README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月14日，不是本站运行记录。运行步骤和作者声称的效果仍需核验。
这是什么
一个非官方、社区维护的 MCP 服务器，将 TypeSafe AI 的 Jev 决策模型暴露为四个保守、只读的 stdio 工具，用于有界概率决策，作为 MCP 客户端和编码代理的第二意见层。
它怎么用 Jev
Jev 做出有界决策：在 2–255 个明确备选方案中选择（jev_decide）、在已知工具/子系统间路由（jev_route）、提供低/中/高/严重风险信号建议（jev_risk_score），以及针对阈值的 yes/no 概率（jev_gate）。结果是建议性的；最终决策由宿主模型做出。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
将 Jev 视为建议性的第二意见层，而非证明或授权；确定性证据优先于概率建议。
怎么试
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Afloat16/jev-mcp/v0.5.0/scripts/install.sh | bash -s -- codex
README 片段的模型判断
项目信号使用仓库元信息、已有摘要与 README 前 700 个字符；没有通读完整项目。“未检出”仅表示这些材料中未检出，并不证明项目没有该能力。这里保留原始判断与实际记录的模型、日期，不是源码审计或运行验收。
模型与判定日期
- 收录门禁
jev-1.13.0- 项目信号
jev-1.13.0- 项目分类
jev-1.13.0- 模式标签
jev-1.13.0
证据
这些信号只读取仓库元信息、已有摘要与清理后的 README 前 700 字符。≥ 0.60 表示片段中有提及，≤ 0.40 表示未检出，中间为未判定；都不是源码审查或运行结果。「可运行工具」题排除了研究实验，「推荐」题筛的是学习案例 Top 10，不是内容质量合格与否。
- Jev 是项目的核心在材料中检出0.94
- 展示了 System One 用法片段中未检出0.34
- 写了怎么处理不确定片段中未检出0.09
- 给出了实测数字片段中未检出0.05
- 是能跑起来的工具在材料中检出0.98
- 学习案例 Top 10 候选信号片段中未检出0.35
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.09
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.12 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.98
无判定区（0.40–0.60）
无判定区（0.40–0.60）
各阶段的 Jev 模型与判定日期见上方记录。简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年10月14日 读 README 写成。