oyemi-mcp

Servidor MCP Oyemi

Servidor MCP (Model Context Protocol) para el léxico semántico Oyemi. Proporciona mapeo determinista de palabras a códigos y análisis de valencia para agentes de IA como Claude, ChatGPT y Gemini.

Características

• Codificación semántica: Convierte palabras en códigos semánticos deterministas
• Análisis de valencia: Analiza el sentimiento del texto usando valencia basada en léxico
• Similitud semántica: Mide cuán similares son dos palabras
• Búsqueda de sinónimos/antónimos: Encuentra palabras relacionadas
• Cero dependencias en tiempo de ejecución: No se necesitan bibliotecas externas de PNL en tiempo de ejecución

Instalación

pip install oyemi-mcp

O instalar desde el código fuente:

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

Configuración

Claude Desktop

Agregar a tu claude_desktop_config.json:

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

Claude Code

Agregar a tu configuración de MCP:

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

Herramientas disponibles

encode_word

Codifica una palabra a su código semántico.

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

analyze_text

Analiza la valencia/sentimiento del texto.

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

semantic_similarity

Compara dos palabras semánticamente.

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

find_synonyms

Encuentra sinónimos de una palabra.

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

find_antonyms

Encuentra antónimos de una palabra.

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

batch_encode

Codifica múltiples palabras a la vez.

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

get_lexicon_info

Obtiene información sobre el léxico.

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

Formato de código

Los códigos Oyemi siguen el formato HHHH-LLLLL-P-A-V:

Componente	Descripción	Valores
HHHH	Superclase semántica	Código de categoría de 4 dígitos
LLLLL	ID de synset	Identificador único de 5 dígitos
P	Parte del discurso	1=sustantivo, 2=verbo, 3=adjetivo, 4=adverbio
A	Abstracción	0=concreto, 1=mixto, 2=abstracto
V	Valencia	0=neutral, 1=positivo, 2=negativo

Casos de uso

• Análisis de sentimiento con IA: Permite que los agentes de IA comprendan el tono emocional
• Fundamentación semántica: Proporciona puntuaciones de valencia concretas en lugar de adivinar
• Análisis de texto: Analiza documentos, reseñas, comentarios
• Relaciones entre palabras: Encuentra sinónimos, antónimos, palabras similares

Licencia

Licencia MIT

Autor

Kaossara Osseni - grandnasser.com