README 自动摘要
根据 README 自动整理于 2026年10月24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 MCP 服务器，把 TypeSafe AI 的 Jev 决策模型暴露给任意 MCP 宿主，让 agent 针对一个 state 或一批文件提出类型化问题，并得到紧凑、可审计的答案。
它怎么用 Jev
agent 调用 jev_ask，传入 state 或 files 以及类型化问题（noul、choice、score）。服务器把每个 state、文件或记录作为一次请求发给 Jev，然后在代码中根据 certainty 与 act_above/review_above 阈值计算 act/review/abstain；agent 只读到 {answer, certainty, decision}。
用到的原语:choicescorenoul
值得抄的做法
在服务器代码中根据 Jev 的 certainty 和调用方阈值计算 act/review/abstain 判定，不让模型自己的意见参与门控。
怎么试
bunx typesafe-mcp，或在设置 TYPESAFE_API_KEY 后加入 MCP 宿主配置。
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-1.14.0- 项目信号
jev-1.14.0- 项目分类
jev-1.14.0- 模式标签
jev-1.14.0
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0.97
- 展示了 System One 用法在材料中检出0.67
- 写了怎么处理不确定在材料中检出0.67
- 给出了实测数字片段中未检出0.02
- 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0.29
- 是模型本身的复刻片段中未检出0.06
- 解决的问题够普遍（0–2）按 0–2 打分1.64 / 2
- 与 Jev 相关在材料中检出0.99
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24日 读 README 写成。