
Reexpress MCP Server
Integrer FlowHunt med Reexpress MCP Server for å bringe avansert statistisk verifisering, sanntids tillitspoeng og dynamisk modelltilpasning inn i dine LLM-pipe...

Reexpress MCP Server forsterker LLM-er med avansert statistisk verifisering, og muliggjør pålitelige AI-svar og sikre, reviderbare agentbaserte arbeidsflyter for utviklere og dataforskere.
FlowHunt gir et ekstra sikkerhetslag mellom dine interne systemer og AI-verktøy, og gir deg granulær kontroll over hvilke verktøy som er tilgjengelige fra dine MCP-servere. MCP-servere som er hostet i vår infrastruktur kan sømløst integreres med FlowHunts chatbot samt populære AI-plattformer som ChatGPT, Claude og forskjellige AI-editorer.
Reexpress MCP Server er et verktøy laget for å forbedre arbeidsflyter med store språkmodeller (LLM), spesielt for programvareutvikling og data science. Det fungerer som en plug-and-play Model Context Protocol (MCP)-server som tilbyr toppmoderne statistisk verifisering av LLM-resultater ved hjelp av Similarity-Distance-Magnitude (SDM) estimatoren. Denne estimatoren kombinerer resultater fra flere modeller (som GPT-4, o4-mini og text-embedding-3-large) for å gi robuste tillitsestimat for innhold generert av LLM. Reexpress MCP Server muliggjør oppgaver som å verifisere svar på forespørsler, forbedre svar basert på statistisk tilbakemelding og tilpasse verifisering til brukerspesifikke oppgaver. Den behandler data lokalt (på Apple Silicon Mac-er) og støtter integrasjon med eksterne data gjennom eksplisitte filtilgangskontroller, noe som gjør den til et pålitelig “second opinion”-verktøy for kritiske AI-arbeidsflyter.
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-innstillinger.{
"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}"
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen din og koble den til AI-agenten:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn MCP-serverdetaljene dine i dette JSON-formatet:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “reexpress” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
| Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
|---|---|---|
| Oversikt | ✅ | Gitt i README.md |
| Liste over prompts | ⛔ | Ingen eksplisitte prompt-maler funnet |
| Liste over ressurser | ⛔ | Ingen dokumenterte MCP-ressursprimitiver |
| Liste over verktøy | ✅ | Verktøy listet/beskrevet i README.md |
| Sikring av API-nøkler | ✅ | Eksempel på JSON er gitt for konfigurasjon |
| Sampling-støtte (mindre viktig ved evaluering) | ⛔ | Ingen omtale av sampling-støtte |
| Roots-støtte | ⛔ | Ingen omtale av Roots-konsept i dokumentasjonen eller README.md |
Basert på tabellene over scorer Reexpress MCP Server godt på kjernefunksjonalitet for LLM-verifisering og utviklerfokus, men mangler grundig dokumentasjon for prompts, ressurser og avanserte MCP-funksjoner som Roots eller Sampling.
Reexpress MCP Server er en fokusert og innovativ MCP-server for statistisk verifisering, med solid dokumentasjon for oppsett og bruk, men mangler noe bredde i MCP-spesifikke primitiver og avanserte funksjoner. God for målrettede bruksområder.
| Har en LISENS | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Har minst ett verktøy | ✅ |
| Antall forks | 0 |
| Antall stjerner | 1 |
Reexpress MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server som forbedrer LLM-arbeidsflyter med statistisk verifisering. Den bruker Similarity-Distance-Magnitude (SDM) estimatoren for å gi tillitspoeng for LLM-resultater, og støtter adaptiv verifisering og sikker filtilgang.
Viktige bruksområder inkluderer AI-resultatverifisering, interaktiv kode- og datarevisjon, dynamisk tilpasning av verifiseringsmodeller, sikker filtilgang for LLM-er og agentisk resonnering basert på verifiseringsfeedback.
Den tilbyr verktøy for statistisk verifisering (Reexpress), markering av svar som sanne eller falske (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) og eksplisitt kontroll over fil-/katalogtilgang (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
Reexpress MCP Server tillater kun eksplisitt fil- eller katalogtilgang som er autorisert av brukeren, og sikrer at LLM-er kun får tilgang til utpekte ressurser under interaksjoner.
Ja. Ved å merke verifiseringsresultater som sanne eller falske hjelper du med å trene SDM-estimatoren, slik at den tilpasses dine spesifikke arbeidsflyter og forbedrer fremtidige verifiseringer.
Øk påliteligheten i dine LLM-arbeidsflyter ved å legge til Reexpress MCP Server i dine FlowHunt-flows—verifiser AI-resultater statistisk og sørg for sikker, reviderbar beslutningstaking.
Integrer FlowHunt med Reexpress MCP Server for å bringe avansert statistisk verifisering, sanntids tillitspoeng og dynamisk modelltilpasning inn i dine LLM-pipe...
Remote MCP (Model Context Protocol) er et system som lar AI-agenter få tilgang til eksterne verktøy, datakilder og tjenester gjennom standardiserte grensesnitt ...
Patronus MCP Server forenkler LLM-evaluering og eksperimentering for utviklere og forskere ved å tilby automatisering, batchprosessering og et robust oppsett fo...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.


