프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Alchemy

제작자: fernforge버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.fernforge/alchemy

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 fernforge 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 20%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Alchemy, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

PopNx에게 묻기