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Non-English Normalizer-MCP-Server - スクリーンショット

Non-English Normalizer-MCP-Server

Windows環境の文字化け(Shift-JIS等)を完全に防ぎ、AIが非英語圏のコードや文書を正確に解析できるようにするGemini CLI向けのMCP拡張機能です。

Data Processing
2902

Y
Yuzuko Underson

PublishedApr 28, 2026
CategoryData Processing

About this app

PowerShell上でファイル読み込み時に日本語が入っていると文字化けが酷いので、「だいたいの文字コードをとりあえずUTF-8して正規化する」ためのMCPサーバーを作成しました。Gemini CLI想定ですが、他のCLIのエージェントツールでも使うことが出来ると思います。
ついでにTree-sitterによる構造解析も一部言語対応しているので、AIがコードを把握する効率も上がります。

少し高度な読み込み:全体だけでなく、末尾や指定範囲をすることでピンポイントで読み込み可能。

バイナリ対応:文字コードが不明な場合はヘキサダンプ形式で中身を確認。

Windowsパス問題:Windows特有のパスエラーも回避済み。

やってること自体は地味ですが使える場面は多いと思います。日本語以外のローカル文字コードも、対応しているものは正規化可能です。

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abmc-ollama https://github.com/DovahkiinYuzuko/abmc-ollama コマンドプロンプトからローカルLLMモデルを開くとき、いちいち ``` ollama list ``` からの ``` ollama run <モデル> ``` の入力が面倒くさかったので、「ちょっと便利に(a bit more convenient)」をモットーに作ったCLIアプリです。Win、Mac、Linuxそれぞれ用のinstaller_(OS).pyを作っているので起動は簡単だと思います。 ``` /abmc-ollama ``` で起動可能です。 ■ 本ツールでできること [1] 実行 / チャット:標準的な対話モード。 [2] モデル追加 (Pull):新しいモデルを名前入力でダウンロード。 [3] モデル削除 (Remove):不要なモデルをリストから消去。 [4] ステータス確認 (Status):VRAM上の稼働状況をチェック。 [5] AI検索チャット:多段RAGチェーンによる自動検索モード。 見て分かる通りコマンド入力が面倒だったので、番号でモデルを選ぶことができるようにしています。AI検索チャットはおまけで、弱いモデルでもそれなりに探してこれるように1モデルで役割分担をさせています。 ■役割分け [1]Planner (計画担当): ユーザーの質問を分析して、解決に最適な検索クエリを最大5つ作成。 [2]Searcher (収集担当): Plannerが作ったクエリを使って、実際にウェブ(BraveやDuckDuckGoなど)を検索。 (APIを入力すれば自分でエンジンは選べます) [3]Extractor (抽出・検証担当):集まった大量のデータから、質問に関係する「事実」だけを抜き出す。日付が古い情報は捨てたり、数値の単位が間違っていないかチェックしたりして、回答の「材料」を厳選する。 [4]Writer (執筆担当):Extractorが選んだ「事実」だけを根拠にして、最終的な回答を書き上げる。AIの勝手な思い込み(ハルシネーション)を抑えて、根拠に基づいた正確な返信を作るアンカー。(すべて防げるわけではありません。) あんまり使えたものではありません。そもそも検索機能はおまけ程度の機能です。ですが、Toolsさえ使うことができるなら4Bモデルでも(精度はともあれ)調べてまとめてきてくれます。1回1回セッションを区切る代わりに、JSONで情報の橋渡しをするようにしています。

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