How is this different from asking an LLM to stem text?

Using an LLM for stemming is slow and expensive. This MCP uses direct algorithms like Porter and Lancaster, which are faster, cheaper, and produce deterministic results without the risk of semantic hallucination.

Which algorithms are supported?

This MCP supports both the Porter and Lancaster stemming algorithms.

What clients can I use this with?

You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

Can I use this for RAG?

Yes. It is specifically designed to help prepare text for vector search and RAG by normalizing words to their roots.

Do I need to host this myself?

No. Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.

Porter is gentler and more common. Lancaster is aggressive and creates much shorter stems (sometimes stripping prefixes/suffixes completely).

Does it help with RAG?

Yes! Stemming documents before embedding them reduces vector dimensionality and increases recall for different word variations.

Does it do tokenization?

Yes, it automatically tokenizes the string, stems each word, and rejoins them for your convenience.

An astronaut overseeing a futuristic data hub

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Connectez Stemmer Lemmatizer Engine à ChatGPT et Claude

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Réduisez la taille de votre vocabulaire de manière déterministe.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 1 capacité

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01

1 capacité dans cet ensemble.

Sur 1 disponible via natural.

01
Réduire un corpus de texte
Applique les algorithmes de stemming Porter ou Lancaster pour tokeniser et réduire les mots à leur racine.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

RAG Optimization

Clean your documents before embedding them to ensure better retrieval hits.

Topic Modeling

Reduce word variance to help clustering algorithms find clearer themes.

Search Engine Prep

Normalize user queries and document indexes to improve keyword matching.

Vocabulary Compression

Shrink the size of your unique word list to save space in vector databases.

Automatisez une tâche

Mettez natural au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

natural fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre natural au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 928 ms. Rapide en production.

natural est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1084 ms

3 oct.Aujourd'hui

Jour le plus rapide: 700ms
Jour le plus lent: 1084ms
Tendance sur 14 jours: En amélioration-8%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 1 capacité arrive prête à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de natural, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de natural. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

natural Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_irXfMdMMaEZGVkqPil2LsPCgt9v0l0ULTfqQ1ZDs/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3Click Add and start a new chat — natural capabilities are ready to use.

Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier

{
  "mcpServers": {
    "stemmer-lemmatizer-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_irXfMdMMaEZGVkqPil2LsPCgt9v0l0ULTfqQ1ZDs/mcp"
    }
  }
}

Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer natural avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de natural délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de la donnée qui manipulent de grands volumes de texte non structuré.

01
Ingénieur NLP
Pour la préparation et la normalisation de corpus textuels avant l'entraînement ou l'inférence.
02
Data Scientist
Pour optimiser la recherche vectorielle et la performance des modèles de recherche d'information.
03
Développeur IA
Pour réduire la consommation de tokens en nettoyant les données avant de les envoyer à un LLM.

FAQ

Les questions des utilisateurs de natural.

01
How is this different from asking an LLM to stem text?
Using an LLM for stemming is slow and expensive. This MCP uses direct algorithms like Porter and Lancaster, which are faster, cheaper, and produce deterministic results without the risk of semantic hallucination.
02
Which algorithms are supported?
This MCP supports both the Porter and Lancaster stemming algorithms.
03
What clients can I use this with?
You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
04
Can I use this for RAG?
Yes. It is specifically designed to help prepare text for vector search and RAG by normalizing words to their roots.
05
Do I need to host this myself?
No. Vinkius hosts and manages the MCP for you. You just connect your client and start working.
06
Porter vs Lancaster?
Porter is gentler and more common. Lancaster is aggressive and creates much shorter stems (sometimes stripping prefixes/suffixes completely).
07
Does it help with RAG?
Yes! Stemming documents before embedding them reduces vector dimensionality and increases recall for different word variations.
08
Does it do tokenization?
Yes, it automatically tokenizes the string, stems each word, and rejoins them for your convenience.