Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
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.
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。
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。
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。
JEV_API__KEY「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
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。
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。
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。
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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
入力が必要なもの:JEV_API__KEY
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
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
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
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。
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.