使用说明
MCP字符工具
LLM处理单个字符或计算单词中r的数量所需的最后一件事。这是一个MCP服务器，提供14多种全面（且美观）的字符和文本分析工具，帮助LLM处理单个字符——这是他们由于标记化而难以解决的问题。
看出差异
| 无MCP（错误） | 有MCP（正确） |
|---|---|
| 声称“大蒜”中有2个r | 正确识别“大蒜”中的1 r |
为什么存在
首先，为什么不呢？其次，大型语言模型将文本标记为子词，而不是单个字符。例如，“草莓”可能会变成像这样的代币 ["straw", "berry"]，因此该模型从未真正“看到”单个字母。此MCP服务器通过一套工具为LLM提供“角色级视觉”。
安装
通过npx（推荐）
npx mcp-character-tools
通过npm（全局安装）
npm install -g mcp-character-tools
mcp-character-tools
来源
git clone https://github.com/Aaryan-Kapoor/mcp-character-tools
cd mcp-character-tools
npm install
npm run build
npm start
使用Claude Desktop
添加到您的Claude Desktop配置(claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"char-tools": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-character-tools"]
}
}
}
所有工具参考
看 sample_outputs.md 查看所有14+工具的输入和输出的完整示例。
| 工具 | 说明 |
|---|---|
count_letter |
数一个特定的字母 |
count_letters |
一次数多个字母 |
count_substring |
统计子字符串出现次数 |
letter_frequency |
获取频率分布 |
spell_word |
分成角色 |
char_at |
在索引处获取字符 |
nth_character |
获取第n个字符（从1开始） |
word_length |
获取精确长度 |
reverse_text |
反转文本，检测回文 |
compare_texts |
比较两个文本 |
analyze_sentence |
逐字分解 |
batch_count |
跨多个单词计数 |
get_tricky_words |
列出常见的误算单词 |
check_tricky_word |
检查单词是否棘手 |
发展
# Install dependencies
npm install
# Build
npm run build
# Run tests
npm test
# Run tests with coverage
npm run test:coverage
# Development mode with auto-rebuild
npm run dev
测试
该项目包括对所有工具的全面测试：
npm test
测试文件：
tests/counting.test.ts-计数工具测试tests/spelling.test.ts-拼写工具测试tests/analysis.test.ts-分析工具测试tests/tricky-words.test.ts-棘手的单词资源测试tests/visualization.test.ts-可视化实用程序测试
许可证
麻省理工学院