Reexpress MCP Server

Reexpress MCP Server

Reexpress MCP Server rozšiřuje LLM o pokročilé statistické ověřování, umožňuje důvěryhodné AI odpovědi a bezpečné, auditovatelné agentní pracovní postupy pro vývojáře a datové vědce.

Co dělá “Reexpress” MCP Server?

Reexpress MCP Server je nástroj určený ke zlepšení pracovních postupů s velkými jazykovými modely (LLM), zejména pro vývoj softwaru a datovou vědu. Funguje jako plug-and-play Model Context Protocol (MCP) server, který poskytuje špičkové statistické ověřování výstupů LLM pomocí odhadovače Similarity-Distance-Magnitude (SDM). Tento odhadovač kombinuje výsledky z více modelů (například GPT-4, o4-mini a text-embedding-3-large) a poskytuje robustní odhady spolehlivosti obsahu generovaného LLM. Reexpress MCP Server umožňuje úkoly jako ověřování odpovědí na dotazy, zpřesňování odpovědí na základě statistické zpětné vazby a přizpůsobení ověřování konkrétním úlohám uživatele. Zpracovává data lokálně (na Apple silicon Macích) a podporuje integraci s externími daty díky explicitní kontrole přístupu k souborům, což z něj činí spolehlivý „druhý názor“ pro kritické AI workflow.

Seznam promptů

  • V dokumentaci repozitáře nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Seznam zdrojů

  • V poskytnuté dokumentaci ani souborech nejsou popsány žádné explicitní MCP resource primitives.

Seznam nástrojů

  • Reexpress: Provádí statistické ověřování výstupů LLM pomocí SDM odhadovače.
  • ReexpressAddTrue: Označí výsledek ověření jako správný a aktualizuje SDM odhadovač.
  • ReexpressAddFalse: Označí výsledek ověření jako nesprávný a aktualizuje SDM odhadovač.
  • ReexpressDirectorySet: Explicitně určuje složky, jejichž soubory mohou být přístupné a zasílány do LLM API.
  • ReexpressFileSet: Explicitně určuje soubory, které mohou být přístupné a zasílány do LLM API.

Případy použití tohoto MCP serveru

  • Ověřování výstupů AI: Poskytuje statistické odhady spolehlivosti odpovědí LLM, pomáhá vývojářům posoudit důvěryhodnost AI obsahu.
  • Interaktivní kontrola kódu a dat: Zajišťuje, že úryvky kódu, analýzy nebo datové výstupy generované LLM jsou statisticky ověřeny před použitím.
  • Dynamická adaptace úkolů: Umožňuje uživatelům přizpůsobit ověřovací model svým potřebám označováním výstupů jako pravdivé nebo nepravdivé, čímž zlepšuje budoucí ověřování.
  • Kontrolovaný přístup k souborům: Nabízí bezpečný a explicitní způsob, jak umožnit LLM přístup pouze k určeným souborům nebo složkám během interakcí, chrání citlivá data.
  • Agentní uvažování se SDM: Umožňuje LLM agentům zpřesňovat své odpovědi nebo žádat o upřesnění na základě zpětné vazby z ověření, což podporuje pokročilejší a autonomní workflow.

Jak to nastavit

Windsurf

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Konfigurační soubor: Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf.
  3. Přidejte Reexpress MCP Server: Vložte následující JSON úryvek do objektu mcpServers:
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
  5. Ověřte: Zkontrolujte, že je Reexpress MCP Server dostupný ve vašem MCP klientu.

Příklad zabezpečení API klíčů

{
  "reexpress": {
    "command": "npx",
    "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  }
}

Claude

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Claude Desktop nebo Claude MCP klienta.
  2. Konfigurační soubor: Otevřete konfigurační panel Claude MCP.
  3. Přidejte Reexpress MCP Server: Přidejte následující položku:
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
  5. Ověřte: Zkontrolujte, že se Reexpress MCP Server objeví a je volitelný.

Příklad zabezpečení API klíčů

{
  "reexpress": {
    "command": "npx",
    "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  }
}

Cursor

  1. Předpoklady: Nainstalujte Node.js, pokud jej nemáte.
  2. Konfigurační soubor: Otevřete nastavení mcpServers v Cursoru.
  3. Přidejte Reexpress MCP Server: Zahrňte:
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte změny a restartujte Cursor.
  5. Ověřte: Potvrďte, že je MCP server uveden v nástrojích Cursoru.

Příklad zabezpečení API klíčů

{
  "reexpress": {
    "command": "npx",
    "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  }
}

Cline

  1. Předpoklady: Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
  2. Konfigurační soubor: Otevřete svůj konfigurační soubor Cline.
  3. Přidejte Reexpress MCP Server: Přidejte:
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. Uložte a restartujte: Uložte změny a restartujte Cline.
  5. Ověřte: Ujistěte se, že MCP server běží a je rozpoznán.

Příklad zabezpečení API klíčů

{
  "reexpress": {
    "command": "npx",
    "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
    }
  }
}

Jak tento MCP použít uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho FlowHunt workflow začněte přidáním MCP komponenty do vašeho toku a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci konfigurace systémového MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "reexpress": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “reexpress” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledUvedeno v README.md
Seznam promptůNenalezeny žádné explicitní šablony promptů
Seznam zdrojůNezdokumentovány žádné MCP resource primitives
Seznam nástrojůNástroje uvedeny/popsány v README.md
Zabezpečení API klíčůVzorový JSON pro konfiguraci
Podpora vzorkování (méně důležité pro hodnocení)Žádná zmínka o podpoře vzorkování

| Podpora Roots | ⛔ | Žádná zmínka o konceptu Roots v dokumentaci nebo README.md |


Na základě výše uvedených tabulek Reexpress MCP Server exceluje v základní funkčnosti LLM ověřování a zaměření na vývojáře, ale postrádá podrobnou dokumentaci promptů, zdrojů a pokročilých MCP funkcí jako Roots nebo Sampling.

Náš názor

Reexpress MCP Server je zaměřený a inovativní MCP server pro statistické ověřování, s dobrou dokumentací pro nastavení a použití, ale s menším rozsahem MCP-specifických primitiv a pokročilých funkcí. Hodí se pro cílené scénáře použití.

MCP skóre

Má LICENSE✅ (Apache-2.0)
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků0
Počet Hvězdiček1

Často kladené otázky

Co je Reexpress MCP Server?

Reexpress MCP Server je server Model Context Protocol (MCP), který rozšiřuje pracovní postupy s LLM o statistické ověřování. Používá odhadovač Similarity-Distance-Magnitude (SDM) k poskytování skóre důvěryhodnosti výstupů LLM, podporuje adaptivní ověřování a bezpečný přístup k souborům.

Jaké jsou hlavní případy použití Reexpress MCP Serveru?

Klíčové případy použití zahrnují ověřování výstupů AI, interaktivní kontrolu kódu a dat, dynamickou adaptaci ověřovacích modelů, bezpečný přístup k souborům pro LLM a agentní uvažování na základě zpětné vazby z ověřování.

Jaké nástroje Reexpress MCP Server poskytuje?

Nabízí nástroje pro statistické ověřování (Reexpress), označování odpovědí jako pravdivé nebo nepravdivé (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) a explicitní kontrolu přístupu k souborům/složkám (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).

Jak Reexpress MCP Server zajišťuje bezpečnost dat?

Reexpress MCP Server umožňuje explicitní přístup pouze k souborům nebo složkám, které uživatel povolil, což zajišťuje, že LLM může během interakce přistupovat pouze ke stanoveným zdrojům.

Mohu si ověřovací model přizpůsobit pro své úkoly?

Ano. Označováním výsledků ověření jako pravda nebo nepravda pomáháte trénovat SDM odhadovač, který se tak adaptuje na vaše konkrétní pracovní postupy a zlepšuje budoucí ověřování.

Integrujte Reexpress MCP Server s FlowHunt

Zvyšte spolehlivost vašich LLM workflow přidáním Reexpress MCP Server do vašich FlowHunt toků—statisticky ověřujte výstupy AI a zajistěte bezpečné a auditovatelné rozhodování.

Zjistit více

Reaper MCP Server
Reaper MCP Server

Reaper MCP Server

Reaper MCP Server propojuje AI asistenty se soubory projektů Reaper, poskytuje nástroje pro vyhledávání audio projektů, extrakci strukturovaných dat a automatiz...

3 min čtení
AI Audio +5
Patronus MCP Server
Patronus MCP Server

Patronus MCP Server

Patronus MCP Server zjednodušuje hodnocení a experimentování s LLM pro vývojáře a výzkumníky, poskytuje automatizaci, dávkové zpracování a robustní prostředí pr...

4 min čtení
AI LLM +4
BigQuery MCP Server
BigQuery MCP Server

BigQuery MCP Server

BigQuery MCP Server umožňuje bezpečný, pouze pro čtení přístup k datasetům BigQuery pro velké jazykové modely (LLM), což AI agentům a uživatelům umožňuje konver...

4 min čtení
AI BigQuery +4