用途
jevx-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于把 Jevx（jevx.org）提供的 Jev AI 决策能力接入任意兼容 MCP 的客户端，例如 Claude、Cursor、Cline、Codex。它的目标是让客户端能够直接在对话或工作流中发起“类型化决策”调用，而不必自行处理底层 HTTP 请求。
主要能力
- 运行 Jev AI 的类型化决策：用户提供状态以及用于分支判断的问题，返回一个选择、一个分数或一个是/否结果。
- 每个选项附带经过校准的概率，便于在多个候选之间比较或做分支判断。
- Jev AI 是 TypeSafe 的零样本决策模型：输入文本或 JSON，输出类型化数值；当标签集合发生变化时，不需要数据集、微调或重新训练。
- 提供 decide 与 validate_questions 等工具能力，用于实际决策与问题校验。
使用方式
- 在 jevx.org/settings/apikeys 创建一个 API 密钥。资料明确说明：不存在匿名决策端点，因此必须使用密钥，就像未登录运行试验场一样。
- 将客户端指向
npx -y jevx-mcp（stdio 传输），并在其环境中设置JEVX_API_KEY。 - 调用时传入状态与问题，获取选择、分数或是否结果以及各选项的校准概率。
适用场景
- 需要在 MCP 客户端（如 Claude Desktop / Claude Code、Cursor、Cline、Codex）中直接使用零样本分类或分支决策。
- 标签集合会变化、不想为每次变化重新准备数据集或重训模型的场景。
- 希望以概率形式比较多个选项、辅助判断分支走向的场景。
限制与说明
- 必须持有并配置 JEVX_API_KEY；没有匿名决策端点。
- 关于拒绝的情况：API 在拒绝（密钥无效、请求格式错误等）时仍返回 HTTP 200，但会带有非零代码；decide 和 validate_questions 会将其作为普通工具错误呈现，而不是静默成功。
- Jevx 是面向 Jev AI 的独立试验场与 API，与 TypeSafe AI 无隶属关系。
- 资料未提供其他能力、收费标准、价格或具体使用步骤，这些信息暂未提供。
