这是什么
一个 Python MCP 服务器，把 TypeSafe Jev 的类型化 classify、score、check、match 和 screen 判断暴露为工具，让任何支持 MCP 的 agent 都能在封闭答案决策上获得校准后的置信度。
它怎么用 Jev
每个工具把 state 加上类型化问题（Choice、Score 或 Noul）发给 Jev，返回包含答案、confidence、probabilities 和 band 的结构化信封。Agent 调用 jev_classify、jev_score、jev_check、jev_match 或 jev_screen；策略阈值集中在 jev_mcp/questions.py。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
Order-ensemble 把反转条件顺序产生的分歧变成廉价的复核信号。
怎么试
设置 TYPESAFE_API_KEY，然后运行 uvx --from git+https://github.com/blakestone-x/jev-mcp@v0.2.1 jev-mcp。
证据
每一行都是就 README 问 Jev 的一道题。≥ 0.60 算「是」，≤ 0.40 算「否」，中间这一段 Jev 不下判断。
- Jev 是主角是0.95
- 有 System One 用法否0.32
- 处理了不确定性否0.05
- 有实测数据否0.26
- 可直接跑是0.98
- 值得推荐否0.32
- 是模型的复刻否0.04
- 问题普遍性按 0–2 打分1.40
- 与 Jev 相关是0.98
信号由 Jev jev-1.13.0 判定，简介由 DeepSeek V4.1 Flash 于 2026年9月20日 读 README 写成。