
Replicate MCP Server Integration
FlowHunts Replicate MCP Server-connector giver problemfri adgang til Replicates omfattende AI-modelhub, så udviklere kan søge, udforske og køre maskinlæringsmod...
Reexpress MCP Server udvider LLM’er med avanceret statistisk verifikation, hvilket muliggør pålidelige AI-svar og sikre, reviderbare agentiske arbejdsgange for udviklere og dataforskere.
Reexpress MCP Server er et værktøj designet til at forbedre arbejdsgange med Large Language Model (LLM), især til softwareudvikling og data science. Den fungerer som en plug-and-play Model Context Protocol (MCP) server, der leverer avanceret statistisk verifikation af LLM-output ved hjælp af Similarity-Distance-Magnitude (SDM) estimatoren. Denne estimator kombinerer resultater fra flere modeller (såsom GPT-4, o4-mini og text-embedding-3-large) for at give robuste tillidsestimater af LLM-genereret indhold. Reexpress MCP Server muliggør opgaver som at verificere svar på forespørgsler, forfine svar baseret på statistisk feedback og tilpasse verifikationen til brugerens specifikke opgaver. Den behandler data lokalt (på Apple silicon Macs) og understøtter integration med eksterne data via eksplicitte filadgangskontroller, hvilket gør den til et pålideligt “second opinion”-værktøj til missionkritiske AI-arbejdsgange.
mcpServers
-objektet:{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
mcpServers
-indstillingerne.{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
}
}
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
Brug af MCP i FlowHunt
For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:
Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serveroplysninger i afsnittet for system-MCP-konfiguration ved at bruge dette JSON-format:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “reexpress” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tilgængelighed | Detaljer/Noter |
---|---|---|
Oversigt | ✅ | Angivet i README.md |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen eksplicitte promptskabeloner fundet |
Liste over Ressourcer | ⛔ | Ingen dokumenterede MCP-ressourceprimitiver |
Liste over Værktøjer | ✅ | Værktøjer angivet/beskrevet i README.md |
Sikring af API-nøgler | ✅ | Eksempel på JSON angivet for konfiguration |
Sampling Support (mindre vigtigt ved vurdering) | ⛔ | Ingen omtale af sampling support |
| Roots Support | ⛔ | Ingen omtale af Roots-koncept i dokumentationen eller README.md |
På baggrund af ovenstående tabeller scorer Reexpress MCP Server højt på kernefunktionalitet for LLM-verifikation og udviklerfokus, men mangler grundig dokumentation for prompts, ressourcer og avancerede MCP-funktioner som Roots eller Sampling.
Reexpress MCP Server er en fokuseret og innovativ MCP-server til statistisk verifikation med solid dokumentation for opsætning og brug, men mangler noget bredde i MCP-specifikke primitiv og avancerede funktioner. God til målrettede anvendelsesområder.
Har en LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har mindst ét værktøj | ✅ |
Antal Forks | 0 |
Antal Stjerner | 1 |
Reexpress MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der forbedrer LLM-arbejdsgange med statistisk verifikation. Den bruger Similarity-Distance-Magnitude (SDM) estimatoren til at give tillidsscorer for LLM-output, hvilket understøtter adaptiv verifikation og sikker filadgang.
Vigtige anvendelser inkluderer AI-outputverifikation, interaktiv kode- og datareview, dynamisk tilpasning af verifikationsmodeller, sikker filadgang for LLM'er og agentisk ræsonnement baseret på verificeringsfeedback.
Den tilbyder værktøjer til statistisk verifikation (Reexpress), markering af svar som sande eller falske (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) samt eksplicitte adgangskontroller til filer og mapper (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
Reexpress MCP Server tillader kun eksplicit fil- eller mappeadgang autoriseret af brugeren, hvilket sikrer, at LLM'er kun kan tilgå udpegede ressourcer under interaktioner.
Ja. Ved at markere verificeringsresultater som sande eller falske hjælper du med at træne SDM-estimatoren, så den kan tilpasse sig dine specifikke arbejdsgange og forbedre fremtidige verifikationer.
Forøg pålideligheden af dine LLM-arbejdsgange ved at tilføje Reexpress MCP Server til dine FlowHunt-flows—verificér AI-output statistisk og sikr sikker, reviderbar beslutningstagning.
FlowHunts Replicate MCP Server-connector giver problemfri adgang til Replicates omfattende AI-modelhub, så udviklere kan søge, udforske og køre maskinlæringsmod...
Remote MCP (Model Context Protocol) er et system, der gør det muligt for AI-agenter at få adgang til eksterne værktøjer, datakilder og tjenester via standardise...
Patronus MCP Server forenkler evaluering og eksperimentering med LLM for udviklere og forskere og giver automatisering, batchbehandling og et robust setup til A...