OpenJEV
Typed AI judgments for agents: choice, score, and yes/no probabilities instead of prose.
MCP-сервер · от markylaredo
Коротко
OpenJEV: MCP-сервер, издатель markylaredo. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-10-12. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-13.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
- Секретов: 1
- Настроек: 5
Требует: OPENJEV_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 openjev-mcp (openjev-mcp на npm)
- Загрузки npm за неделю: 437 (2026-10-13)
- Загрузки npm за месяц: 437 (2026-10-13)
- Последняя версия на npm: 0.2.0, опубликована 2026-10-12
В OSV нет известных уязвимостей для 0.2.0 (проверено 2026-10-13)
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 "OPENJEV_API_KEY=<YOUR_OPENJEV_API_KEY>" --transport stdio openjev-mcp -- npx -y openjev-mcp[mcp_servers.openjev-mcp]
command = "npx"
args = ["-y", "openjev-mcp"]
[mcp_servers.openjev-mcp.env]
OPENJEV_API_KEY = "<YOUR_OPENJEV_API_KEY>"{
"mcpServers": {
"openjev-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"openjev-mcp"
],
"env": {
"OPENJEV_API_KEY": "<YOUR_OPENJEV_API_KEY>"
}
}
}
}Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Необязательные настройки, которые он тоже перечисляет: OPENJEV_BATCH_CONCURRENCY, OPENJEV_MAX_RETRIES, OPENJEV_MODEL, OPENJEV_TIMEOUT_MS.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.2.0 | Загрузки за месяц (npm): 437 Загрузки за неделю (npm): 437 Форки (GitHub): 1 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
- Official MCP Registry: выпущена версия 0.2.0 (была 0.1.2)
- Official MCP Registry: изменились переменные окружения (теперь 5): добавлено: OPENJEV_BATCH_CONCURRENCY
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.
-
Typed decisions with Jev / System One via OpenRouter or TypeSafe: classify, verify, rerank, decide.
-
jev-decision-mcp io.github.amidabuddha/jev-decision-mcp
Typed Jev decisions in one batched tool: choice, score, and yes/no probabilities.
-
Host-neutral MCP bridge for TypeSafe AI Jev judgments with typed review, routing, and gate tools.
-
jev-use io.github.shitianfang/jev-use
Typed yes/no, pick-one and score judgments from Jev in one batched call; typed escalation back.
-
MCP server over TypeSafe Jev: typed ask, rank and check judgments return calibrated probabilities.
-
mcp-as-a-judge io.github.OtherVibes/mcp-as-a-judge
MCP as a Judge: a behavioral MCP that strengthens AI coding assistants via explicit LLM evaluations
-
MCP server for Jev (TypeSafe System One): typed decisions with calibrated probabilities.
-
Typed-question decisions from Jev: classify, moderate, route models and guard tool calls.
-
Local 2B and 0.8B decision models: calibrated yes/no, choice and score answers for your agent.
-
Typed decision tools for AI agents, powered by TypeSafe Jev.
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)
-
eu-ai-act-compliance-mcp io.github.CSOAI-ORG/eu-ai-act-compliance-mcp
Eu Ai Act Compliance MCP Server by MEOK AI Labs
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
deepmiro io.github.kakarot-dev/deepmiro
Simulate hundreds of AI agents to predict how communities react to events and policies
-
mcp-server io.github.cap-js/mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of CAP applications.
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
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.
-
mdk-mcp-server io.github.SAP/mdk-mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of MDK applications.
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
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.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
An agentic skills framework & software development methodology that works: planning, TDD, debugging, and collaboration workflows.
-
CrowdStrike Falcon Foundry development skills for building cybersecurity applications on the Falcon platform. Includes UI development, collections, functions, workflows, API…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
4da-mcp-server io.github.4DA-Systems/4da-mcp-server
Upgrade intelligence for AI agents: what an upgrade changes, where it touches your code, CVE scans.
-
inquisitor io.github.1111111111111111111114oLvT2/inquisitor
Hypothesis-driven problem solving for AI agents: probe, falsify, escalate.
-
touchdesigner-mcp-server io.github.8beeeaaat/touchdesigner-mcp-server
MCP server for TouchDesigner - Control and operate TouchDesigner projects through AI agents
-
Your agent asks humans on Salt and gets answers: messages, tap-to-answer cards, invoices.
-
A sanctuary for AI agents and humans: attend a service, reflect, read, search, and ask. No auth.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
A runtime-portable 5-agent quality gate that adjudicates text artifacts before they ship. Five role-conditioned LLM deliberators run a 2-round async protocol with cross-read…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
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…
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.
-
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…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
-
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.
-
Patterns for designing CLIs that coding agents can run reliably: flags, help with examples, pipelines, errors, idempotency, dry-run.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
CLI-backed repo compatibility scans plus agents that audit startup, validation, and docs against reality.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
Server-enforced workflow discipline for AI agents: work items, dependency graphs, quality gates
-
Dynatrace-mcp io.github.dynatrace-oss/Dynatrace-mcp
[DEPRECATED] Dynatrace MCP Server. Migrate to dynatrace-for-ai or Dynatrace Remote MCP Server.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Typed decisions with Jev / System One via OpenRouter or TypeSafe: classify, verify, rerank, decide.
-
jev-decision-mcp io.github.amidabuddha/jev-decision-mcp
Typed Jev decisions in one batched tool: choice, score, and yes/no probabilities.
-
Host-neutral MCP bridge for TypeSafe AI Jev judgments with typed review, routing, and gate tools.
-
jev-use io.github.shitianfang/jev-use
Typed yes/no, pick-one and score judgments from Jev in one batched call; typed escalation back.
-
MCP server over TypeSafe Jev: typed ask, rank and check judgments return calibrated probabilities.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. 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.