publishready MCP 服务说明文档

1. 服务概述一句话简介确定性写作分析系统将AI草稿转化为可发布的写作内容作为AI生成文本的最终QA检查服务名称publishready版本号最新版本开发者/提供方veldica协议类型MCP (Model Context Protocol)2. 核心功能publishready提供以下主要功能模板、目标和参考模式与内置模板、数值目标、参考文本或可重用参考配置文件进行比较确定性指标结构计数、句子和段落分布、词汇信号、可扫描性、小说代理和可读性公式具体修订建议基于证据的排名建议如缩短长句、替换难词、减少抽象措辞AI风格文本审计确定性标记清单识别公式化、通用或过度润色的文本小说和非小说支持对话、感官密度、抽象措辞和场景节奏的叙事指标可解释性解释目标和指标解释说明受众、用例、风格含义和权衡本地优先和隐私保护stdio优先、确定性、无外部API调用、无LLM包装器3. 使用场景publishready适用于以下场景AI写作质量检查在发布AI生成的内容前进行最终质量审核发布前内容审核确保文章达到发布标准符合目标受众要求可读性分析评估文本的可读性等级和受众适配度风格一致性检查确保写作风格与品牌或出版物指南一致AI痕迹识别检测和标记AI生成文本的典型特征小说创作辅助分析叙事节奏、对话密度和感官描写技术文档优化改善技术文档的清晰度和可扫描性4. 接入方式4.1 服务端点publishready支持多种运行模式MCP服务器通过stdio或HTTP提供MCP服务CLI工具命令行本地分析工具HTTP服务托管部署支持Streamable HTTP4.2 认证与权限publishready是本地优先工具本地运行无需认证无外部API调用保护隐私确定性分析结果可重现4.3 数据格式支持以下输入输出格式输入纯文本、Markdown格式文本输出JSON格式的分析报告包含指标、建议和解释4.4 服务器配置MCP客户端配置示例{ mcpServers: { publishready: { command: npx, args: [-y, veldica/publishready-mcp] } } }HTTP服务配置npx veldica/publishready-mcp --transporthttp --port3000 # MCP端点: /mcp # 健康检查端点: /health5. 接口定义publishready MCP服务器提供16个专业分析工具工具名称功能描述audit_ai_sounding_prose确定性AI标记分析识别AI生成文本特征analyze_structure结构分析句子、段落、章节分布analyze_readability可读性分析多种可读性公式计算analyze_lexical词汇分析词汇多样性、密度、重复analyze_narrative叙事分析对话、感官密度、场景节奏check_targets目标检查与预设目标对比分析generate_revision_levers生成修订建议基于证据的改进建议compare_to_template模板对比与内置模板比较compare_to_reference参考对比与参考文本比较5.1 核心包结构核心包veldica/publishready-mcpMCP服务器实现veldica/publishready-cli命令行工具veldica/publishready-core核心编排引擎veldica/publishready-schemas统一Zod模式和接口底层库veldica/prose-analyzer确定性风格信号分析veldica/readability可读性公式库veldica/prose-tokenizerMarkdown感知的文本分词veldica/prose-linter目标检查和修订建议6. 快速开始6.1 环境要求Node.js 16或更高版本npm或npx6.2 示例代码CLI使用 - 分析文本文件npx veldica/publishready-cli analyze sample.txtMCP服务器 - 本地运行npx veldica/publishready-mcpMCP服务器 - HTTP模式npx veldica/publishready-mcp --transporthttp --port3000开发环境设置git clone https://github.com/veldica/publishready-mcp cd publishready-mcp npm install npm run build npm run lint npm run typecheck npm test使用示例对话# 分析AI生成文本 分析这篇文章的AI痕迹识别可能的AI生成特征 # 可读性检查 检查这篇技术文档的可读性是否适合普通读者 # 风格一致性 这篇文章是否符合我们的品牌写作指南 # 修订建议 为这篇文章生成具体的改进建议重点关注可读性7. 注意事项确定性哲学避免使用困惑度等模型依赖评分确保结果可解释、可重现、实用本地优先所有分析在本地完成不发送数据到外部服务器无LLM包装器不依赖外部LLM API完全确定性分析多模式支持支持模板、目标、参考文本和参考配置文件四种比较模式AI痕迹检测提供确定性AI标记清单识别公式化、通用或过度润色的文本小说和非小说同时支持小说创作对话、感官密度和非小说写作可读性、结构修订建议提供基于证据的排名建议如缩短长句、替换难词、减少抽象措辞可解释性所有指标和目标都有明确的解释说明受众、用例、风格含义和权衡MIT许可开源项目采用MIT许可证产品主页https://veldica.com/publish-ready