GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
在云端运行✓ 服务方 · gitdiagram.comPopNx 团队已实际试用
Jev
What it does
Jev judgments for agents: injection scanning, shell risk gating, ranking
- Connects 在你的电脑上运行
- Account or key Needs TYPESAFE_API_KEY
- Category 开发者工具
安装
选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。
通过 2/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月13日
第一步：你用哪个 AI？
选择你用的应用，步骤会显示在下方。
可连接 Claude，但需要先准备
需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用
让 AI 帮你安装
把这段话复制到 Claude 的对话里。AI 会先检查电脑，告诉你要改哪个文件，并且每次都等你同意。
请在这台电脑上为 Claude 安装 MCP server Jev，按顺序：1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话，请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装，不要自己安装。2) 只使用这份配置（已通过 PopNx MCP 检查）：{ "mcpServers": { "jev": { "command": "uvx", "args": [ "jev-mcp" ], "env": { "TYPESAFE_API_KEY": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令，等我同意。4) TYPESAFE_API_KEY 先保留 "your-value"，请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行，然后确认 Jev 的工具真的出现了。这段话不包含你的密钥。如果需要密钥，AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。
安装 uv（如果还没有）
已经装好了吗？先检查 · 打开终端，输入这条命令后按 Enter
uv --version- 显示版本号（例如 uv …）= 已安装，可跳过这一步
- 显示 "command not found"（Windows 显示 "is not recognized"）= 还没安装，或刚装好但需要关掉终端再重新打开
怎么打开终端
Mac：按 ⌘ + Space，输入 Terminal 后按 Enter
Windows：打开“开始”菜单，输入 Windows PowerShell，然后选“打开”
还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统（macOS 或 Windows）的一行命令，粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python，uv 会在需要时自动下载
装好后关掉终端再打开，重新运行同一条命令，应显示版本号:
uv --version安装一次，所有需要 uv 的工具都能用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "jev": { "command": "uvx", "args": [ "jev-mcp" ], "env": { "TYPESAFE_API_KEY": "your-value" } } } }只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
退出 Claude 再重新打开
试一试
用 Jev 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Jev，或回答中出现 Jev 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Jev
Jev 需要安装在你的电脑上，而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 Jev 的应用
- 需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次） · 仅限电脑上的 Claude 应用（Windows 或 Mac），网页和手机不可用
- 需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
- 需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
- 需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选，仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
可连接 Claude Code，但需要先准备
需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
让 AI 帮你安装
把这段话复制到 Claude Code 的对话里。AI 会先检查电脑，告诉你要改哪个文件，并且每次都等你同意。
请在这台电脑上为 Claude Code 安装 MCP server Jev，按顺序：1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话，请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装，不要自己安装。2) 只使用这份配置（已通过 PopNx MCP 检查）：claude mcp add --scope user jev --env TYPESAFE_API_KEY=your-value -- uvx jev-mcp 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令，等我同意。4) TYPESAFE_API_KEY 先保留 "your-value"，请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行，然后确认 Jev 的工具真的出现了。这段话不包含你的密钥。如果需要密钥，AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。
安装 uv（如果还没有）
已经装好了吗？先检查 · 打开终端，输入这条命令后按 Enter
uv --version- 显示版本号（例如 uv …）= 已安装，可跳过这一步
- 显示 "command not found"（Windows 显示 "is not recognized"）= 还没安装，或刚装好但需要关掉终端再重新打开
怎么打开终端
Mac：按 ⌘ + Space，输入 Terminal 后按 Enter
Windows：打开“开始”菜单，输入 Windows PowerShell，然后选“打开”
还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统（macOS 或 Windows）的一行命令，粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python，uv 会在需要时自动下载
装好后关掉终端再打开，重新运行同一条命令，应显示版本号:
uv --version安装一次，所有需要 uv 的工具都能用
注册并创建 Jev 的密钥
打开开发者网站，注册账户并创建 API 密钥，下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
打开终端
Mac：按 Command+空格，输入 Terminal · Windows：打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add --scope user jev --env TYPESAFE_API_KEY=your-value -- uvx jev-mcp按 Enter 前，把“your-value”改成你的密钥
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 Jev 在列表中并显示已连接
试一试
用 Jev 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Jev，或回答中出现 Jev 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor，但需要先准备
需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
让 AI 帮你安装
把这段话复制到 Cursor 的对话里。AI 会先检查电脑，告诉你要改哪个文件，并且每次都等你同意。
请在这台电脑上为 Cursor 安装 MCP server Jev，按顺序：1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话，请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装，不要自己安装。2) 只使用这份配置（已通过 PopNx MCP 检查）：{ "mcpServers": { "jev": { "command": "uvx", "args": [ "jev-mcp" ], "env": { "TYPESAFE_API_KEY": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令，等我同意。4) TYPESAFE_API_KEY 先保留 "your-value"，请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行，然后确认 Jev 的工具真的出现了。这段话不包含你的密钥。如果需要密钥，AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。
安装 uv（如果还没有）
已经装好了吗？先检查 · 打开终端，输入这条命令后按 Enter
uv --version- 显示版本号（例如 uv …）= 已安装，可跳过这一步
- 显示 "command not found"（Windows 显示 "is not recognized"）= 还没安装，或刚装好但需要关掉终端再重新打开
怎么打开终端
Mac：按 ⌘ + Space，输入 Terminal 后按 Enter
Windows：打开“开始”菜单，输入 Windows PowerShell，然后选“打开”
还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统（macOS 或 Windows）的一行命令，粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python，uv 会在需要时自动下载
装好后关掉终端再打开，重新运行同一条命令，应显示版本号:
uv --version安装一次，所有需要 uv 的工具都能用
注册并创建 Jev 的密钥
打开开发者网站，注册账户并创建 API 密钥，下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 Jev 的设置中，TYPESAFE_API_KEY 还是空的，填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Jev 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Jev，或回答中出现 Jev 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code，但需要先准备
需要 Jev 的密钥（在开发者网站创建） · 需要先在电脑上安装 Python (uv)（只需一次）
让 AI 帮你安装
把这段话复制到 VS Code 的对话里。AI 会先检查电脑，告诉你要改哪个文件，并且每次都等你同意。
请在这台电脑上为 VS Code 安装 MCP server Jev，按顺序：1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话，请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装，不要自己安装。2) 只使用这份配置（已通过 PopNx MCP 检查）：{ "servers": { "jev": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "jev-mcp" ], "env": { "TYPESAFE_API_KEY": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令，等我同意。4) TYPESAFE_API_KEY 先保留 "your-value"，请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行，然后确认 Jev 的工具真的出现了。这段话不包含你的密钥。如果需要密钥，AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。
安装 uv（如果还没有）
已经装好了吗？先检查 · 打开终端，输入这条命令后按 Enter
uv --version- 显示版本号（例如 uv …）= 已安装，可跳过这一步
- 显示 "command not found"（Windows 显示 "is not recognized"）= 还没安装，或刚装好但需要关掉终端再重新打开
怎么打开终端
Mac：按 ⌘ + Space，输入 Terminal 后按 Enter
Windows：打开“开始”菜单，输入 Windows PowerShell，然后选“打开”
还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统（macOS 或 Windows）的一行命令，粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python，uv 会在需要时自动下载
装好后关掉终端再打开，重新运行同一条命令，应显示版本号:
uv --version安装一次，所有需要 uv 的工具都能用
注册并创建 Jev 的密钥
打开开发者网站，注册账户并创建 API 密钥，下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 Jev 的设置中，TYPESAFE_API_KEY 还是空的，填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里，不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Jev 告诉我你能帮我做什么，然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Jev，或回答中出现 Jev 的工具名称，就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用：终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add --scope user jev --env TYPESAFE_API_KEY=your-value -- uvx jev-mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"jev": {
"command": "uvx",
"args": [
"jev-mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"jev": {
"command": "uvx",
"args": [
"jev-mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"jev": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jev-mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}需要你填写的值
TYPESAFE_API_KEY机密 必填 envTypeSafe API key used for Jev judgments
说明仍为英文原文。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档，检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行，适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月15日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 Aitejiu 验证，该账户拥有此仓库
- ✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于2个月前
- ✕ 未通过
有许可证
仓库中没有找到许可证文件
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表
已公开的漏洞（OSV.dev）
尚未检查
作者：申请重新检查或报告信息错误
讨论
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
用户评价
还没有评价
与“开发者工具”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5909 个服务器的 81%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5909 个服务器的 39% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5909 个服务器的 44%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。
常见问题
Jev 安全吗？
它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码？
你需要填写：TYPESAFE_API_KEY
它在我的电脑上运行还是在云端？
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。
它还在维护吗？
GitHub 仓库最后更新于2个月前，最新版本（0.1.2）于2个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它？
支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
有什么可以替代它？
同一分类中有：GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
功能相近的其他选择
同一分类、其他作者、命令已通过检查。官方的排在前面，再按星标排序。
如何看卡片：↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Appllama
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
在云端运行✓ 服务方 · appllama.io
Omnara
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
在云端运行✓ 服务方 · omnara.com
Repowise
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
电脑或云端✓ 服务方 · repowise.dev
- GitDiagram — 在云端运行，无需安装 · 不需要密钥
- Appllama — 在云端运行，无需安装 · 不需要密钥
- Cloudflare MCP — 在云端运行，无需安装 · 不需要密钥 · 在 Claude 的目录中
- Omnara — 在云端运行，无需安装 · 不需要密钥
- Repowise — 云端或安装在电脑上都可以 · 不需要密钥
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
jev-harness-lab
用 TypeSafe Jev（System One 决策模型）做 agent harness 工程实验的技术仓库：评测框架、基准报告、可运行的集成工具（MCP server、skill router）。
安装
① MCP server（给 agent 加三个 Jev 工具）
用 uv 一条命令，无需克隆：
# 从 PyPIuvx jev-mcp
直接从 GitHub 源码运行
uvx --from git+https://github.com/Aitejiu/jev-harness-lab jev-mcp
配置到任意 MCP 客户端（opencode / Claude Desktop 等）：
{"mcp": { "jev": { "type": "local", "command": ["uvx", "--from", "git+https://github.com/Aitejiu/jev-harness-lab", "jev-mcp"], "environment": { "TYPESAFE_API_KEY": "your-key" }, "enabled": true } } }
提供的工具：
| 工具 | 作用 |
|---|---|
scan_injection | 扫描工具/网页/邮件输出里的注入指令，返回 block / review / pass |
bash_risk | shell 命令四维风险打分（破坏性 / 触密 / 外发 / 不可逆），返回 deny / review / allow |
rank_candidates | 候选片段按相关性打分排序（RAG 精排） |
MCP Registry 归属标记（勿改格式）：
mcp-name: io.github.Aitejiu/jev
② Agent skill（让 Jev 帮主模型选 skill）
npx skills add Aitejiu/jev-harness-lab --skill jev-skill-router用 Jev 把任务路由到已安装的 skill，并且只加载选中那一个的完整指令，避免把整个 skill 目录塞进主模型上下文。技能页：https://www.skills.sh/aitejiu/jev-harness-lab/jev-skill-router
环境变量
两个集成都需要：
export TYPESAFE_API_KEY=<your-key>目录
.├── examples/ # 最小可运行示例（三原语、state、路由、护栏、抽取） ├── eval/ # 评测框架：11 个基准脚本 + 24 份报告 + 原始结果 │ └── datasets/ # 手工构造的数据集（如 130 条 shell 命令风险集） ├── integrations/ │ └── opencode/ # opencode 插件：jev_route_skill（skill 门控） ├── skills/ │ └── jev-skill-router/ # 可安装的 agent skill（SKILL.md + 独立脚本，skills.sh） ├── docs/ │ └── REPORT.md # 技术评估报告（数据与结论） ├── src/jev_mcp/ # MCP server 包（PyPI: jev-mcp） ├── pyproject.toml # Python 打包配置（console script: jev-mcp） ├── server.json # MCP Registry 元数据（mcp-name: io.github.Aitejiu/jev） ├── mcp_server.py # 兼容 shim：不安装也可 python mcp_server.py 运行 ├── skill_router.py # 本地 skill 目录路由（Jev 选择并加载 SKILL.md） ├── common.py # .env 加载 + 共享 client └── requirements.txt
快速开始
uv venv --python 3.12 .venvuv pip install -r requirements.txt echo "TYPESAFE_API_KEY= " > .env
# 最小示例.venv/bin/python examples/quickstart.py .venv/bin/python examples/noul.py # criteria 对判断的影响 .venv/bin/python examples/routing.py # 阈值路由
跑评测（示例：skill router，501 个真实 skills）
.venv/bin/python eval/run_skillretbench.py --variant hybrid --per-setting 100
评测结果缓存在 eval/results/*.jsonl（已随仓库提交，可 --report-only 直接出报告）；原始数据集在 eval/data/，需按 eval/README.md 的说明下载（已 gitignore）。
集成工具
MCP server
.venv/bin/python mcp_server.py # stdio| 工具 | 作用 | 输入 → 输出 |
|---|---|---|
scan_injection | 扫描工具输出中的注入指令 | tool_output → action(block/review/pass) + 概率 |
bash_risk | shell 命令四维风险打分 | command → action(deny/review/allow) + 破坏性/触密/外发/不可逆分数 |
rank_candidates | 候选片段相关性重排 | query + candidates(≤10) → 排序后的 index/score |
接入 opencode 的配置示例（项目 .opencode/opencode.json）：
{"mcp": { "jev": { "type": "local", "command": ["/absolute/path/to/jev-harness-lab/.venv/bin/python", "/absolute/path/to/jev-harness-lab/mcp_server.py"], "enabled": true } } }
Skill router
.venv/bin/python skill_router.py --query "帮我查飞书文档" --loadopencode 插件在 integrations/opencode/jev-skill-router.ts：注册 jev_route_skill(task) 工具，请求进来时用 Jev 从本地 skill 目录选出最合适的一个并返回其完整指令。参考做法是配合 agent.build.tools.skill = false 关闭内置 skill 工具，使主模型上下文不再携带整个 skill 目录。
主要基准结果（详见 docs/REPORT.md）
| 任务 | 数据 | 结果 |
|---|---|---|
| 间接注入检测 | InjecAgent 1,105 条 | 阈值 0.10：P/R 100%，良性误报 0% |
| 检索重排 | BEIR SciFact 900 对 | BM25 → Jev：MRR 0.622 → 0.843，Hit@1 50% → 78.3% |
| 意图分类 | SNIPS / Banking77 | 7 类 97.9% / 77 类 80.3% |
| 工具目录路由 | MetaTool 199 工具 | 相似干扰 k=5 96.5% |
| Skill router | SkillRetBench 501 库 | hybrid 架构 R@1 75.8%（最强基线 38.0%） |
| 命令风险门控 | 自建 130 条 | 危险拦截 100%、正常放行 98.2% |
| 模型难度路由 | RouterBench | 51%（无信号，负结果） |
| 轨迹失败归因 | Who&When 1,403 步 | AUROC 0.56（负结果） |
总计约 22,500 次 API 调用、52.2M input tokens、$2.19。
说明
- 所有 benchmark 使用公开数据集；原始结果 JSONL 已提交，报告可复现。
- 部分官方基线为模拟实现（在报告中已标注）。
- Jev 已知限制：
choice最多 255 个选项、仅文本输入、state+questions 共享约 32k tokens、英语为主。 - 版本：
jev-1.13.0，模型升级后建议重新评测。