io.github.amidabuddha/jev-decision-mcp
Typed Jev decisions in one batched tool: choice, score, and yes/no probabilities.
MCP-сервер · от amidabuddha
Коротко
io.github.amidabuddha/jev-decision-mcp: MCP-сервер, издатель amidabuddha. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-15.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
- Секретов: 1
- Настроек: 3
Требует: TYPESAFE_API_KEY (секрет)
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Пакет
npm jev-decision-mcp (jev-decision-mcp на npm)
- Загрузки npm за неделю: 55 (2026-10-13)
- Загрузки npm за месяц: 841 (2026-10-13)
- Последняя версия на npm: 0.1.3, опубликована 2026-09-24
В OSV нет известных уязвимостей для 0.1.3 (проверено 2026-10-14)
Данные npm взяты из публичного реестра npm (registry.npmjs.org, api.npmjs.org). Каждое число принадлежит своему реестру и никогда не складывается с другим. Реестр, который не публикует число, ничего не показывает: нет числа не значит ноль. Записи об уязвимостях взяты из OSV.dev (CC BY 4.0) и относятся только к объявленной версии; листинг без объявленной версии ответа не получает. Код мы не сканируем.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как локальный MCP-сервер: пакет npm
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --env "TYPESAFE_API_KEY=<YOUR_TYPESAFE_API_KEY>" --transport stdio jev-decision-mcp -- npx -y jev-decision-mcp
[mcp_servers.jev-decision-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "jev-decision-mcp"]
[mcp_servers.jev-decision-mcp.env]
TYPESAFE_API_KEY = "<YOUR_TYPESAFE_API_KEY>"
{
"mcpServers": {
"jev-decision-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jev-decision-mcp"
],
"env": {
"TYPESAFE_API_KEY": "<YOUR_TYPESAFE_API_KEY>"
}
}
}
}
Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Необязательные настройки, которые он тоже перечисляет: JEV_TIMEOUT_MS, TYPESAFE_DEFAULT_MODEL.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.3 | Загрузки за месяц (npm): 841 Загрузки за неделю (npm): 55 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 1 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
decisionmatrix-mcp io.github.inity13/decisionmatrix-mcp
Deterministic multi-criteria decision analysis for AI agents — score, rank & explain options.
-
Typed decisions with Jev / System One via OpenRouter or TypeSafe: classify, verify, rerank, decide.
-
jev-use io.github.shitianfang/jev-use
Typed yes/no, pick-one and score judgments from Jev in one batched call; typed escalation back.
-
snapdec io.github.aktonay/snapdec
Snap decisions for coding agents: local or hosted classify/check/score/rank via MCP.
-
Host-neutral MCP bridge for TypeSafe AI Jev judgments with typed review, routing, and gate tools.
-
judgevet io.github.Alberto-Codes/judgevet
Ask TypeSafe Jev yes/no, choice and score questions and receive structured model judgments.
-
argus-decision-mcp io.github.commet/argus-decision-mcp
Preserve a user-authorized judgment and append later answers. No model verdict or human score.
-
Evaluate state with typed choice, score, and probability questions.
-
Certified business decisions on your own data: what to decide today, run it, record the call.
-
mcp-server-decisions io.github.Roberton003/mcp-server-decisions
Decision tracking with prediction validation and outcome gates for AI agents
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Multi-model deliberation over MCP: full responses plus typed cross-model reactions from other labs.
-
eu-ai-act-compliance-mcp io.github.CSOAI-ORG/eu-ai-act-compliance-mcp
Eu Ai Act Compliance MCP Server by MEOK AI Labs
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
Strale agent skills with remote MCP connector for Strale platform integration.
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
mcp-server io.github.cap-js/mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of CAP applications.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
mdk-mcp-server io.github.SAP/mdk-mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of MDK applications.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Answer product and business questions with data
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
PostHog gives your AI agent direct access to your product analytics, feature flags, experiments, error tracking, surveys, logs, and LLM analytics. Ask questions about your data…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Local 2B and 0.8B decision models: calibrated yes/no, choice and score answers for your agent.
-
ai-architect-mcp-spec io.github.cdeust/ai-architect-mcp-spec
PRD verification and host-driven generation with multi-judge consensus across 17 MCP tools.
-
Stop shipping agents on vibes — agent eval for any MCP workflow. Score output quality, catch PII and prompt injection, verify citations, and enforce cost budgets. 12 MCP tools +…
-
Git-native content governance for AI agents — 27 deterministic MCP tools over stdio and HTTP.
-
legalithm-mcp-server io.github.PedramMadani/legalithm-mcp-server
EU AI Act risk classification, obligations and Article 50 disclosures. Offline, no API key.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Go using the official github.com/modelcontextprotocol/go-sdk. Includes instructions for best practices, a…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in TypeScript/Node.js using the official SDK. Includes instructions for best practices, a prompt for generating…
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Work with PostHog from chat: query product analytics and run SQL, manage feature flags and experiments, triage error tracking issues, and review session replays, surveys, and…
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
-
MCP server providing Prometheus metrics access and PromQL query execution for AI assistants
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
decisionmatrix-mcp io.github.inity13/decisionmatrix-mcp
Deterministic multi-criteria decision analysis for AI agents — score, rank & explain options.
-
Typed decisions with Jev / System One via OpenRouter or TypeSafe: classify, verify, rerank, decide.
-
jev-use io.github.shitianfang/jev-use
Typed yes/no, pick-one and score judgments from Jev in one batched call; typed escalation back.
-
snapdec io.github.aktonay/snapdec
Snap decisions for coding agents: local or hosted classify/check/score/rank via MCP.
-
Host-neutral MCP bridge for TypeSafe AI Jev judgments with typed review, routing, and gate tools.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.