Alchemy MCPサーバー
✓ 検証済みAIエージェントにライティングルールセットを提供することで、LLM特有の言語パターンを排除し、より人間らしい文章を作成します。
別名 fernforge/alchemy, @fernforge/alchemy-mcp
- スター
- 1
- ツール
- —
- ダウンロード数(30日間)
- 163
- 最新バージョン
- 0.1.1
- 最終コミット
- 2026年7月5日
- ライセンス
- MIT
Alchemy MCPとは
AlchemyはMCPサーバーです。 AIエージェントにライティングルールセットを提供することで、LLM特有の言語パターンを排除し、より人間らしい文章を作成します。.
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Alchemy MCP server について
Alchemyは、AIが生成するドキュメントやコードコミットから、よくある言語パターンを排除することを可能にします。このツールは、機械が書いたことを示唆する繰り返しの埋め草、空虚な対比、過剰な形容詞の使用を停止させるために設計された特定のルールセットを提供します。エージェントに曖昧な記述ではなく具体的な事実に集中させることで、開発者がより人間らしい文章を作成できるよう支援します。
ユーザーは、プロジェクトに ALCHEMY.md ファイルを追加するか、npm または pip 経由で init コマンドを使用して、.cursorrules や CLAUDE.md といった既存の設定にルールをリンクすることで、ローカルにこれらのルールを実装できます。一元管理を行う場合は、Claude Desktop、Cursor、または Cline に追加可能な MCP server として機能します。MCP server として実行する場合、get_writing_rules ツールと alchemy://rules リソースを提供するため、個々のリポジトリにファイルをコミットすることなく、互換性のあるあらゆるエージェントが指示を取得できます。
できること
- 1技術ドキュメントの洗練エージェントに対し、README から繰り返されるAI特有の埋め草や、大げさなエムダッシュの使用を削除して書き直すよう指示します。
- 2プロジェクト間でのエージェントの挙動の標準化ルールセットを中央の MCP server としてデプロイし、すべてのコーディングエージェントが同じ文章基準に従うようにします。
- 3コミットメッセージの品質向上断続的な3つ並列の表現や空虚な対比を避けた git コミットを記述するよう、AIに指示します。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
Alchemy MCPのインストール方法
フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加Gooseに追加Claude CodeにAlchemy MCPをインストール
$ claude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpCursorにAlchemy MCPをインストール
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}VS CodeにAlchemy MCPをインストール
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"alchemy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}VS Code CLIにAlchemy MCPをインストール
$ code --add-mcp '{"name":"alchemy","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@fernforge/alchemy-mcp"]}'Claude DesktopにAlchemy MCPをインストール
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}CodexにAlchemy MCPをインストール
$ codex mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpCodex config.tomlにAlchemy MCPをインストール
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.alchemy] command = "npx" args = ["-y", "@fernforge/alchemy-mcp"]
Gemini CLIにAlchemy MCPをインストール
$ gemini mcp add -s user alchemy npx -- -y @fernforge/alchemy-mcpGemini settings.jsonにAlchemy MCPをインストール
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}自動チェック
実行日 2026年11月15日完全なレポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能fernforge/alchemy is public and reachablegithub.com/fernforge/alchemy ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定@fernforge/alchemy-mcp names fernforge/alchemy as sourcenpmjs.com/package/@fernforge/alchemy-mcp ↗合格
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)No build attestation published for this release未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-07-05github.com/fernforge/alchemy ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from @fernforge/alchemy-mcp合格
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
- モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るAlchemy
Alchemy is a drop-in ruleset that stops your AI coding agent from writing like an LLM: no em-dash pile-ups, no "not just X, it's Y", no stray delve. You add it once, your agent reads it before it writes, and the READMEs, commits, and docs it produces start sounding like a person wrote them.
Turn lead into gold. It's one file, about 1000 tokens, that lives next to your agent's other instructions: ALCHEMY.md. Everything else here just gets it into your project.
How do I stop my AI from writing like an LLM?
Install it in your project and point your agent at it. Pick whichever fits your stack:
# Node / npm
npx @fernforge/alchemy init
# Python / pip
pip install alchemy-writing
alchemy init
init writes ALCHEMY.md into your project and links it from whatever agent config you already have: CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules, or Copilot instructions. From then on the agent reads the rules as part of its normal context. To print the ruleset to stdout without installing anything:
npx @fernforge/alchemy print # or: alchemy print
Prefer to do it by hand? Copy ALCHEMY.md into your repo and reference it from your agent's instruction file. That's the whole mechanism. No service, no API, no account.
Before and after
Here's the kind of sentence Alchemy catches. Same fact, two ways of saying it:
Before
Redis isn't just a database — it's a powerful, robust caching layer that unlocks the full potential of your entire stack.
After
Redis is an in-memory store. Put your cache and sessions in it and your database stops being the bottleneck.
The "before" stacks four tells in one sentence: the "isn't just X, it's Y" non-contrast, the adjective pile (powerful, robust), the lone dramatic em-dash, and "unlocks the full potential". None of it says what Redis does. The "after" drops all of it and states one concrete thing you can act on. That's the whole move, applied everywhere the agent writes.
Which LLM tells does it remove?
The concrete ones, by name:
- Empty contrasts: "not just X, it's Y", "it's not about A, it's about B".
- Staccato trios and rule-of-three padding: "fast, reliable, scalable", "No X. No Y. Just Z."
- Stacked adjectives standing in for facts: robust, seamless, powerful, comprehensive.
- Em-dash pile-ups. The real tell is density, so the rule is: use them rarely.
- Filler vocabulary: delve, leverage, harness, unlock, elevate, tapestry, realm, showcase.
- Throat-clearing openers ("In today's fast-paced world", "At its core") and recap closers ("In conclusion", "Ultimately").
- Restating the prompt before answering it.
The fix is never a synonym swap. It's replacing the vague word with a specific fact: not "robust" but "handles 10k req/sec". The rules push the agent toward the fact.
The principle underneath: no single word proves a machine wrote something. The signal is many of these clustered together over flat, evenly-weighted text. Alchemy targets the clustering, so it thins the tells without stripping a word that's genuinely the right one.
Use it with Claude, Cursor, or Copilot
init detects the config files already in your project and links the ruleset from them, so the same ALCHEMY.md works across agents:
- Claude Code / Claude reads it via
CLAUDE.md. - Cursor reads it via
.cursorrules. - Copilot reads it via its instructions file.
- Any agent that supports
AGENTS.mdpicks it up there.
One ruleset, whichever agent you're driving.
Use it as an MCP server
To serve the rules on demand across every project instead of committing a file to each repo, run Alchemy as an MCP server. Add it to your client config (Claude Desktop, Cursor, Cline):
{
"mcpServers": {
"alchemy": { "command": "npx", "args": ["-y", "@fernforge/alchemy-mcp"] }
}
}
It exposes a get_writing_rules tool and an alchemy://rules resource, so any MCP-aware agent can pull the ruleset when it's about to write prose. See mcp/ for details.
Three ways to install, one ruleset
All three ship the same rules from the same source, so pick by your toolchain and mix freely:
- npm:
@fernforge/alchemy—npx @fernforge/alchemy init - PyPI:
alchemy-writing—pip install alchemy-writing - MCP:
@fernforge/alchemy-mcp—npx @fernforge/alchemy-mcp
Where the rules come from
They're grounded in what people actually flag as AI writing, not guesses: Wikipedia's "Signs of AI writing", the Kobak et al. study measuring which words spiked in research papers after ChatGPT, Pangram's phrase-frequency data, and the long-running arguments on Reddit and in r/Professors about spotting it. It's kept short on purpose: concrete guidance an agent can hold in context, not an essay.
This README follows its own rules. If it reads fine, that's the pitch.
Contributing
Found a tell it misses? Open an issue or a PR with a real before-and-after pair. Concrete examples are worth more than new abstract rules.
Edit the root ALCHEMY.md only. The copies under python/ and mcp/ are generated from it by node scripts/sync-rules.mjs, and CI fails if they drift. The npm, PyPI, and MCP packages publish from GitHub Releases (see .github/workflows).
License
MIT
Alchemy MCPのよくある質問
Alchemy MCPをClaude Codeに追加するには
ターミナルでclaude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。
Alchemy MCPをCursorに追加するには
~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。
AI特有の書き方を防ぐにはどうすればよいですか?
プロジェクトにパッケージをインストールし、生成された ALCHEMY.md ファイルをエージェントに指定するか、init コマンドを使用して既存のエージェント設定にリンクしてください。
Alchemyは具体的にどのようなLLM特有の表現を排除しますか?
空虚な対比、3つ並列の冗長な表現、形容詞の重ね使い、エムダッシュ(—)の多用、「delve」や「leverage」といった埋め草的な語彙、および前置きの冗長な表現を対象としています。
AlchemyをMCP serverとして使用できますか?
はい、MCP serverとして実行可能です。Claude DesktopやCursorなどのクライアント設定に追加することで、プロジェクトを横断してオンデマンドでルールを提供できます。