TypeSafe의 Jev 모델에서 제공하는 빠르고 저렴하며 타이핑된 판단을 MCP 도구로 활용할 수 있습니다.

중개인에게 12가지 판단 도구를 주세요:

• jev_verify 주장과 증거를 대조합니다.
• jev_screen는 내용이 맥락에 들어가기 전에 판단합니다.
• jev_noul는 명제에 대해 보정된 확률을 반환합니다.
• jev_find는 의미에 따라 가장 적합한 후보를 선택합니다.
• jev_rerank는 모든 후보자를 채점하고 분류합니다.
• jev_classify 항목을 클래스에 배치 할당합니다.
• jev_decide 는 유한한 대안을 정합니다.
• jev_compare 는 두 구절이 어떻게 연결되는지 판단합니다.
• jev_extract는 정규 표현식과 판단을 더한 필드 값 추출.
• jev_audit 감사는 신뢰하기 전에 출처에 대한 값을 추출합니다.
• jev_review는 작업이 완료되기 전에 제안된 diff를 점수 매깁니다.
• jev_gate는 한 통화로 패치를 검토하고 완료 주장을 확인합니다.

각 판단은 타이핑된 상태로 돌아옵니다: 확률, 그리고 대부분의 도구에서는 신뢰도 점수가 대략 150에서 500ms 정도 걸리며, 아주 한 줌 정도의 차이로 답합니다. 저렴한 기계식 검사는 에이전트들이 건너뛰는데, 프런티어 모델은 모든 페이지, 청구항, 후보 목록을 실행하기에는 너무 느리기 때문입니다.

사용할 수 있는 용도(사용 사례는 무한합니다; 예시일 뿐입니다):

Jev MCP

Fast, cheap, typed judgments from TypeSafe’s Jev model, as MCP tools.

Give your agent twelve judgment tools:

• jev_verify checks claims against evidence.
• jev_screen judges content before it enters context.
• jev_noul returns a calibrated probability for a stated proposition.
• jev_find picks the best candidate by meaning.
• jev_rerank scores and sorts every candidate.
• jev_classify batch-assigns items to classes.
• jev_decide settles bounded alternatives.
• jev_compare judges how two passages relate.
• jev_extract pulls field values with regex plus judgment.
• jev_audit audits extracted values against their source before they are trusted.
• jev_review scores a proposed diff before the task is called done.
• jev_gate reviews 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.

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