An astronaut overseeing a futuristic data hub

Deterministic Readability ScorerをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIの推論に頼らない、数学的に正確な可読性指標を提供します

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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。

機能セット01 / 01

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。

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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

01

Content Accessibility Audits

Run a legal document through the Gunning Fog capability to see if it's too dense for a general audience.

02

Newsletter Planning

Use the reading time capability to tell subscribers exactly how long a new article will take to read.

03

Educational Material Verification

Check that textbook content stays within a specific Flesch-Kincaid grade level for students.

04

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。

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。

日次平均最大1327ms
10月3日今日
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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xn51InkPXPF6UvzWpq82RMb2AMpXMdXdY0wxIUyC/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — Deterministic Readability Scorer capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "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

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

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.

『Deterministic Readability Scorer』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続