Mirobody
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Check that a quoted passage appears word for word in its cited source (URL, DOI or PubMed ID).
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"quotecheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add quotecheck -- uvx quotecheck-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"quotecheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"quotecheck": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"quotecheck-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 feenmile 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 7일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.