To print the ruleset to stdout without installing anything:
npx @fernforge/alchemy print # or: alchemy print
Prefer to do it by hand? Copy ALCHEMY.md into your repo and reference it from your agent's instruction file. That's the whole mechanism. No service, no API, no account.
Here's the kind of sentence Alchemy catches. Same fact, two ways of saying it:
Before
Redis isn't just a database — it's a powerful, robust caching layer that unlocks the full potential of your entire stack.
After
Redis is an in-memory store. Put your cache and sessions in it and your database stops being the bottleneck.
The "before" stacks four tells in one sentence: the "isn't just X, it's Y" non-contrast, the adjective pile (powerful, robust), the lone dramatic em-dash, and "unlocks the full potential". None of it says what Redis does. The "after" drops all of it and states one concrete thing you can act on. That's the whole move, applied everywhere the agent writes.
The concrete ones, by name:
The fix is never a synonym swap. It's replacing the vague word with a specific fact: not "robust" but "handles 10k req/sec". The rules push the agent toward the fact.
The principle underneath: no single word proves a machine wrote something. The signal is many of these clustered together over flat, evenly-weighted text. Alchemy targets the clustering, so it thins the tells without stripping a word that's genuinely the right one.
init detects the config files already in your project and links the ruleset from them, so the same ALCHEMY.md works across agents:
CLAUDE.md..cursorrules.AGENTS.md picks it up there.One ruleset, whichever agent you're driving.
To serve the rules on demand across every project instead of committing a file to each repo, run Alchemy as an MCP server. Add it to your client config (Claude Desktop, Cursor, Cline):
{
"mcpServers": { "alchemy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@fernforge/alchemy-mcp"] } } }
It exposes a get_writing_rules tool and an alchemy://rules resource, so any MCP-aware agent can pull the ruleset when it's about to write prose. See mcp/ for details.
All three ship the same rules from the same source, so pick by your toolchain and mix freely:
@fernforge/alchemy — npx @fernforge/alchemy initalchemy-writing — pip install alchemy-writing@fernforge/alchemy-mcp — npx @fernforge/alchemy-mcpThey're grounded in what people actually flag as AI writing, not guesses: Wikipedia's "Signs of AI writing", the Kobak et al. study measuring which words spiked in research papers after ChatGPT, Pangram's phrase-frequency data, and the long-running arguments on Reddit and in r/Professors about spotting it. It's kept short on purpose: concrete guidance an agent can hold in context, not an essay.
This README follows its own rules. If it reads fine, that's the pitch.
Found a tell it misses? Open an issue or a PR with a real before-and-after pair. Concrete examples are worth more than new abstract rules.
Edit the root ALCHEMY.md only. The copies under python/ and mcp/ are generated from it by node scripts/sync-rules.mjs, and CI fails if they drift. The npm, PyPI, and MCP packages publish from GitHub Releases (see .github/workflows).
MIT