Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
作者による説明(英語の原文)
Check that a quoted passage appears word for word in its cited source (URL, DOI or PubMed ID).
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"quotecheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add quotecheck -- uvx quotecheck-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"quotecheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"quotecheck": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント feenmile で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは8 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Does the quoted passage actually appear in the source?
AI agents (and people) often cite real sources but misstate what those sources say: real references, wrong claims. quotecheck fetches the cited source and checks that the quoted text is really there, word for word, and tells you where.
$ quotecheck "Mulberry trees" "https://en.wikipedia.org/wiki/Morus_(plant)"
{ "status": "EXACT", "char_start": 9271, "char_end": 9285, "similarity": 1.0, "snippet": "Mulberry trees", "source_final_url": "https://en.wikipedia.org/wiki/Morus_(plant)", "reason": null }
Built by Feenmile.
| status | meaning |
|---|---|
EXACT | The quote appears in the source text after normalizing whitespace, curly quotes and dash styles. Matching is case-sensitive. |
NEAR | No exact match, but a passage with similarity >= 0.90 exists (difflib SequenceMatcher ratio). snippet holds the source's actual wording. |
NOT_FOUND | Nothing in the retrievable text is close enough. similarity shows the best score found. |
SOURCE_UNAVAILABLE | The source could not be fetched or read; reason says why. |
char_start / char_end are Python string indices (end exclusive) into the plain text quotecheck extracted from the source, which you can get with quotecheck.fetch_source(source).text.
Read NEAR carefully. A NEAR result means the wording differs. A changed number ("43,548" vs "43,549") or a dropped "not" can still score above 0.90. Use the returned snippet as the quotation, or rephrase as a paraphrase.
https://... or http://... URLsdoi:10.xxxx/... (resolved through https://doi.org, following the publisher redirect)pmid:12345 (the PubMed abstract, via NCBI E-utilities efetch, plain text)The PyPI distribution is named quotecheck-mcp; the import package and the command are still quotecheck.
pip install quotecheck-mcp # library + CLI, no dependencies
pip install "quotecheck-mcp[mcp]" # also the MCP server (needs the official mcp SDK)
Python 3.10 or newer.
quotecheck "<quote>" <source>
quotecheck "the exact words" doi:10.1371/journal.pone.0000308 quotecheck --strict "the exact words" pmid:33301246 # exit 1 unless EXACT echo "a long passage" | quotecheck - https://example.org/article python -m quotecheck --help
Output is always JSON on stdout. Exit status is 0 when a verdict was printed (1 with --strict unless EXACT) and 2 for usage errors such as an empty quote.
import quotecheck
result = quotecheck.check("pmid:33301246", "A total of 43,548 participants underwent randomization") print(result.status, result.char_start, result.char_end, result.similarity) print(result.to_dict())
quotecheck.check_text(text, quote, near_threshold=0.90)
The core library uses only the Python standard library.
The server speaks MCP over stdio and exposes one tool, check_quote(quote, source).
{
"mcpServers": { "quotecheck": { "command": "quotecheck-mcp" } } }
If the script is not on your PATH, use "command": "python", "args": ["-m", "quotecheck.mcp_server"].
The tool description tells the agent to call it before presenting text as a direct quotation, and how to act on each verdict.
quotecheck fetches URLs that came from model output, so it treats them as untrusted:
http and https; URLs with embedded credentials are refused;quotecheck/0.1 (+https://feenmile.com);SOURCE_UNAVAILABLE with the reason pdf not supported in v0.1. Many DOIs resolve to a landing page whose abstract is HTML; the full text may only be in a PDF.SOURCE_UNAVAILABLE) or incomplete (NOT_FOUND).NOT_FOUND or SOURCE_UNAVAILABLE, which does not mean the quote is wrong.pmid: checks the abstract text, not the full paper.python -m unittest discover -s tests -t .
python scripts/mutation_check.py
The tests are offline. They run a local http.server fixture. Because the SSRF guard blocks loopback, tests exempt specific fixture (ip, port) pairs with quotecheck._testing.allow_loopback_endpoints, a test-only switch that is off unless a test turns it on. A second fixture server is never exempted, so the tests can prove that a redirect into loopback is refused.
scripts/mutation_check.py copies the project to a temporary directory, disables the address check, and confirms the suite fails.
MIT. See LICENSE.