
Reexpress MCP Server
Integre o FlowHunt com o Reexpress MCP Server para trazer verificação estatística avançada, pontuação de confiança em tempo real e adaptação dinâmica de modelos...

O Reexpress MCP Server aprimora LLMs com verificação estatística avançada, possibilitando respostas de IA confiáveis e fluxos de trabalho agentivos seguros e auditáveis para desenvolvedores e cientistas de dados.
O FlowHunt fornece uma camada de segurança adicional entre seus sistemas internos e ferramentas de IA, dando-lhe controle granular sobre quais ferramentas são acessíveis a partir de seus servidores MCP. Os servidores MCP hospedados em nossa infraestrutura podem ser perfeitamente integrados com o chatbot do FlowHunt, bem como com plataformas de IA populares como ChatGPT, Claude e vários editores de IA.
O Reexpress MCP Server é uma ferramenta projetada para aprimorar fluxos de trabalho com Large Language Models (LLM), especialmente para desenvolvimento de software e ciência de dados. Ele atua como um servidor Model Context Protocol (MCP) de fácil integração, fornecendo verificação estatística de ponta para saídas de LLM por meio do estimador Similarity-Distance-Magnitude (SDM). Esse estimador combina resultados de múltiplos modelos (como GPT-4, o4-mini e text-embedding-3-large) para fornecer estimativas robustas de confiança para conteúdos gerados por LLM. O Reexpress MCP Server permite tarefas como verificar respostas a perguntas, refinar respostas com base em feedback estatístico e adaptar a verificação a tarefas específicas do usuário. Ele processa dados localmente (em Macs com Apple silicon) e suporta integração com dados externos através de controles explícitos de acesso a arquivos, tornando-se uma ferramenta de “segunda opinião” confiável para fluxos de trabalho de IA críticos.
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 do Cursor.{
"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}"
}
}
}
Usando MCP no FlowHunt
Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:
Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “reexpress” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela do seu próprio servidor MCP.
| Seção | Disponibilidade | Detalhes/Observações |
|---|---|---|
| Visão Geral | ✅ | Fornecida no README.md |
| Lista de Prompts | ⛔ | Nenhum template de prompt explícito encontrado |
| Lista de Recursos | ⛔ | Nenhum recurso MCP documentado |
| Lista de Ferramentas | ✅ | Ferramentas listadas/descritas no README.md |
| Proteção de Chaves de API | ✅ | Exemplo de JSON fornecido para configuração |
| Suporte a Sampling (menos importante na avaliação) | ⛔ | Nenhuma menção a suporte a sampling |
| Suporte a Roots | ⛔ | Nenhuma menção ao conceito Roots na documentação ou README.md |
Com base nas tabelas acima, o Reexpress MCP Server apresenta pontuação alta em funcionalidades principais de verificação LLM e foco em desenvolvedor, mas carece de documentação detalhada para prompts, recursos e recursos avançados MCP como Roots ou Sampling.
O Reexpress MCP Server é um servidor MCP inovador e focado em verificação estatística, com documentação sólida para configuração e uso, mas falta certa amplitude em primitivas MCP específicas e funcionalidades avançadas. Bom para casos de uso direcionados.
| Possui LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
|---|---|
| Possui ao menos uma ferramenta | ✅ |
| Número de Forks | 0 |
| Número de Stars | 1 |
O Reexpress MCP Server é um servidor Model Context Protocol (MCP) que aprimora fluxos de trabalho com LLM utilizando verificação estatística. Ele usa o estimador Similarity-Distance-Magnitude (SDM) para fornecer pontuações de confiança para as saídas de LLM, suportando verificação adaptativa e acesso seguro a arquivos.
Os principais casos de uso incluem verificação de saídas de IA, revisão interativa de código e dados, adaptação dinâmica de modelos de verificação, acesso seguro a arquivos para LLMs e raciocínio agentivo baseado em feedback de verificação.
Ele oferece ferramentas para verificação estatística (Reexpress), marcação de respostas como verdadeiras ou falsas (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) e controles explícitos de acesso a arquivos/diretórios (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
O Reexpress MCP Server só permite acesso explícito a arquivos ou diretórios autorizados pelo usuário, garantindo que os LLMs possam acessar apenas os recursos designados durante as interações.
Sim. Ao marcar resultados de verificação como verdadeiros ou falsos, você ajuda a treinar o estimador SDM, permitindo que ele se adapte aos seus fluxos de trabalho específicos e melhore as verificações futuras.
Aumente a confiabilidade dos seus fluxos de trabalho LLM adicionando o Reexpress MCP Server aos fluxos do FlowHunt — verifique estatisticamente saídas de IA e garanta decisões seguras e auditáveis.
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