An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Text Readability Scorer ao ChatGPT, Claude e Gemini

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. Obtenha métricas matemáticas exatas para melhorar seu SEO e engajamento.

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 · 1 capacidade

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01

1 capacidade neste conjunto.

Parte de 1 disponível através de Text Readability Scorer.

  1. 01

    Calcular métricas de legibilidade

    Essencial para SEO, marketing e conformidade legal. Calcula métricas rigorosas como Flesch-Kincaid, Gunning Fog e SMOG para qualquer texto.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

SEO Optimization

Check if your blog posts are too complex for your target search audience.

02

Marketing Conversion

Ensure landing page copy stays at an accessible grade level to reduce bounce rates.

03

Legal Compliance

Verify that terms of service or privacy policies meet specific readability mandates.

04

Academic Review

Measure the complexity of research papers or medical articles using the SMOG index.

Automatize uma tarefa

Coloque Text 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

Text 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 Text 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 954ms. Rápida em produção.

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

Média diáriaPico de 1359ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
773ms
Dia mais lento
1359ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+16%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 1 capacidade chega pronta 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 Text Readability Scorer, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Text 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.

Text Readability Scorer Connector

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

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_W9oYvTG1iKIoemfx3IYYV7gFBzYooLvoTGNLAkwk/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 — Text Readability Scorer capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "text-readability-scorer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_W9oYvTG1iKIoemfx3IYYV7gFBzYooLvoTGNLAkwk/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 Text 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 Text Readability Scorer delega.

Profissionais que precisam garantir que seu conteúdo seja acessível e adequado ao público-alvo pretendido.

  • 01

    Redatores de SEO

    Para ajustar a complexidade do texto e melhorar o ranqueamento nos motores de busca.

  • 02

    Copywriters de Marketing

    Para garantir que a mensagem seja clara e fácil de entender para aumentar conversões.

  • 03

    Analistas de Compliance

    Para verificar se documentos legais e termos de uso atendem aos padrões de legibilidade exigidos.

FAQ

Perguntas de quem usa Text Readability Scorer.

  • 01

    Can my AI agent accurately count syllables?

    No, LLMs struggle with syllable counting. This MCP uses the text-readability library to perform these calculations mathematically.

  • 02

    Which readability formulas are supported?

    The MCP supports Flesch-Kincaid, Gunning Fog, SMOG, Coleman-Liau, and the Automated Readability Index (ARI).

  • 03

    How do I use this with Claude or Cursor?

    Vinkius hosts the MCP for you. You simply connect your client to the Vinkius catalog to start using the capabilities immediately.

  • 04

    What is the Flesch-Kincaid Grade Level?

    It is an industry standard that returns a number corresponding to a US grade level, such as 8.2 for 8th grade.

  • 05

    Is this useful for SEO?

    Yes. It allows you to ensure your content matches the reading level of your target audience, which helps manage bounce rates.

  • 06

    Why can't the LLM just estimate the reading level?

    Readability formulas (like Flesch-Kincaid) require exact mathematical counts of syllables per word and words per sentence. LLMs operate on sub-word tokens, not syllables, making them notoriously bad at these calculations. This engine uses deterministic linguistic math.

  • 07

    What is a good Flesch Reading Ease score for web content?

    For general consumer web content, aim for 60-70. This translates to an 8th-9th grade reading level, which is easily understood by 80% of adults. Legal or academic texts usually score in the 30s or lower.

  • 08

    Does this work for non-English text?

    The formulas (Flesch, Fog, SMOG) were developed and calibrated specifically for the English language based on English syllable structures. While the engine will calculate a score for other languages, the grade-level mapping is only statistically accurate for English.

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