Alchemy MCP server
✓ 인증됨AI 에이전트가 흔히 사용하는 LLM 특유의 언어 패턴을 제거하고, 더 인간다운 문체를 생성할 수 있도록 글쓰기 규칙 세트를 제공합니다.
다른 이름 fernforge/alchemy, @fernforge/alchemy-mcp
- 스타
- 1
- Tools
- —
- 다운로드, 30일
- 163
- 최신 버전
- 0.1.1
- 마지막 커밋
- 2026년 7월 5일
- 라이선스
- MIT
Alchemy MCP란?
Alchemy은(는) MCP server입니다. AI 에이전트가 흔히 사용하는 LLM 특유의 언어 패턴을 제거하고, 더 인간다운 문체를 생성할 수 있도록 글쓰기 규칙 세트를 제공합니다.
프로젝트 README에서 생성된 요약
Alchemy MCP server 정보
Alchemy는 AI가 생성한 문서와 코드 커밋에서 흔히 나타나는 언어적 패턴을 제거합니다. 이 도구는 에이전트가 기계가 작성한 텍스트임을 나타내는 반복적인 채우기 단어, 의미 없는 대조, 과도한 형용사 사용을 방지하도록 설계된 특정 규칙 세트를 제공합니다. 에이전트가 모호한 묘사 대신 구체적인 사실에 집중하도록 강제함으로써 개발자가 더 인간적인 문체를 작성할 수 있도록 돕습니다.
사용자는 프로젝트에 ALCHEMY.md 파일을 추가하거나, npm 또는 pip를 통해 init 명령어를 사용하여 .cursorrules 또는 CLAUDE.md와 같은 기존 설정에 규칙을 연결함으로써 로컬에서 이 규칙을 구현할 수 있습니다. 중앙 집중식 방식으로는 Claude Desktop, Cursor 또는 Cline에 추가할 수 있는 MCP server로 작동합니다. MCP server로 실행할 경우 get_writing_rules 도구와 alchemy://rules 리소스를 제공하므로, 모든 개별 저장소에 파일을 커밋할 필요 없이 호환 가능한 모든 에이전트가 지침을 가져올 수 있습니다.
활용 사례
- 1기술 문서 정교화에이전트에게 README를 다시 작성하도록 요청하여 반복적인 AI 채우기 단어와 과도한 em-dash 사용을 제거하십시오.
- 2프로젝트 전반의 에이전트 동작 표준화규칙 세트를 중앙 MCP server로 배포하여 모든 코딩 에이전트가 동일한 문체 표준을 따르도록 하십시오.
- 3커밋 메시지 품질 향상AI가 단조로운 3단 나열이나 의미 없는 대조를 피하여 git 커밋을 작성하도록 지시하십시오.
프로젝트의 README를 바탕으로 작성되었습니다. 모든 활용 사례는 해당 내용의 인용문과 대조하여 확인합니다.
Alchemy MCP 설치 방법
형식 확인: 2026년 11월 10일Cursor에 추가Goose에 추가Claude Code에 Alchemy MCP 설치
$ claude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpCursor에 Alchemy MCP 설치
~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}VS Code에 Alchemy MCP 설치
.vscode/mcp.json
{
"servers": {
"alchemy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}VS Code CLI에 Alchemy MCP 설치
$ code --add-mcp '{"name":"alchemy","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@fernforge/alchemy-mcp"]}'Claude Desktop에 Alchemy MCP 설치
claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}Codex에 Alchemy MCP 설치
$ codex mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcpCodex config.toml에 Alchemy MCP 설치
~/.codex/config.toml
[mcp_servers.alchemy] command = "npx" args = ["-y", "@fernforge/alchemy-mcp"]
Gemini CLI에 Alchemy MCP 설치
$ gemini mcp add -s user alchemy npx -- -y @fernforge/alchemy-mcpGemini settings.json에 Alchemy MCP 설치
~/.gemini/settings.json
{
"mcpServers": {
"alchemy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fernforge/alchemy-mcp"
]
}
}
}자동 검사
2026년 11월 15일에 실행됨전체 보고서 →자동 검사를 통과했습니다. 이는 보안 감사가 아닙니다. 코드를 직접 읽고 서버에 필요한 최소한의 권한만 부여하십시오. 검사 방식
- 소스 저장소 연결 및 접근 가능fernforge/alchemy is public and reachablegithub.com/fernforge/alchemy ↗통과
- 패키지가 이 저장소를 소스로 명시@fernforge/alchemy-mcp names fernforge/alchemy as sourcenpmjs.com/package/@fernforge/alchemy-mcp ↗통과
- 빌드 출처(Sigstore 증명)No build attestation published for this release검사되지 않음
- 오픈 소스 라이선스 (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗통과
- 최근 1년 내 커밋 또는 릴리스Last commit or release 2026-07-05github.com/fernforge/alchemy ↗통과
- OpenSSF Scorecard검사되지 않음
- 패키지 이름이 인기 패키지와 유사하지 않음No popular package one edit away from @fernforge/alchemy-mcp통과
- 패키지 및 해당 종속성에 중요한 보안 권고 없음99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗통과
- 모델에 대한 숨겨진 지침 없음0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters통과
- 파괴적인 도구에 라벨 표시됨검사되지 않음
- 원격 엔드포인트가 MCP 핸드셰이크에 응답검사되지 않음
README
GitHub에서 보기Alchemy
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 질문
Alchemy MCP를 Claude Code에 추가하려면 어떻게 하나요?
터미널에서 claude mcp add alchemy -- npx -y @fernforge/alchemy-mcp를 실행합니다. 모든 프로젝트에서 사용할 수 있게 하려면 --scope user를 추가합니다.
Alchemy MCP를 Cursor에 추가하려면 어떻게 하나요?
~/.cursor/mcp.json를 열고 mcpServers 아래에 서버를 추가합니다. 위 설치 섹션에 표시된 Cursor 구성을 사용합니다.
AI가 LLM처럼 글을 쓰는 것을 어떻게 방지하나요?
프로젝트에 패키지를 설치한 후 에이전트가 생성된 ALCHEMY.md 파일을 참조하도록 설정하거나, init 명령어를 사용하여 기존 에이전트 설정에 연결하십시오.
Alchemy는 구체적으로 어떤 LLM 글쓰기 특징을 제거하나요?
의미 없는 대조, 3단 나열식 문장, 형용사 중첩, 과도한 em-dash 사용, 'delve'나 'leverage'와 같은 불필요한 어휘, 그리고 서론을 끄는 듯한 불필요한 도입부를 타겟팅합니다.
Alchemy를 MCP server로 사용할 수 있나요?
네, Claude Desktop 또는 Cursor와 같은 클라이언트 설정에 추가하여 MCP server로 실행하면 여러 프로젝트에서 필요할 때마다 규칙을 제공할 수 있습니다.