Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Ask TypeSafe Jev yes/no, choice and score questions and receive structured model judgments.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
JEV_API__KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"judgevet": {
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add judgevet --env JEV_API__KEY=your-value -- uvx judgevetTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"judgevet": {
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"judgevet": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Alberto-Codes bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: JEV_API__KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.23.0) kam vor 12 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
A typed Python client for TypeSafe's Jev (System One) judgment model, with CLI and optional MCP entry points. Use it to ask structured questions about content—for example, whether a support ticket concerns billing.
The state is your content. A question describes what to evaluate. A typed answer contains the model's values, which your application can inspect or compare with a local acceptance policy.
Unofficial and not affiliated with TypeSafe. The official TypeSafe Python SDK also provides typed questions and synchronous and asynchronous clients. judgevet adds a shared library, CLI and MCP contract with local policy evaluation. The library and CLI install without the MCP runtime.
Documentation status: draft. Start below or follow the first-judgment tutorial for environment setup, checkpoints and recovery steps.
Use Python 3.12 or newer. In a virtual environment:
python -m pip install 'judgevet==0.23.0'
judgevet --help
<!-- x-release-please-end -->
Supply a TypeSafe API key through your process environment or secret provider. This example reads JEV_API__KEY and passes it explicitly to the library. Do not put real keys in source or command arguments. The installation guide covers other installation methods.
This call sends the state, questions and selected model to the configured service. Send only content you are authorized to disclose. Read the data and credential guidance before using sensitive content. The example uses a synthetic ticket:
import os
from judgevet import HTTPSystemOneAdapter, Noul
with HTTPSystemOneAdapter(api_key=os.environ["JEV_API__KEY"]) as client: response = client.system_one( state="I was charged twice. Please help today.", questions={"billing": Noul(instructions="Is this about billing?")}, )
answer = response.nouls["billing"] print(f"Probability of billing: {answer.noul}") print(f"Resolved model: {response.model}") print(f"Input tokens: {response.usage.input_tokens}")
The context manager closes the HTTP client after the call. The answer remains available. If the import or call fails, use the tutorial's recovery steps or the troubleshooting guide.
A Noul value such as 0.85 reports the model's probability of yes. The actual value varies. It is not a boolean, a measured accuracy rate or an instruction to route the ticket. Noul has no separate confidence field. See the vendor's Noul definition.
The returned container also records the resolved model and token usage. Other question types let you select a label or evaluate an ordered rubric:
| Question | What its answer contains |
|---|---|
Noul | Probability of yes |
Choice | Selected label, per-label probabilities and confidence |
Score | Continuous score, rubric legend, per-level probabilities and confidence |
The vendor API reference defines those fields. The question-type explanation shows how to choose a type and distinguish score, confidence and probability.
A local policy can require a minimum value before your application accepts an answer. For example, 0.85 meets a minimum of 0.8 and fails one of 0.9. These are teaching thresholds, not production recommendations. A passing policy does not prove the model is correct or perform the application's next action. Try the first-policy tutorial with synthetic answers; it requires no key or network.
| Need | Start here |
|---|---|
| Learn one complete service call | First judgment |
| Call from an async application | Async Python guide |
| Use a mounted key or secret provider | Credential sources |
| Deploy in containers or serverless | Deployment guide |
| Correlate diagnostic events | Event contract and caller binding |
| Configure a proxy or private CA | Network configuration |
| Configure bounded retries | Retry limits |
| Handle service and transport failures | Library error handling |
| Evaluate typed or JSON policies in Python | Policy guide |
| Use shell commands, files or stdin | CLI inputs and CLI policies |
| Give an agent judgment tools | Optional MCP installation, connection and discovery |
| Look up types, options or schemas | Reference map |
| Understand thresholds and tradeoffs | Local policy explanation |
| Choose an entry point and own its lifecycle | Library-first architecture |
The CLI uses the same library and can return JSON or a policy exit status. The optional MCP server exposes ask_noul, ask_choice, ask_score and evaluate_policy over stdio. Follow the connection guide to install the extra and configure a host. These are alternative entry points; you do not need MCP to use Python or the CLI.
Exact documentation examples run against isolated installations with synthetic answers. Those checks establish local wiring, not model quality or calibration. Live evidence covers only the observed cases and resolved jev-1.13.0 model. The 429/529 error bodies remain unseen; other models and untouched fields remain unverified. The verification explanation separates local tests, vendor statements and live observations.
Diagnostics are quiet by default. Debug metadata excludes state and question text, but protocol errors, CLI error envelopes and arbitrary tracebacks can contain sensitive content. Review them before sharing. The security policy describes credential, disclosure and diagnostic limits.
Read the contribution policy before proposing work. Use the maintainer procedures for documentation checks, package verification and releases. Repository contribution rules define gates and commits. The verification ledger records which service claims a live call has verified.