Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Typed yes/no, pick-one and score judgments from Jev in one batched call; typed escalation back.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"jev-use": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jev-use"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add jev-use -- npx -y jev-use프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"jev-use": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jev-use"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"jev-use": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jev-use"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 shitianfang 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.8.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 御府和田玉 在售作品查询
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Live in-stock Hetian jade from Yufu, Shanghai: prices, monthly price guide, book a viewing.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
English | 简体中文
The best way for Claude Code, Codex, and pi to work with Jev: hand the tasks that need no text output to Jev — faster steps, fewer tokens, tasks done sooner and better.
It makes the LLM and Jev true collaborators: when content needs to be written, the LLM takes over; when a step just needs a fast decision, Jev executes it.
Directions task: Jev clicks, the LLM types — 10 decisions (p50 274 ms) · 4 writes; Jev rejects a wrong route, the LLM rewrites
Context compaction — 200 messages judged in 7 calls, one LLM paragraph replaces the dropped pile; recall 3/3
Pong: ball speed = decision latency — 86 Jev decisions in 20 s vs 6 (haiku) and 3 (gemini) called the usual way; enum-constrain both and the gap is 3×
Gate every shell command — dangerous ones denied in ~230 ms with a reason, zero LLM tokens
Every demo is a rerunnable script in bench/examples/; all numbers, methodology, variance and caveats: bench/RESULTS.md · third-party measurements: docs/evidence.md.
npx -y jev-use install # wires Claude Code, Codex, and pi — whichever it finds
Set one key in the environment your agent runs in (JEV_BACKEND=mock for a keyless dry run):
| Provider | Env var |
|---|---|
| TypeSafe direct | TYPESAFE_API_KEY |
| OpenRouter | OPENROUTER_API_KEY |
| Vercel AI Gateway | AI_GATEWAY_API_KEY |
npx -y jev-use doctor checks the wiring. Judged state goes to the provider you configure; JEV_BACKEND=mock stays local. Plugin form with the routing skill and the PreToolUse gate: harness/claude-code · harness/codex.
npm i jev-use — zero runtime dependencies on the judgment path:
import { Jev, check, pick, rate } from "jev-use";
const jev = new Jev();
const { answers } = await jev.judge(state, { next: pick("Next action?", { merge: "all green", rerun: "looks flaky", hold: "needs attention" }), risk: rate("How risky?", ["routine", "worth a look", "incident"]), passed: check("Did the run fully succeed?"), }); // answers.next → { answer: "merge", confidence: 0.93, confidenceFrom: "reported", escalate: false }
Anything Jev can't or shouldn't decide comes back with escalate: true and a typed reason. Tools, verdict shape, escalation contract, CLI: docs/reference.md.
| File | Job |
|---|---|
| src/protocol.ts | Questions (check/pick/rate), verdicts, escalation reasons |
| src/dispatch.ts | Pre-call routing: what never reaches Jev |
| src/judge.ts | screen → backend → hand back what is unsure; gate |
| src/jev.ts | The Jev client over that engine |
| src/redact.ts | Credentials stripped from a gated action before it is sent |
| src/backends/ | TypeSafe, OpenRouter, Vercel, mock adapters |
| src/server.ts | The two MCP tools |
| src/cli.ts | install, serve, hook gate, doctor |
| skills/jev-use/SKILL.md | The routing rules the agent follows |
$ npm run typecheck && npm test # unit tests incl. per-provider wire fixtures
$ npm run smoke # real MCP client ↔ built CLI over stdio $ node bench/run.mjs # micro-benchmarks, your key and region
Substantially written with Claude Code (AI-assisted).
MIT © shitianfang