プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Alchemy

作者:fernforgeバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.fernforge/alchemy

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Serves the Alchemy writing ruleset to any agent, so its prose loses the usual LLM tells.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "alchemy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fernforge/alchemy-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "alchemy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fernforge/alchemy-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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "alchemy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fernforge/alchemy-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。

できること

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。

基本チェックi

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6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント fernforge で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7243件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7243件のうち20%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7243件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Alchemyは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

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4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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Node.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

Alchemy

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.

How do I stop my AI from writing like an LLM?

Install it in your project and point your agent at it. Pick whichever fits your stack:

# Node / npm

npx @fernforge/alchemy init

Python / pip

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.

Before and after

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.

Which LLM tells does it remove?

The concrete ones, by name:

  • Empty contrasts: "not just X, it's Y", "it's not about A, it's about B".
  • Staccato trios and rule-of-three padding: "fast, reliable, scalable", "No X. No Y. Just Z."
  • Stacked adjectives standing in for facts: robust, seamless, powerful, comprehensive.
  • Em-dash pile-ups. The real tell is density, so the rule is: use them rarely.
  • Filler vocabulary: delve, leverage, harness, unlock, elevate, tapestry, realm, showcase.
  • Throat-clearing openers ("In today's fast-paced world", "At its core") and recap closers ("In conclusion", "Ultimately").
  • Restating the prompt before answering it.

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.

Use it with Claude, Cursor, or Copilot

init detects the config files already in your project and links the ruleset from them, so the same ALCHEMY.md works across agents:

  • Claude Code / Claude reads it via CLAUDE.md.
  • Cursor reads it via .cursorrules.
  • Copilot reads it via its instructions file.
  • Any agent that supports AGENTS.md picks it up there.

One ruleset, whichever agent you're driving.

Use it as an MCP server

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.

Three ways to install, one ruleset

All three ship the same rules from the same source, so pick by your toolchain and mix freely:

  • npm: @fernforge/alchemy — npx @fernforge/alchemy init
  • PyPI: alchemy-writing — pip install alchemy-writing
  • MCP: @fernforge/alchemy-mcp — npx @fernforge/alchemy-mcp

Where the rules come from

They'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.

Contributing

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).

License

MIT

PopNxに聞く