Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Document-level AI humanizer for .docx/.pptx: whole file, selected passages, or flagged text.
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.
HUMANPEN_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"humanpen": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"humanpen-mcp"
],
"env": {
"HUMANPEN_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add humanpen --env HUMANPEN_API_KEY=your-value -- npx -y humanpen-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"humanpen": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"humanpen-mcp"
],
"env": {
"HUMANPEN_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"humanpen": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"humanpen-mcp"
],
"env": {
"HUMANPEN_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 humanpen 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.
입력해야 할 값: HUMANPEN_API_KEY
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(1.4.4)은 13일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
English · 简体中文 · 日本語
Website · Pricing · Developer docs
Keywords: ai humanizer, mcp server, model context protocol, turnitin ai detection, reduce ai score, humanize ai text, bypass ai detection, docx ai humanizer, ai content rewriter, ai writing tool, claude mcp, cursor mcp, ithenticate ai report
Humanize what's flagged. Preserve the rest. An MCP server for HumanPen — a document-level AI humanizer that can humanize an entire document, rewrite user-selected passages, or automatically target flagged text from a Turnitin / iThenticate AI-detection report, editing .docx / .pptx files in place while preserving formatting, tables, images, citations, and formulas. Also converts citations between 12 styles, condenses to a word budget, and translates between 12 languages.
claude mcp add humanpen -s user -e HUMANPEN_API_KEY=hp_your_key -- npx -y humanpen-mcp
* or 0%Sign up at https://humanpen.net and create a key at https://humanpen.net/settings/api-keys. New accounts start with free credits, enough to put a document through and see what comes back.
The key goes in an environment variable, never in a URL. URLs end up in server logs, proxy logs, shell history and screenshots.
Claude Code
claude mcp add humanpen -s user -e HUMANPEN_API_KEY=hp_your_key -- npx -y humanpen-mcp
-s user puts it in every project. The default scope is local, which loads the server only in the directory you ran the command from — and looks like a broken install the first time you open Claude Code somewhere else.
If your version rejects -e (reported upstream), use the JSON form:
claude mcp add-json humanpen -s user '{"command":"npx","args":["-y","humanpen-mcp"],"env":{"HUMANPEN_API_KEY":"hp_your_key"}}'
OpenAI Codex
In ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.humanpen]
command = "npx" args = ["-y", "humanpen-mcp"] env = { HUMANPEN_API_KEY = "hp_your_key" }
</details>
CodeBuddy / WorkBuddy
codebuddy mcp add --scope user humanpen -- npx -y humanpen-mcp
It also reads ${VAR} in its config, so the key can stay in your environment instead of the file:
{ "mcpServers": { "humanpen": {
"command": "npx", "args": ["-y", "humanpen-mcp"], "env": { "HUMANPEN_API_KEY": "${HUMANPEN_API_KEY}" } } } }
~/.codebuddy/.mcp.json for every project, /.mcp.json for one.
Gemini CLI
It has gemini mcp add, but the argument order differs between versions — run gemini mcp add --help and follow the usage line it prints. Pass the key with -e HUMANPEN_API_KEY=... and the scope with -s user; the default is project, which is only the directory you ran it in.
Claude Desktop
In claude_desktop_config.json. Use the absolute path to `npx` — run which npx and paste the result: a desktop app is launched by the OS with a minimal PATH, so the bare name that works in your terminal often is not found here, and the only symptom is that the tools never appear.
{
"mcpServers": { "humanpen": { "command": "npx", "args": ["-y", "humanpen-mcp"], "env": { "HUMANPEN_API_KEY": "hp_your_key" } } } }
</details>
Cursor / Windsurf / Cline
All three read the same shape — Cursor in .cursor/mcp.json, Windsurf in ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json, Cline in its MCP settings panel:
{
"mcpServers": { "humanpen": { "command": "npx", "args": ["-y", "humanpen-mcp"], "env": { "HUMANPEN_API_KEY": "hp_your_key" } } } }
</details>
OpenCode
In opencode.json — the key names differ slightly from everyone else's:
{
"mcp": { "humanpen": { "type": "local", "command": ["npx", "-y", "humanpen-mcp"], "environment": { "HUMANPEN_API_KEY": "hp_your_key" } } } }
</details>
VS Code — keeps the key out of the config file
{
"mcp": { "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "humanpenKey", "description": "HumanPen API key", "password": true } ], "servers": { "humanpen": { "command": "npx", "args": ["-y", "humanpen-mcp"], "env": { "HUMANPEN_API_KEY": "${input:humanpenKey}" } } } } }
VS Code prompts once and stores the key in its secret store, so it never lands in a file you might commit.
From source , or before the npm release lands
git clone https://github.com/humanpen/humanpen-mcp
cd humanpen-mcp && npm install && npm run build
Then point your client at node /path/to/humanpen-mcp/dist/index.js instead of npx -y humanpen-mcp.
Any MCP client works: this is a plain stdio server started by npx -y humanpen-mcp with HUMANPEN_API_KEY in its environment.
| Tool | What it does | Credits |
|---|---|---|
humanize_document | Rewrite a .docx/.pptx to read as human-written and score lower on AI detectors. Optionally take a detection report to rewrite only its flagged passages. Length can be held to a whole-document word range, or to per-passage ranges (experimental — limiting words weakens AI-rate reduction). | yes |
free_rehumanize | Continue a finished humanize_document job for free: upload a fresh detection report for its result and only the still-flagged passages are rewritten. Once per job, with a daily cap; the report must match that result. | free |
fix_citations | Convert in-text citations and the reference list to APA 7, MLA 9, Harvard, Chicago, IEEE, Vancouver, GB/T 7714, AMA, ACS or OSCOLA. Body text untouched. | yes |
condense_document | Shorten a .docx to a target word count, keeping structure and citations. | yes |
translate_document | Translate .docx/.pdf/.pptx/.xlsx/.epub/.html/.txt between 12 languages, keeping layout. | yes |
read_detection_report | Read a Turnitin or iThenticate AI Writing report: overall AI percentage and the flagged passages. | free |
check_job | Look up a job and download its result. | free |
get_credit_balance | Credits remaining. | free |
Jobs take minutes; tool calls do not. Each operation waits about 55 seconds — enough for most documents — then returns a job_id with a note to call check_job. The work continues on the server either way; nothing is lost by the tool returning early.
`ai_percent` can be `null`, and that is usually good news. Turnitin prints * instead of a number whenever AI writing comes in under 20% — it will not quantify that band, because too much of it is false positives. So null means "under 20%, and Turnitin will say no more", never "0%" and never "no result".
Will this bring a Turnitin AI score down? Usually under 20% in one pass with balanced — the threshold below which Turnitin prints * instead of a number. If it misses, hand the result back with the new report; only the passages still flagged get rewritten.
Does it work with iThenticate too? Yes — pass either report. The format is read from the file.
Is my document sent to the model? No. It uploads the file and answers with a path. A 40-page paper costs no tokens.
Documents you pass to a tool are uploaded over HTTPS to HumanPen's API (api.humanpen.net) for processing; results are written back to your disk, and processed files are kept server-side for about 7 days so check_job and the free re-humanize pass can find them. Document contents never enter the model's context. The full policy — what is collected, retention, and how to reach us — is at https://humanpen.net/legal/privacy.
npm install
npm run build HUMANPEN_API_KEY=hp_... node selftest.mjs sample.docx report.pdf
selftest.mjs spawns the built server and talks JSON-RPC to it over stdio the way a real client does — proving the protocol, the tool registrations, stdout hygiene and one end-to-end job, not merely that the functions return. It needs a live key and spends credits, so it is a pre-release check rather than a CI step.
Apache-2.0