
jkudish/jev-mcp
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TypeSafeのJevモデルからの高速で安価なタイプ判定をMCPツールとして提供します。
概要
TypeSafeのJevモデルからの高速で安価なタイプ判定をMCPツールとして提供します。 - jev_verify 主張と証拠を照合する。- jev_screen 文脈に入る前に内容を判断する。- jev_find 意味で最良の候補を選び出す。- jev_rerank すべての候補を採点し、ソートする。- jev_classify 項目をクラスにバッチ割り当てする。- jev_decide 有界の代替案を決定する。- jev_compare 2つの文章がどのように関連しているかを判断する。- jev_extract 正則表現と判断を加えたフィールド値を抽出する。- jev_review タスクが完了と宣言される前に提案された差分をスコアリングする。- jev_gate パッチを一回の呼び出しでレビューし、完了の主張を検証する。 各判断はタイプされて返ってきます:確率、そしてほとんどのツールでは信頼度スコアが約150〜500ミリ秒で、ほんの一分の一セントで済みます。安価な機械的チェックは、フロンティアモデルがすべてのページ、請求、候補リストで実行するには遅すぎるため、エージェントはスキップします。
概要(AI 翻訳)
TypeSafeのJevモデルからの高速で安価なタイプ判定をMCPツールとして提供します。
エージェントに12の判断ツールを与えましょう:
- [
jev_verifyは主張と証拠を照合する。 jev_screenは内容が文脈に入る前に判断します。jev_noulは、指定された命題に対して較正された確率を返します。jev_findは意味で最良の候補者を選ぶ。jev_rerankはすべての候補者を採点し、ソートします。jev_classifyはアイテムをクラスにバッチ割り当てします。jev_decideは有界の選択肢を解決します。jev_compareは2つの文章がどのように関連しているかを判断します。jev_extractは正規表現と判断力を組み合わせたフィールド値を引き出します。jev_audit監査は、信頼される前に出元に対して値を抽出します。jev_reviewはタスク完了を宣言する前に提案された差分をスコアリングします。jev_gateはパッチをレビューし、完了の主張を1回の通話で検証します。
各判断はタイプされて返ってきます:確率、そしてほとんどのツールでは信頼度スコアが約150〜500ミリ秒で、ほんの一分の一セントで済みます。安価な機械的チェックは、フロンティアモデルがすべてのページ、請求、候補リストで実行するには遅すぎるため、エージェントはスキップします。
使える用途(用途は無限大です。これはあくまで例です):
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Jev MCP
Fast, cheap, typed judgments from TypeSafe’s Jev model, as MCP tools.
Give your agent twelve judgment tools:
jev_verifychecks claims against evidence.jev_screenjudges content before it enters context.jev_noulreturns a calibrated probability for a stated proposition.jev_findpicks the best candidate by meaning.jev_rerankscores and sorts every candidate.jev_classifybatch-assigns items to classes.jev_decidesettles bounded alternatives.jev_comparejudges how two passages relate.jev_extractpulls field values with regex plus judgment.jev_auditaudits extracted values against their source before they are trusted.jev_reviewscores a proposed diff before the task is called done.jev_gatereviews a patch and verifies completion claims in one call.
Each judgment comes back typed: probabilities, and for most tools a confidence score, in roughly 150 to 500 ms, for a fraction of a cent. The cheap mechanical checks agents otherwise skip, because a frontier model is too slow to run on every page, claim, or candidate list.
What you can use it for (the use cases are endless; these are just examples):
- Fact-check a report, PR description, or agent brief against the sources it cites, claim by claim.
- Screen a fetched page for injected instructions before it enters context, and skip pages with nothing to say.
- Find which document, file, or note answers a question, across hundreds of candidates, with no embeddings and no index to maintain.
- Rerank retrieval results, triage near-duplicates, or order a feed by relevance.
- Route support messages, label issues, or sort an inbox against your own label set, in batches.
- Choose between a handful of options with evidence and priorities in view, with an explicit ask-the-user escape hatch when it cannot decide.
- Reconcile a changelog against its docs, a summary against its source, or catch two pages that disagree about a price or a date.
- Pull prices, dates, versions, and IDs out of a page or document as verbatim strings the model found but never wrote.
- Score a proposed diff for correctness, spec match, test gap, and blast radius before your agent declares the task done.
- Gate a merge or a ship on completion claims: the patch review and every “tests pass” claim checked against the evidence actually supplied.
This is early software. Expect rough edges. Issues and pull requests are welcome; see CONTRIBUTING.md.
Install
インストール
npx -y @jkudish/jev-mcp設定
{
"mcpServers": {
"jev": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@jkudish/jev-mcp"],
"env": { "TYPESAFE_API_KEY": "ts_..." }
}
}
}