Text Intelligence Mcp

Text Intelligence delivers robust NLP capabilities without the hassle of authentication or

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

B
Qualität der Beschreibung
83%
Vollständigkeit des Schemas
72%
Qualität der Benennung
90%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Befunde (2)

  • LOWTool 'detect_language' description lacks action verbin detect_language
  • LOWTool 'extract_keywords' description lacks action verbin extract_keywords

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~438Tokens (Tool-Definitionen)
~453 BTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.34% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "text_intelligence_mcp": {
      "url": "https://text-intelligence-mcp.mcpize.run/mcp"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://text-intelligence-mcp.mcpize.run/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (6)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
⚪detect_language(text)

Detect language of text using character frequency analysis. Returns: {language, confidence, method}

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "text": {
      "title": "Text",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "text"
  ],
  "title": "detect_languageArguments"
}
🟢analyze_sentiment(text)

Analyze sentiment of text (positive/negative/neutral). Returns: {score, label, confidence}

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "text": {
      "title": "Text",
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "text"
  ],
  "title": "analyze_sentimentArguments"
}
🟢extract_keywords(text, top_n)

Extract top keywords from text using TF scoring. Returns: {keywords: [{word, score}], total_words}

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "text": {
      "title": "Text",
      "type": "string"
    },
    "top_n": {
      "default": 10,
      "title": "Top N",
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "text"
  ],
  "title": "extract_keywordsArguments"
}
🟢find_duplicates(texts, threshold)

Find duplicate or near-duplicate texts using Jaccard similarity. Returns: {duplicates: [{text1_idx, text2_idx, similarity}]}

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "texts": {
      "items": {},
      "title": "Texts",
      "type": "array"
    },
    "threshold": {
      "default": 0.8,
      "title": "Threshold",
      "type": "number"
    }
  },
  "required": [
    "texts"
  ],
  "title": "find_duplicatesArguments"
}
⚪summarize_text(text, max_sentences)

Extractive summarization — picks most important sentences. Returns: {summary, sentences_used, original_length}

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "text": {
      "title": "Text",
      "type": "string"
    },
    "max_sentences": {
      "default": 3,
      "title": "Max Sentences",
      "type": "integer"
    }
  },
  "required": [
    "text"
  ],
  "title": "summarize_textArguments"
}
🟢health_check

Server health check.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "title": "health_checkArguments"
}

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