
Patronus MCP Server
Serwer Patronus MCP usprawnia ocenę i eksperymentowanie z LLM dla deweloperów i badaczy, zapewniając automatyzację, przetwarzanie wsadowe i solidną infrastruktu...
Reexpress MCP Server wzbogaca LLM-y o zaawansowaną weryfikację statystyczną, umożliwiając wiarygodne odpowiedzi AI oraz bezpieczne, audytowalne przepływy agentowe dla programistów i naukowców danych.
Reexpress MCP Server to narzędzie zaprojektowane do ulepszania przepływów pracy Large Language Model (LLM), szczególnie w obszarze programowania i data science. Działa jako gotowy do użycia serwer Model Context Protocol (MCP), który zapewnia nowoczesną weryfikację statystyczną wyników LLM przy użyciu estymatora Similarity-Distance-Magnitude (SDM). Ten estymator łączy wyniki z wielu modeli (takich jak GPT-4, o4-mini i text-embedding-3-large), dostarczając solidnych oszacowań pewności dla treści generowanych przez LLM. Reexpress MCP Server umożliwia zadania takie jak weryfikacja odpowiedzi na zapytania, udoskonalanie odpowiedzi na podstawie informacji zwrotnych statystycznych oraz dostosowywanie procesu weryfikacji do zadań użytkownika. Przetwarza dane lokalnie (na komputerach Mac z Apple silicon) i obsługuje integrację z danymi zewnętrznymi poprzez jawne sterowanie dostępem do plików, czyniąc go niezawodnym „drugim okiem” w krytycznych zadaniach AI.
mcpServers
:{
"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
w Cursorze.{
"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}"
}
}
}
Korzystanie z MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do flowa i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “reexpress” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Podsumowanie | ✅ | Dostarczone w README.md |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono jawnych szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak udokumentowanych prymitywów zasobów MCP |
Lista narzędzi | ✅ | Narzędzia wymienione/opisane w README.md |
Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Przykład JSON-a podany do konfiguracji |
Obsługa sampling (mniej istotna w ocenie) | ⛔ | Brak wzmianki o wsparciu sampling |
| Obsługa Roots | ⛔ | Brak wzmianki o koncepcji Roots w dokumentacji ani README.md |
Na podstawie powyższych tabel Reexpress MCP Server wypada dobrze pod względem kluczowej funkcjonalności weryfikacji LLM i nastawienia na deweloperów, ale brakuje mu dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP, takich jak Roots czy Sampling.
Reexpress MCP Server to wyspecjalizowany i innowacyjny serwer MCP do weryfikacji statystycznej, z dobrze opisaną dokumentacją uruchomienia i użytkowania, ale o ograniczonym zakresie prymitywów MCP i funkcji zaawansowanych. Dobry do ukierunkowanych zastosowań.
Czy posiada LICENCJĘ | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Czy ma przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba Forków | 0 |
Liczba Gwiazdek | 1 |
Reexpress MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP), który wzbogaca przepływy LLM o weryfikację statystyczną. Wykorzystuje estymator Similarity-Distance-Magnitude (SDM), aby zapewnić wskaźniki pewności dla wyników LLM, wspierając adaptacyjną weryfikację i bezpieczny dostęp do plików.
Kluczowe zastosowania to: weryfikacja wyników AI, interaktywna kontrola kodu i danych, dynamiczne dostosowanie modeli weryfikacji, bezpieczny dostęp do plików dla LLM oraz rozumowanie agentowe oparte na informacjach zwrotnych z weryfikacji.
Oferuje narzędzia do weryfikacji statystycznej (Reexpress), oznaczania odpowiedzi jako prawidłowe lub błędne (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) oraz jawne sterowanie dostępem do plików/katalogów (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
Reexpress MCP Server zezwala wyłącznie na jawny dostęp do plików lub katalogów autoryzowany przez użytkownika, zapewniając, że LLM-y mają dostęp jedynie do wyznaczonych zasobów podczas interakcji.
Tak. Oznaczając wyniki weryfikacji jako prawidłowe lub błędne, pomagasz trenować estymator SDM, umożliwiając mu dostosowanie się do Twoich specyficznych przepływów pracy i poprawę przyszłych weryfikacji.
Zwiększ niezawodność swoich przepływów LLM dzięki dodaniu Reexpress MCP Server do swoich flowów FlowHunt—weryfikuj statystycznie wyniki AI i zapewnij bezpieczne, audytowalne podejmowanie decyzji.
Serwer Patronus MCP usprawnia ocenę i eksperymentowanie z LLM dla deweloperów i badaczy, zapewniając automatyzację, przetwarzanie wsadowe i solidną infrastruktu...
Litmus MCP Server umożliwia bezproblemową integrację między dużymi modelami językowymi (LLM) a Litmus Edge do konfiguracji, monitorowania i zarządzania urządzen...
BigQuery MCP Server umożliwia bezpieczny, tylko do odczytu dostęp do zbiorów danych BigQuery dla dużych modeli językowych (LLM), pozwalając agentom AI i użytkow...