Reexpress MCP サーバー

Reexpress MCP サーバー

Reexpress MCP サーバーは、LLMに高度な統計的検証を付加し、開発者やデータサイエンティスト向けに信頼できるAIレスポンスと安全で監査可能なエージェンティックワークフローを実現します。

「Reexpress」MCP サーバーは何をする?

Reexpress MCP サーバーは、特にソフトウェア開発やデータサイエンス分野でのLarge Language Model(LLM)ワークフローを強化するためのツールです。Model Context Protocol(MCP)サーバーとしてドロップインで導入でき、Similarity-Distance-Magnitude(SDM)推定器による最先端の統計的検証をLLM出力に提供します。この推定器は、複数のモデル(GPT-4、o4-mini、text-embedding-3-largeなど)の結果を組み合わせ、LLM生成コンテンツに対する堅牢な信頼度推定を実現します。Reexpress MCP サーバーは、質問への回答検証、統計的フィードバックに基づくレスポンスの改善、ユーザー固有タスクへの検証適応などの作業を可能にします。データはローカル(Apple silicon Mac上)で処理され、明示的なファイルアクセス制御を通じて外部データとの連携にも対応。ミッションクリティカルなAIワークフローのための信頼できる「セカンドオピニオン」ツールです。

プロンプト一覧

  • リポジトリのドキュメントには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

  • 提供ドキュメントやファイルには明示的なMCPリソースプリミティブの記載はありません。

ツール一覧

  • Reexpress: SDM推定器を用いてLLM出力の統計的検証を行います。
  • ReexpressAddTrue: 検証結果を「正しい」としてマークし、SDM推定器を更新します。
  • ReexpressAddFalse: 検証結果を「誤り」としてマークし、SDM推定器を更新します。
  • ReexpressDirectorySet: LLM APIに送信可能なファイルを含むディレクトリを明示的に指定します。
  • ReexpressFileSet: LLM APIに送信可能なファイルを明示的に指定します。

このMCPサーバーのユースケース

  • AI出力の検証: LLMレスポンスの統計的な信頼度推定を行い、AI生成コンテンツの信頼性を開発者が評価できます。
  • 対話的なコード・データレビュー: LLMが生成したコード断片、分析、データサイエンス出力を利用前に統計的に検証します。
  • 動的タスク適応: 出力を「正しい」「誤り」とマークすることで検証モデルをニーズに合わせて適応させ、今後の検証精度を向上させます。
  • 制御されたファイルアクセス: 明示的に指定したファイルやディレクトリだけをLLMがアクセスできるようにし、機密データを保護します。
  • SDMによるエージェンティック推論: 検証フィードバックに基づきLLMエージェントが回答を洗練したり、追加の説明を求めるなど、より高度で自律的なワークフローを実現します。

セットアップ方法

Windsurf

  1. 前提条件: Node.jsがインストールされていることを確認します。
  2. 設定ファイル: Windsurfの設定ファイルを探します。
  3. Reexpress MCP サーバー追加: mcpServers オブジェクト内に以下のJSONスニペットを挿入します。
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
  5. 検証: MCPクライアントでReexpress MCP サーバーが利用可能になっていることを確認します。

APIキーのセキュリティ設定例

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

Claude

  1. 前提条件: Claude DesktopまたはClaude MCPクライアントがインストールされていることを確認します。
  2. 設定ファイル: Claude MCPの設定パネルを開きます。
  3. Reexpress MCP サーバー追加: 以下のエントリを追加します。
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: 設定を保存し、Claudeを再起動します。
  5. 検証: Reexpress MCP サーバーが表示され、選択可能であることを確認します。

APIキーのセキュリティ設定例

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

Cursor

  1. 前提条件: Node.jsがインストールされていない場合はインストールしてください。
  2. 設定ファイル: Cursorの mcpServers 設定を開きます。
  3. Reexpress MCP サーバー追加: 以下を含めます。
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: 変更を適用し、Cursorを再起動します。
  5. 検証: MCPサーバーがCursorのツール一覧に表示されていることを確認します。

APIキーのセキュリティ設定例

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

Cline

  1. 前提条件: Node.jsがインストールされていることを確認します。
  2. 設定ファイル: Clineの設定ファイルを開きます。
  3. Reexpress MCP サーバー追加: 以下を追加します。
    {
      "reexpress": {
        "command": "npx",
        "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  4. 保存と再起動: 変更を保存し、Clineを再起動します。
  5. 検証: MCPサーバーが動作して認識されていることを確認します。

APIキーのセキュリティ設定例

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCPの利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

FlowHunt MCP flow

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、すべての機能と能力にアクセスできるようになります。reexpress を実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。


概要

セクション利用可否詳細・備考
概要README.mdに記載あり
プロンプト一覧明示的なプロンプトテンプレートなし
リソース一覧明示的なMCPリソースプリミティブの記述なし
ツール一覧README.mdにツールのリストと説明あり
APIキーのセキュリティ設定用のJSON例あり
サンプリングサポート(評価上は重要度低)サンプリングサポートの記載なし

| Rootsサポート | ⛔ | Roots概念の記載やREADME.mdでの説明なし |


上記の表から、Reexpress MCP サーバーは中核となるLLM検証機能や開発者向け機能で高評価ですが、プロンプトやリソース、RootsやSamplingなどの高度なMCP機能に関するドキュメントは不足しています。

所感

Reexpress MCP サーバーは統計的検証に特化した革新的なMCPサーバーであり、セットアップや利用方法のドキュメントは充実していますが、MCP固有プリミティブや高度な機能の幅はやや限定的です。ターゲットを絞った用途には最適です。

MCPスコア

ライセンスあり✅ (Apache-2.0)
少なくとも1つのツール
フォーク数0
スター数1

よくある質問

Reexpress MCP サーバーとは何ですか?

Reexpress MCP サーバーは、LLMワークフローを統計的に検証するModel Context Protocol(MCP)サーバーです。Similarity-Distance-Magnitude(SDM)推定器を用いてLLM出力の信頼度スコアを提供し、適応的な検証や安全なファイルアクセスをサポートします。

Reexpress MCP サーバーの主なユースケースは何ですか?

主なユースケースは、AI出力の検証、対話的なコードやデータレビュー、検証モデルの動的適応、LLMのための安全なファイルアクセス、検証フィードバックに基づくエージェンティック推論などです。

Reexpress MCP サーバーはどのようなツールを提供しますか?

統計的検証(Reexpress)、回答を正しいとマークする(ReexpressAddTrue)、回答を誤りとマークする(ReexpressAddFalse)、明示的なファイル/ディレクトリアクセス制御(ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet)のツールを提供します。

Reexpress MCP サーバーはどのようにデータのセキュリティを確保しますか?

Reexpress MCP サーバーは、ユーザーが許可した明示的なファイルやディレクトリへのアクセスのみを許可し、LLMが対話中に指定されたリソースのみにアクセスできるようにしています。

自分のタスクに合わせて検証モデルを適応できますか?

はい。検証結果を正しい・誤りとマークすることでSDM推定器の学習を助け、特定のワークフローに適応させて将来の検証精度を向上させることができます。

Reexpress MCP サーバーをFlowHuntと統合する

FlowHuntフローにReexpress MCP サーバーを追加してLLMワークフローの信頼性を高めましょう。AI出力を統計的に検証し、安全で監査可能な意思決定を実現します。

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