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人机对话-mcp

人机对话-mcp

作者：Kalypsokichu-code12 星标更新：2025-10-05
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

TalkHuman MCP

消除文本中的AI冗余工具

基于NLP作家和哲学家对AI生成文本模式进行分析的专家标注，用于检测并消除文本中的AI冗余的Model Context Protocol服务器。

部署到Vercel

什么是AI冗余？

低质量的AI文本特征包括：

  • 信息效用：内容密度低，无关填充，事实错误
  • 风格质量：重复结构，企业陈词滥调（“深入探讨”，“利用”）
  • 结构：过度冗长，连贯性差，公式化模式

研究基础：arXiv:2509.19163v1

快速开始

Claude桌面版（HTTP传输）

编辑~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "talkhuman": {
      "url": "https://talkhuman-mcp.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

Claude桌面版（本地stdio - 推荐用于开发）

{
  "mcpServers": {
    "talkhuman": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/talkhuman-mcp/dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

Cursor IDE及其他MCP客户端

添加到您的MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "talkhuman": {
      "url": "https://talkhuman-mcp.vercel.app/api/mcp"
    }
  }
}

配置后请重启您的客户端！

可用工具

get_human_writing_rules

获取针对您上下文定制的全面防冗余写作规则。

参数：

  • context（可选）：写作类型（例如，“技术博客”，“邮件”，“文档”）

示例：

获取技术博客文章的写作规则

check_for_slop

从三个维度分析文本中的AI冗余指标。

参数：

  • text（必需）：要分析的文本

示例：

检查这段是否有冗余："在当今的数字环境中，重要的是要注意我们应该利用前沿解决方案来提供无缝的用户体验……"

返回：

⚠️ AI冗余分析

- 过度使用的短语：发现AI陈词滥调 - 环境，重要的是要注意，利用，前沿，无缝
- 冗长：过长的句子（平均28.5个单词）
- 单词复杂度：不必要的正式 - “利用” → “使用”

建议：修改为更简洁、直接和自然。

get_slop_examples

获取应避免的AI冗余模式分类示例。

参数：

  • category（可选）："phrases"，"structure"，"tone"或"all"

示例：

给我展示应避免的短语示例

检测内容

冗余短语

  • "深入探讨" → "探索"
  • "利用" → "使用"
  • "重要的是要注意" → 直接陈述
  • "稳健的"，"无缝的"，"整体的"，"范式转变"
  • "前沿的"，"游戏改变者"，"协同效应"

结构问题

  • 重复的句子开头（同一个词三次以上）
  • 过多的项目符号和列表
  • 对于非正式场合过于正式的语言
  • 长句子（平均超过25个单词）
  • 词汇密度低（少于40%的独特单词）

基于研究的评分

文本在三个加权维度上进行分析：

  • 信息效用（β=0.06） - 内容密度，相关性
  • 风格质量（β=0.05） - 重复，连贯性，自然性
  • 结构（β=0.05） - 冗长，偏见，流畅性

开发

先决条件

  • Node.js 18+
  • TypeScript 5.6+
  • npm 或 pnpm

本地设置

git clone https://github.com/Kalypsokichu-code/talkhuman-mcp
cd talkhuman-mcp
npm install
npm run build

可用脚本

  • npm run build - 编译TypeScript
  • npm run dev - 开发监视模式
  • npm start - 在本地运行stdio服务器
  • npx ultracite check - 代码检查
  • npx ultracite fix - 自动修复问题

本地测试

测试stdio传输（Claude桌面版）：

npm run build
npm start
# 服务器在stdio上运行，使用MCP检查器测试：
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

测试HTTP传输（Cursor/网络）：

vercel dev
# 访问 http://localhost:3000

架构

项目结构

talkhuman-mcp/
├── api/                    # Vercel无服务器函数
│   ├── mcp.ts             # HTTP MCP端点（流式HTTP）
│   ├── index.ts           # API信息页面
│   ├── check.ts           # 冗余检测API
│   ├── rules.ts           # 规则API
│   └── examples.ts        # 示例API
├── src/                    # 核心MCP服务器
│   ├── index.ts           # stdio传输（Claude桌面版）
│   └── rules.ts           # 防冗余分类法
├── public/
│   └── index.html         # 主页/文档
└── dist/                   # 编译输出

双传输支持

stdio传输（本地/Claude桌面版）：

  • 直接进程通信
  • 低延迟，持久连接
  • 最适合本地开发
  • 入口：dist/index.js

流式HTTP传输（Vercel/网络）：

  • 仅POST模式（MCP 2024-11-05规范）
  • 完全无状态，优化无服务器
  • 无SSE（Vercel 60秒超时限制）
  • 按需自动扩展
  • 端点：/api/mcp

技术栈

  • 运行时：TypeScript 5.6+与Node.js ESM模块
  • 验证：Zod模式以确保类型安全
  • 代码检查：Ultracite（由Biome驱动）
  • MCP SDK：@modelcontextprotocol/sdk v1.19+
  • 部署：Vercel无服务器函数

部署自己的服务

一键部署

部署到Vercel

手动部署

npm install
vercel deploy --prod

您的MCP端点：https://your-project.vercel.app/api/mcp

环境变量

无需设置！服务器开箱即用。

使用示例

在Claude桌面版中

"检查我的电子邮件草稿中的AI冗余模式"
"获取专业文档的写作规则"
"显示博客文章中应避免的短语示例"

作为写作助手

"分析这个段落并提出改进意见：
[粘贴文本]"

"获取适用于轻松推特帖子的人类写作规则，
然后帮助我写一个线程"

API集成

# 检查文本中的冗余
curl -X POST https://talkhuman-mcp.vercel.app/api/check \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "您的文本在这里"}'

# 获取写作规则
curl https://talkhuman-mcp.vercel.app/api/rules?context=email

研究基础

基于以下专家标注：

  • NLP研究人员和作家
  • 职业哲学家
  • 行业内容创作者

关键发现：

  • 相关性（β=0.06） - 最重要的冗余指标
  • 内容密度（β=0.05） - 实质性内容与填充内容
  • 自然语气（β=0.05） - 会话语气与机器人语气
  • 人类感知相关性：AUROC 0.52-0.55

全文：arXiv:2209.19163

文档

贡献

欢迎贡献！请参阅CONTRIBUTING.md了解指南。

快速检查清单：

  • 提交前运行npx ultracite fix
  • 保持更改简单且集中
  • 为新模式添加示例
  • 如有需要，请更新文档

许可证

MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE

实时演示：talkhuman-mcp.vercel.app MCP端点：https://talkhuman-mcp.vercel.app/api/mcp GitHub：Kalypsokichu-code/talkhuman-mcp