Oyemi MCP

🚀 Oyemi MCP Server

Oyemiの意味論辞書用のMCP（Model Context Protocol）サーバーです。Claude、ChatGPT、GeminiなどのAIエージェントに対して、決定論的な単語からコードへのマッピングと感情分析を提供します。

✨ 主な機能

• 意味論的エンコーディング：単語を決定論的な意味論的コードに変換します。
• 感情分析：辞書ベースの感情値を使ってテキストの感情を分析します。
• 意味論的類似度：2つの単語の類似度を測定します。
• 同義語/反義語検索：関連する単語を検索します。
• 実行時の依存関係がゼロ：実行時に外部のNLPライブラリを必要としません。

📦 インストール

pip install oyemi-mcp

またはソースからインストールする場合は：

git clone https://github.com/Osseni94/oyemi-mcp
cd oyemi-mcp
pip install -e .

📚 ドキュメント

Claude Desktop

claude_desktop_config.jsonに以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "oyemi": {
      "command": "oyemi-mcp"
    }
  }
}

Claude Code

MCP設定に以下を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "oyemi": {
      "command": "oyemi-mcp"
    }
  }
}

💻 使用例

基本的な使用法

encode_word

単語をその意味論的コードにエンコードします。

encode_word("happy")
-> {
    "word": "happy",
    "code": "1023-00012-3-2-1",
    "pos": "adjective",
    "abstractness": "abstract",
    "valence": "positive"
}

analyze_text

テキストの感情を分析します。

analyze_text("I feel hopeful but anxious about the future")
-> {
    "valence_score": 0.0,
    "sentiment": "neutral",
    "positive_words": ["hopeful"],
    "negative_words": ["anxious"],
    ...
}

semantic_similarity

2つの単語の意味論的類似度を比較します。

semantic_similarity("happy", "joyful")
-> {
    "similarity": 0.85,
    "relationship": "very similar"
}

find_synonyms

単語の同義語を検索します。

find_synonyms("happy")
-> {
    "synonyms": ["glad", "felicitous", "well-chosen"]
}

find_antonyms

単語の反義語を検索します。

find_antonyms("happy")
-> {
    "antonyms": ["unhappy"]
}

batch_encode

複数の単語を一度にエンコードします。

batch_encode(["happy", "sad", "neutral"])
-> {
    "results": [
        {"word": "happy", "valence": "positive"},
        {"word": "sad", "valence": "negative"},
        {"word": "neutral", "valence": "neutral"}
    ]
}

get_lexicon_info

辞書に関する情報を取得します。

get_lexicon_info()
-> {
    "name": "Oyemi",
    "version": "3.2.0",
    "word_count": 145014
}

🔧 技術詳細

コード形式

OyemiコードはHHHH-LLLLL-P-A-Vの形式に従います：

📄 ライセンス

MITライセンス

著者

Kaossara Osseni - grandnasser.com