
Reexpress MCP Server
Integreer FlowHunt met Reexpress MCP Server om geavanceerde statistische verificatie, realtime betrouwbaarheidscores en dynamische modelaanpassing toe te voegen...
Reexpress MCP Server verrijkt LLM’s met geavanceerde statistische verificatie, waardoor betrouwbare AI-antwoorden en veilige, controleerbare agent-workflows mogelijk zijn voor ontwikkelaars en datawetenschappers.
Reexpress MCP Server is een tool die ontworpen is om Large Language Model (LLM) workflows te verbeteren, met name voor softwareontwikkeling en datawetenschap. Het fungeert als een plug-and-play Model Context Protocol (MCP) server die geavanceerde statistische verificatie biedt voor LLM-uitvoer via de Similarity-Distance-Magnitude (SDM) schatter. Deze schatter combineert resultaten van meerdere modellen (zoals GPT-4, o4-mini en text-embedding-3-large) om robuuste betrouwbaarheidsinschattingen te geven voor door LLM’s gegenereerde content. De Reexpress MCP Server maakt taken mogelijk zoals het verifiëren van antwoorden op vragen, het verfijnen van reacties op basis van statistische feedback en het aanpassen van verificatie aan gebruiker-specifieke taken. Het verwerkt data lokaal (op Apple silicon Macs) en ondersteunt integratie met externe data via expliciete bestandstoegangsinstellingen, waardoor het een betrouwbare “second opinion” tool is voor missiekritische AI-workflows.
mcpServers
object:{
"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
instellingen.{
"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}"
}
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, voeg je de MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:
Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. In het systeem MCP-configuratiegedeelte voeg je jouw MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Zodra dit is ingesteld, kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “reexpress” te wijzigen in de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL te vervangen door jouw eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaar | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Beschikbaar in README.md |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen expliciete prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP resource-primitieven gedocumenteerd |
Lijst van Tools | ✅ | Tools vermeld/beschreven in README.md |
Veilige API-sleutels instellen | ✅ | Voorbeeld-JSON voor configuratie aanwezig |
Sampling-ondersteuning (minder belangrijk) | ⛔ | Geen melding van sampling-ondersteuning |
| Roots-ondersteuning | ⛔ | Geen melding van Roots-concept in documentatie of README.md |
Op basis van de bovenstaande tabellen scoort de Reexpress MCP Server goed op kernfunctionaliteit voor LLM-verificatie en ontwikkelaarsfocus, maar mist het uitgebreide documentatie voor prompts, resources en geavanceerde MCP-features zoals Roots of Sampling.
De Reexpress MCP Server is een gerichte en innovatieve MCP-server voor statistische verificatie, met degelijke documentatie voor installatie en gebruik, maar mist enige breedte in MCP-specifieke primitieve tools en geavanceerde features. Goed voor gerichte use-cases.
Heeft een LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ✅ |
Aantal Forks | 0 |
Aantal Sterren | 1 |
Reexpress MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die LLM-workflows verrijkt met statistische verificatie. Het gebruikt de Similarity-Distance-Magnitude (SDM) schatter om betrouwbaarheidsxadscores te geven voor LLM-uitvoer, wat adaptieve verificatie en veilige bestandsxadtoegang ondersteunt.
Belangrijke toepassingen zijn AI-uitvoer verificatie, interactieve code- en datareview, dynamische aanpassing van verificatiemodellen, beveiligde bestandsxadtoegang voor LLM's, en agentisch redeneren op basis van verificatie-feedback.
Het biedt tools voor statistische verificatie (Reexpress), het markeren van antwoorden als juist of onjuist (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse), en expliciete bestands-/maptoegang (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
Reexpress MCP Server staat enkel expliciet toegestane bestanden of mappen toe zoals door de gebruiker geautoriseerd, zodat LLM's alleen toegang krijgen tot aangewezen bronnen tijdens interacties.
Ja. Door verificatie-uitkomsten als juist of onjuist te markeren help je de SDM schatter trainen, waardoor deze zich aanpast aan jouw specifieke workflows en toekomstige verificaties verbetert.
Verhoog de betrouwbaarheid van je LLM-workflows door Reexpress MCP Server toe te voegen aan je FlowHunt-flows—verifieer AI-uitvoer statistisch en waarborg veilige, controleerbare besluitvorming.
Integreer FlowHunt met Reexpress MCP Server om geavanceerde statistische verificatie, realtime betrouwbaarheidscores en dynamische modelaanpassing toe te voegen...
Remote MCP (Model Context Protocol) is een systeem waarmee AI-agenten externe tools, databronnen en diensten kunnen benaderen via gestandaardiseerde interfaces ...
De LLM Context MCP Server vormt een brug tussen AI-assistenten en externe code- en tekstprojecten, waardoor contextbewuste workflows mogelijk worden voor code r...