Being Human
概要
作者による説明（英語の原文）
Learns your writing voice from your own prompt history, then makes the model write like that.
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↓ 23/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: 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
- 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？
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": {
"being-human": {
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add being-human -- uvx being-human mcp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": {
"being-human": {
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"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。
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": {
"being-human": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"being-human",
"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8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 Syedomershah99 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5726件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5726件のうち30%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5726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
Being Human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（0.1.2）がレジストリに届いたのは3 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：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：↓ 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
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.
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。
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