Being Human
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Learns your writing voice from your own prompt history, then makes the model write like that.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 23/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"being-human": {
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add being-human -- uvx being-human mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"being-human": {
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"being-human": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Syedomershah99, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5722 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 30% de los otros 5722 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5722 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Being Human?
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.2) llegó al registro hace 3 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
being-human
Your assistant writes like a press release because it doesn't know who you are. This tells it.
being-human reads the prompts you've already typed, measures how you actually write, and hands the model a description of your voice specific enough to follow. It also builds a list of words to avoid, computed by contrast against the model's own output, so it's personal to you rather than borrowed from a blog post about ChatGPT tells.
Local, stdlib Python 3, no dependencies, no network calls.
my own writing, measured by this tool. every bar is one real sentence. make your own with being-human card .
quickstart
pip install being-humanbeing-human learn --name "Your Name" # harvest your writing, measure it being-human check draft.md # AI tells being-human verify draft.md # is it statistically you? being-human export --target chatgpt # or agents, cursor, system, json being-human card # draw your voiceprint as a shareable svg
No Claude Code history? Point it at a ChatGPT export or your own files:
being-human harvest --source chatgpt --path conversations.json --out .being-human/ --contrastbeing-human harvest --source files --path ~/Documents/writing --out .being-human/
what comes out
Instructions with numbers attached, because "be concise" is not actionable and "your median message is 12 words" is:
- Write "i" lowercase. They do, 83% of the time.- Vary sentence length hard. Theirs average 9 words but deviate 8, up to 81.
- No exclamation marks. Rate is 0.28 per 1k.
- Don't hedge. Hedge rate is 1.1 per 1k -- they assert.
the contrast trick
Your transcripts contain both sides of every conversation. So every word can be scored by log-odds: how much more likely you are to use it than the model is, on the same topics, in the same threads. The top of that list is your voice. The bottom is the model's.
Mine came back actually, clean, rather, genuinely, exactly, roughly. None of those appear on any published list of AI words. They're the specific tics this model has when talking to me. Yours will differ, because the contrast is against your writing.
two checks, not one
They catch different failures, and passing one says nothing about the other:
check | is this generic AI writing? tells, rhythm, structure |
verify | is this *you*? authorship distance, Burrows's Delta against a length-matched null resampled from your own corpus |
Measured on my own corpus:
| authorship | slop | |
|---|---|---|
| my own writing | 6th pct, me | 99/100 |
| generic LinkedIn slop | 19th pct, *me?* | 0/100 |
| a README by someone else | 94th pct, not me | 97/100 |
Row two is the catch: slop has unremarkable grammar, so authorship distance passes it. Row three is clean prose with no tells that is plainly a different hand. The second case is the one nobody else tests for, and it's the one that bites.
Held-out chunks of real writing sit at the 49th to 60th percentile, with a 1-6% false-positive rate above p97. Thresholds are personal. Em dashes get flagged against *your* measured rate rather than a universal rule, which is why this doesn't punish people who genuinely use them.
mcp server
claude mcp add being-human -- being-human-mcpSeven tools, two resources, two prompts. Configs for Claude Desktop, Cursor, Codex and Zed are in mcp/README.md.
MCP tools are model-invoked and nothing forces a model to call one, which is awkward when the payload is instructional. So every tool returns the voice rules alongside its own result. There's no path through the server that hands back a score without the target attached.
There's a Claude Code plugin too, via /plugin marketplace add Syedomershah99/being-human. It adds /being-human:learn, :check, :write, :verify, :export, and a hook that grows the corpus as you type.
privacy
Everything is local. Grep for urllib, requests or socket and you'll find nothing. Secrets are redacted at harvest time before anything touches disk, and .being-human/ is gitignored. The voiceprint is safe to share. The corpus it was built from is not.
prior art
This space got crowded in 2026. inside-lago framed the thesis, slop-guard is a mature slop linter, idiolect is architecturally closest, and writer-persona had the best idea of the lot: validate the profile with a backtest instead of trusting it.
Two things here I couldn't find elsewhere. The user-vs-model contrast, which derives the avoid-list from both sides of your own transcripts rather than from a curated list. And a deterministic impostor test. writer-persona uses an LLM judge across 8 axes; this is arithmetic, so it costs nothing and returns the same answer every time.
Burrows's Delta and log-odds with a Dirichlet prior are both established methods. The claim is the application and the calibration, not the statistics.
license
MIT. The tell list is data/slop-lexicon.json. If you keep seeing something that isn't in there, send a PR.
mcp-name: io.github.Syedomershah99/being-human