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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Stemmer Lemmatizer Engine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。テキストの語幹抽出と語彙の最適化を実現

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

Waiting for input…

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。

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 · 1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

このセットには1機能あります。

naturalで使える1機能の一部です。

01
テキストコーパスの語幹抽出
PorterまたはLancasterアルゴリズムを適用して、テキストのトークン化と語幹抽出を行います。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

タスクを自動化

natural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

natural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。

natural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928ms。本番環境で高速。

natural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1084ms

10月3日今日

最速日: 700ms
最遅日: 1084ms
14日間の傾向: 改善傾向-8%

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。1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 natural 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 natural 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。

natural 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_irXfMdMMaEZGVkqPil2LsPCgt9v0l0ULTfqQ1ZDs/mcp

Claude 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 — natural capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

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

naturalユーザーが任せたい仕事のために。

Data engineers and AI developers building RAG pipelines or search engines.

01
NLP Engineer
Hands off raw text corpora to the MCP to prepare them for embedding models.
02
Data Scientist
Uses the engine to normalize text before performing topic modeling or clustering.
03
AI Developer
Connects the MCP to their agent to reduce token costs during data preprocessing.

FAQ

naturalユーザーからのよくある質問。

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.