pangram-mcp
Exposes an analyze tool to classify text as human-written, AI-generated, or AI-assisted using Pangram Labs API.
README
pangram-mcp
An MCP server for Pangram Labs
AI-generated-text detection. Exposes a single analyze tool that classifies text as
human-written, AI-generated, or AI-assisted — with an overall verdict, per-class
fractions, and a per-segment breakdown.
The API key stays in the server's environment and is sent as the x-api-key header; it
is never returned to the model or logged. Callers pass text and receive a classification
— they never handle the credential.
Install / run
Requires an API key from Pangram Labs:
export PANGRAM_API_KEY="your-key"
uvx pangram-mcp
MCP client config
{
"mcpServers": {
"pangram": {
"command": "uvx",
"args": ["pangram-mcp"],
"env": { "PANGRAM_API_KEY": "your-key" }
}
}
}
Configuration
| Env var | Required | Default | Purpose |
|---|---|---|---|
PANGRAM_API_KEY |
yes | — | Pangram Labs API key. |
PANGRAM_API_BASE |
no | https://text.api.pangram.com/v3 |
Endpoint override. |
PANGRAM_TIMEOUT |
no | 60 |
Request timeout (seconds). |
Tool: analyze
Detect AI-generated text.
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
text |
string | Text to classify (required). |
public_dashboard_link |
bool | Request a public shareable Pangram dashboard link (default false; only for non-sensitive text). |
The tool takes inline text only — not a file path. Reading files server-side would let a caller exfiltrate any file the process can read, bypassing the harness's permission-gated file tools. Read files with your own tools and pass the text.
Returns structured output: prediction, prediction_short, headline,
fraction_ai / fraction_ai_assisted / fraction_human (0.0–1.0),
num_ai_segments / num_ai_assisted_segments / num_human_segments, a windows
array (per-segment label, ai_assistance_score, confidence, indices), and an
optional dashboard_link.
Development
uv sync --extra dev
uv run pytest
uv run ruff check .
uv run mypy src
License
MIT — see LICENSE.
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