An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Text Readability Scorer a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Obtén métricas matemáticas exactas para optimizar tus contenidos.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 1 capacidad

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01

1 capacidad en este set.

Parte de 1 disponible a través de Text Readability Scorer.

  1. 01

    Calcular métricas de legibilidad

    Calcula métricas de legibilidad rigurosas para cualquier texto, incluyendo Flesch-Kincaid, Gunning Fog y SMOG, ideal para SEO y cumplimiento legal.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

SEO Optimization

Check if your blog posts are too complex for your target search audience.

02

Marketing Conversion

Ensure landing page copy stays at an accessible grade level to reduce bounce rates.

03

Legal Compliance

Verify that terms of service or privacy policies meet specific readability mandates.

04

Academic Review

Measure the complexity of research papers or medical articles using the SMOG index.

Automatiza una tarea

Pon Text Readability Scorer a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

Text Readability Scorer funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner Text Readability Scorer a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 954ms. Rápida en producción.

Text Readability Scorer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1359ms
3 octHoy
Día más rápido
773ms
Día más lento
1359ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+16%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 1 capacidad llega lista para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de Text Readability Scorer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con Text Readability Scorer. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

Text Readability Scorer Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_W9oYvTG1iKIoemfx3IYYV7gFBzYooLvoTGNLAkwk/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Text Readability Scorer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "text-readability-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_W9oYvTG1iKIoemfx3IYYV7gFBzYooLvoTGNLAkwk/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar Text Readability Scorer con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan Text Readability Scorer delegan.

Profesionales que necesitan garantizar que su comunicación sea accesible y cumpla con estándares específicos de audiencia o regulación.

  • 01

    Copywriters y redactores SEO

    Para asegurar que el contenido sea fácil de leer y mejore el tiempo de permanencia en la web.

  • 02

    Especialistas en cumplimiento legal

    Para verificar que términos y condiciones sean comprensibles para el usuario final.

  • 03

    Editores de contenido académico

    Para medir la complejidad técnica de artículos y publicaciones especializadas.

FAQ

Preguntas de quienes usan Text Readability Scorer.

  • 01

    Can my AI agent accurately count syllables?

    No, LLMs struggle with syllable counting. This MCP uses the text-readability library to perform these calculations mathematically.

  • 02

    Which readability formulas are supported?

    The MCP supports Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau, and the Automated Readability Index (ARI).

  • 03

    How do I use this with Claude or Cursor?

    Vinkius hosts the MCP for you. You simply connect your client to the Vinkius catalog to start using the capabilities immediately.

  • 04

    What is the Flesch-Kincaid Grade Level?

    It is an industry standard that returns a number corresponding to a US grade level, such as 8.2 for 8th grade.

  • 05

    Is this useful for SEO?

    Yes. It allows you to ensure your content matches the reading level of your target audience, which helps manage bounce rates.

  • 06

    Why can't the LLM just estimate the reading level?

    Readability formulas (like Flesch-Kincaid) require exact mathematical counts of syllables per word and words per sentence. LLMs operate on sub-word tokens, not syllables, making them notoriously bad at these calculations. This engine uses deterministic linguistic math.

  • 07

    What is a good Flesch Reading Ease score for web content?

    For general consumer web content, aim for 60-70. This translates to an 8th-9th grade reading level, which is easily understood by 80% of adults. Legal or academic texts usually score in the 30s or lower.

  • 08

    Does this work for non-English text?

    The formulas (Flesch, Fog, SMOG) were developed and calibrated specifically for the English language based on English syllable structures. While the engine will calculate a score for other languages, the grade-level mapping is only statistically accurate for English.

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