An astronaut overseeing a futuristic data hub
Baixar PDFVersão em Markdown

Conecte Deterministic Readability Scorer ao ChatGPT e Claude

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Calcule métricas de leitura exatas sem erros de IA.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 3 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades neste conjunto.

Parte de 3 disponíveis através de Deterministic Readability Scorer.

  1. 01

    Calcular índice Gunning Fog

    Analisa a complexidade do texto através do algoritmo Gunning Fog, identificando palavras polissilábicas.

  2. 02

    Calcular Flesch-Kincaid

    Fornece pontuações precisas de facilidade de leitura e nível de escolaridade usando o algoritmo Flesch-Kincaid.

  3. 03

    Calcular tempo de leitura

    Estima o tempo exato de leitura em minutos e segundos com base na contagem de palavras e na velocidade WPM definida.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

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.

Automatize uma tarefa

Coloque Deterministic Readability Scorer para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Deterministic Readability Scorer funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

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

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Deterministic Readability Scorer para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 942ms. Rápida em produção.

Deterministic Readability Scorer é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1327ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
805ms
Dia mais lento
1327ms
Tendência de 14 dias
Melhorando-7%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 3 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Deterministic Readability Scorer, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Deterministic Readability Scorer. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Deterministic Readability Scorer Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xn51InkPXPF6UvzWpq82RMb2AMpXMdXdY0wxIUyC/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em 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 — Deterministic Readability Scorer capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "deterministic-readability-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xn51InkPXPF6UvzWpq82RMb2AMpXMdXdY0wxIUyC/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Deterministic Readability Scorer no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Deterministic Readability Scorer delega.

Ideal para profissionais que precisam garantir que conteúdos complexos sejam acessíveis ou que precisam de métricas exatas para auditoria de texto.

  • 01

    Editores de Conteúdo

    Para ajustar o nível de dificuldade de artigos e garantir a clareza para o público-alvo.

  • 02

    Copywriters

    Para otimizar textos de vendas e garantir que a mensagem seja processada rapidamente pelo leitor.

  • 03

    Especialistas em UX Writing

    Para medir a legibilidade de interfaces e garantir uma experiência de usuário fluida.

FAQ

Perguntas de quem usa Deterministic Readability Scorer.

  • 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.

Explore

Mais em Productivity

Sugestões

Conecte Deterministic Readability Scorer ao Claude, Cursor, ChatGPT e outros