Chinese Nlp MCP

Name: Chinese Nlp MCP
Author: leonmch-byte

作者：leonmch-byteバージョン 0.3.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.leonmch-byte/chinese-nlp-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Chinese NLP toolkit for MCP: segmentation, pinyin, keywords, sensitive words. Offline via stdio.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい↓ 59/週 · ★ –

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: その他

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

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "chinese-nlp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chinese-nlp-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add chinese-nlp -- uvx chinese-nlp-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": {
    "chinese-nlp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chinese-nlp-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": {
    "chinese-nlp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "chinese-nlp-mcp"
      ]
    }
  }
}

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9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 leonmch-byte 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

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの18676件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの18676件のうち62%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18676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

Chinese Nlp MCP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（0.3.1）がレジストリに届いたのは28 日前です。

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ChargingNear.me

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：↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

作者：formulahendry初期↓ 66/週★ 44014 か月前更新

パソコンで動く

インストール

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

作者：desktop-commander成長中★ 2114 日前更新

クラウドで動く✓ desktopcommander.app

インストール

ChargingNear.me

U.S. EV charging stations: nearest, on a route, city and state stats, highway gaps and NEVI status.

作者：chargingnear.me初期今日更新

クラウドで動く✓ chargingnear.me

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。

chinese-nlp-mcp

mcp-name: io.github.leonmch-byte/chinese-nlp-mcp

中文 NLP 能力的 MCP Server：分词、关键词提取、拼音转换、自定义敏感词检测。本地 stdio 运行，全部推理在进程内完成。

📝 Tutorial: How to Add Chinese NLP to Your AI Agent in 5 Minutes

特性

纯本地推理 — 未配置 license key 时零网络请求、无遥测，文本不离开本机
stdio transport — 本地进程通信，不开放任何端口
协议干净 — 日志一律走 stderr，不污染 stdout 的 JSON-RPC 流

环境要求

Python 3.10 或更高版本。

安装

方式一：uvx 一键运行（推荐，无需安装）

uvx chinese-nlp-mcp

需要先安装 uv：https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ （macOS/Linux 用 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh， Windows 用 irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex）

方式二：pip 安装

pip install chinese-nlp-mcp

安装后同样可用命令行启动

chinese-nlp-mcp

方式三：从源码安装（备选，开发用）

git clone https://github.com/leonmch-byte/chinese-nlp-mcp

cd chinese-nlp-mcp

Windows (Git Bash)

python -m venv .venv ./.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt

macOS / Linux

python3 -m venv .venv ./.venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt

客户端接入

推荐用 uvx，无需关心 Python 环境：

"mcpServers": { "chinese-nlp-mcp": { "command": "uvx", "args": ["chinese-nlp-mcp"] } } }

若用 pip 安装（方式二）：

"mcpServers": { "chinese-nlp-mcp": { "command": "chinese-nlp-mcp" } } }

若从源码安装（方式三）：

"mcpServers": { "chinese-nlp-mcp": { "command": "/absolute/path/to/chinese-nlp-mcp/.venv/Scripts/python.exe", "args": ["/absolute/path/to/chinese-nlp-mcp/server.py"] } } }

VS Code 用 servers 键，Claude Desktop / Cursor 用 mcpServers 键。

工具

工具	签名	说明
`hello_world`	`() -> str`	健康检查，返回 `Hello from Chinese NLP MCP`
`segment_chinese`	`(text: str, mode: str = "default") -> list[str]`	中文分词，`mode` 支持 `default` / `search` / `index`
`convert_pinyin`	`(text: str, style: str = "tone", separator: str = " ") -> str`	拼音转换，`style` 支持 `tone` / `tone2` / `initials` / `first_letter`
`extract_keywords`	`(text: str, topN: int = 10) -> list[dict]`	TF-IDF 关键词提取，返回 `[{word, weight}]`，按权重降序
`detect_sensitive_words`	`(text: str, words: list[str] \	None = None) -> dict`	自定义敏感词检测（Aho-Corasick 自动机）

🔴 `detect_sensitive_words` 不含任何内置词库

本工具不内置任何词库，也不内置任何示例词。词库唯一来源是调用方传入的

words 参数。传 [] 或 None 等同于不检测，直接返回

{"matches": [], "clean": true}。

内容安全策略必须由使用者自己掌控，工具不会替他预设。

你需要知道的行为细节

这些直接影响你怎么解析返回值，所以列在这里。

`detect_sensitive_words` — 重叠匹配返回全部命中

不去重、不做最长/最短优先裁剪。调用方是自己词库的负责人，最清楚"命中什么"才是关心的信号；拿到全部命中后可按 index 自行裁剪或聚合。

例：text="中华人民共和国", words=["中国人民","人民"] → 返回 2 条命中， index 分别为 0 和 2。index 是字符索引（中文按 1 字计，非字节索引）。

`extract_keywords` — `weight` 是未归一化的 TF-IDF 原始分

值域通常 0 ~ 6，可大于 1.0（例："天安门广场" → 1.6316）。它表示该词在当前语料中的重要程度，不是概率或百分比。

返回顺序已按权重降序；topN 超过可提取词数时返回全部词，不报错。中英混合文本中，英文单词会作为独立 token 保留并参与计算，不会被过滤（例：Python 编程语言很强大 → 提取出 Python，weight 3.98）。

`convert_pinyin` — `tone2` 的数字标在元音后

zhong → zho1ng，不是 zhong1。这是 pypinyin 的既有命名规则。 style 只接受上表四个值，传入其他值会抛错（底层库本会静默降级，本项目在入口处拦下，避免你拿到"看起来对但不是你要的结果"）。

`segment_chinese` — `index` 与 `search` 行为一致

jieba 没有独立的 index 模式，本项目把 index 映射为搜索模式。两种模式都不返回位置信息，返回值统一是 list[str]。

返回值怎么读

返回 dict 的工具（detect_sensitive_words）会被 fastmcp 直接展开为 structuredContent，不额外加 `result` 包装层；返回 list / str 的工具则会被包成 structuredContent.result。

例：从 structuredContent.matches 与 structuredContent.clean 取值，而不是 structuredContent.result.matches。

错误处理

参数非法抛 ValueError，内部失败抛 RuntimeError，均由 fastmcp 转成 isError=true，工具签名保持纯净。

免费层每日配额（v0.2.0 起）

所有工具都可免费使用，但有每日次数上限（按 UTC 00:00 重置）：

工具	每日上限
`hello_world`	无限制（健康检查永不拦截）
`segment_chinese`	500
`convert_pinyin`	300
`extract_keywords`	100
`detect_sensitive_words`	200

单次输入上限：文本 20,000 字符、自定义词库 1,000 条、topN 最大 50。

达到上限时该工具返回 isError: true，并附带当前限制、重置时间、 Pro 权益与升级链接。hello_world 始终不受影响，避免客户端误判服务器故障。

Pro License（v0.3.0 起）

export CHINESE_NLP_LICENSE_KEY=<你的 key>   # Windows: $env:CHINESE_NLP_LICENSE_KEY="..."

项目	值
验证频率	每次启动校验一次，结果缓存 24 小时
断网宽限	7 天（上次成功验证在 7 天内且网络故障时保持 Pro）
超时	8 秒，不重试
本地保存	默认不保存明文 key

如果你希望免去每次配环境变量，可显式同意把 key 存在本地（权限 0600 + HMAC 签名）：

export CHINESE_NLP_STORE_KEY=1

诊断用 CHINESE_NLP_LICENSE_DEBUG=1（tier 与缓存状态打到 stderr），自解锁用 CHINESE_NLP_LICENSE_RESET=1（清除本地缓存与凭证）。

License 失效是静默的：不会弹窗、不会改变工具返回结构，只是退回免费层配额（表现为原有的配额超限文案）。

每日计数保存在你本机的状态文件里：

Windows: %LOCALAPPDATA%\chinese-nlp-mcp\
macOS: ~/Library/Application Support/chinese-nlp-mcp/
Linux: $XDG_STATE_HOME/chinese-nlp-mcp/

需要更高额度与批量 API：https://wolfmanchao.gumroad.com/l/chinese-nlp-mcp-pro （$19 买断，非订阅）

Privacy

Without a license key: Fully offline. No network calls, no telemetry. Your text never leaves the machine.

With a Pro license key: The key is verified against Gumroad once at startup, cached for 24 hours. Only product_id and license_key are sent. No text content, no usage statistics, no machine identifiers.

Verification can be disabled entirely by not setting CHINESE_NLP_LICENSE_KEY.

工具调用本身在两种情况下都完全离线 —— 网络请求只发生在服务器启动时，且仅在配置了 license key 时。每 24 小时至多一次。

本地只保存 license key 的 SHA-256 摘要（前 16 位十六进制）， 不保存明文。缓存、日志、错误信息中都不含明文 key、邮箱或 IP。

这个项目是 MIT 开源的本地软件，没有 DRM。

每日计数是防篡改（tamper-resistant）而非防破解（tamper-proof）——

有决心的人总能从源码层面绕过任何本地机制。

我们卖的是便利（批量 API、长文本、自定义词典），不是锁。

开发

验收方式、测试规约、实现层踩坑记录见 DEVELOPMENT.md。

License

MIT

Chinese Nlp MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

ChargingNear.me

作者のREADME

chinese-nlp-mcp

特性

环境要求

安装

方式一：uvx 一键运行（推荐，无需安装）

方式二：pip 安装

安装后同样可用命令行启动

方式三：从源码安装（备选，开发用）

Windows (Git Bash)

macOS / Linux

客户端接入

工具

你需要知道的行为细节

免费层每日配额（v0.2.0 起）

Pro License（v0.3.0 起）

Privacy

开发

License