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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 3機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Deterministic Readability Scorerで使える3機能の一部です。
- 01
Gunning Fog指数の算出
入力されたテキスト全文を解析し、Gunning Fog指数を用いて文章の複雑さを判定します。
- 02
Flesch Kincaid指数の算出
テキスト全文を解析し、Flesch-Kincaidアルゴリズムを用いて可読性スコアを算出します。
- 03
読了時間の推定
単語数と指定されたWPM(1分あたりの単語数)に基づき、正確な読了時間を算出します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Content Accessibility Audits
Run a legal document through the Gunning Fog capability to see if it's too dense for a general audience.
Newsletter Planning
Use the reading time capability to tell subscribers exactly how long a new article will take to read.
Educational Material Verification
Check that textbook content stays within a specific Flesch-Kincaid grade level for students.
UX Writing Optimization
Ensure microcopy in apps remains simple and easy to digest using readability metrics.
タスクを自動化
Deterministic Readability Scorerを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Deterministic Readability Scorerは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
Deterministic Readability Scorerを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。
実測値、推定値ではない
平均942ms。本番環境で高速。
Deterministic Readability Scorerは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 805ms
- 最遅日
- 1327ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-7%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。3個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Deterministic Readability Scorer のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Deterministic Readability Scorer のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Deterministic Readability Scorer Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_xn51InkPXPF6UvzWpq82RMb2AMpXMdXdY0wxIUyC/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 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 — Deterministic Readability Scorer capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"deterministic-readability-scorer-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xn51InkPXPF6UvzWpq82RMb2AMpXMdXdY0wxIUyC/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? Deterministic Readability ScorerをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Deterministic Readability Scorerユーザーが任せたい仕事のために。
This MCP is built for professionals who need to verify the accessibility and complexity of written content.
- 01
Technical Writers
They hand off documentation to the agent to ensure it meets specific grade level requirements for users.
- 02
Copywriters
They use the agent to check if marketing copy is too complex for their target audience.
- 03
Editors
They use the agent to get exact reading time estimates for newsletter and blog planning.
FAQ
Deterministic Readability Scorerユーザーからのよくある質問。
- 01
Why shouldn't I just ask my AI to calculate readability?
AI models process text as tokens, not syllables. This leads to mathematical hallucinations when they try to do linguistic math. This MCP uses a Javascript engine to provide the actual, correct numbers.
- 02
What is the difference between Flesch-Kincaid and Gunning Fog?
Flesch-Kincaid focuses on grade level and reading ease based on sentence and word length. Gunning Fog specifically looks at the density of complex, polysyllabic words.
- 03
Can I change the reading speed for time estimates?
Yes. The calculate_reading_time capability allows you to provide a custom Words Per Minute (WPM) value. It defaults to 200 WPM if you don't specify one.
- 04
Does this MCP require any external dependencies?
No. It uses a zero-dependency architecture with a pure Javascript runtime for fast, reliable processing.
- 05
Which AI clients can use this MCP?
Any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code, can use this capability.
- 06
Why do AI models fail at calculating readability scores?
Readability formulas require knowing the exact number of phonetic syllables. LLMs process text in semantic tokens (e.g., 'unbelievable' might be 2 tokens, but it has 5 syllables). They cannot count syllables accurately, making algorithmic capabilities mandatory.
- 07
Does it support multiple languages?
The syllable counting heuristic is highly optimized for English, which is the baseline for Flesch-Kincaid. However, the reading time and basic word/sentence extraction work flawlessly across all Latin-script languages.
- 08
Are there any external library dependencies?
No. We utilize a custom Regular Expression syllable engine built natively into the TypeScript architecture, achieving 0ms latency processing without downloading external NLP packages.
さがす
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