Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Ask TypeSafe Jev yes/no, choice and score questions and receive structured model judgments.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
JEV_API__KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"judgevet": {
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add judgevet --env JEV_API__KEY=your-value -- uvx judgevetCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"judgevet": {
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"judgevet": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"judgevet"
],
"env": {
"JEV_API__KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Alberto-Codes, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: JEV_API__KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.23.0) llegó al registro hace 13 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
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.