プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Judgevet

作者:Alberto-Codesバージョン 0.23.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Alberto-Codes/judgevet

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Ask TypeSafe Jev yes/no, choice and score questions and receive structured model judgments.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他
  • 入力が必要なもの:JEV_API__KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "judgevet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "judgevet"
      ],
      "env": {
        "JEV_API__KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add judgevet --env JEV_API__KEY=your-value -- uvx judgevet

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "judgevet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "judgevet"
      ],
      "env": {
        "JEV_API__KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "judgevet": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "judgevet"
      ],
      "env": {
        "JEV_API__KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • JEV_API__KEY 秘密 必須 env
    TypeSafe API key. Tool inputs are sent to TypeSafe for judgment.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Alberto-Codes で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32709件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32709件のうち74%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32709件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Judgevetは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:JEV_API__KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.23.0)がレジストリに届いたのは13 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

SwarmMemo

作者:Hugo0

Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

judgevet

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.

Install and ask one question

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.

Read the answer and make a decision

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:

QuestionWhat its answer contains
NoulProbability of yes
ChoiceSelected label, per-label probabilities and confidence
ScoreContinuous 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.

Choose your next task

NeedStart here
Learn one complete service callFirst judgment
Call from an async applicationAsync Python guide
Use a mounted key or secret providerCredential sources
Deploy in containers or serverlessDeployment guide
Correlate diagnostic eventsEvent contract and caller binding
Configure a proxy or private CANetwork configuration
Configure bounded retriesRetry limits
Handle service and transport failuresLibrary error handling
Evaluate typed or JSON policies in PythonPolicy guide
Use shell commands, files or stdinCLI inputs and CLI policies
Give an agent judgment toolsOptional MCP installation, connection and discovery
Look up types, options or schemasReference map
Understand thresholds and tradeoffsLocal policy explanation
Choose an entry point and own its lifecycleLibrary-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.

Know the limits

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.

Maintainers

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.

PopNxに聞く