Reexpress MCP Server
Reexpress MCP Server rozširuje LLM o pokročilé štatistické overovanie, čím umožňuje dôveryhodné AI odpovede a bezpečné, auditovateľné agentické workflowy pre vývojárov a dátových vedcov.

Čo robí “Reexpress” MCP Server?
Reexpress MCP Server je nástroj navrhnutý na zlepšenie workflowov veľkých jazykových modelov (LLM), najmä pre vývoj softvéru a dátovú vedu. Funguje ako jednoducho nasaditeľný Model Context Protocol (MCP) server, ktorý poskytuje špičkové štatistické overovanie výstupov LLM pomocou odhadovača Similarity-Distance-Magnitude (SDM). Tento odhadovač kombinuje výsledky viacerých modelov (ako GPT-4, o4-mini a text-embedding-3-large), aby poskytol robustné odhady dôveryhodnosti pre obsah generovaný LLM. Reexpress MCP Server umožňuje úlohy ako overovanie odpovedí na otázky, vylepšovanie odpovedí na základe štatistickej spätnej väzby a prispôsobenie overovania špecifickým úlohám používateľa. Spracováva dáta lokálne (na Apple Silicon Macoch) a podporuje integráciu s externými dátami cez explicitné kontroly prístupu k súborom, vďaka čomu je spoľahlivým „druhým názorom“ pre kritické AI workflowy.
Zoznam promptov
- V dokumentácii repozitára nie sú uvedené žiadne explicitné šablóny promptov.
Zoznam zdrojov
- V poskytnutej dokumentácii alebo súboroch nie sú popísané žiadne explicitné MCP primitíva zdrojov.
Zoznam nástrojov
- Reexpress: Vykonáva štatistické overovanie výstupov LLM pomocou SDM odhadovača.
- ReexpressAddTrue: Označí výsledok overovania ako správny a aktualizuje SDM odhadovač.
- ReexpressAddFalse: Označí výsledok overovania ako nesprávny a aktualizuje SDM odhadovač.
- ReexpressDirectorySet: Explicitne určí adresáre, ktorých súbory môžu byť prístupné a posielané LLM API.
- ReexpressFileSet: Explicitne určí súbory, ktoré môžu byť prístupné a posielané LLM API.
Prípady použitia tohto MCP servera
- Overovanie výstupov AI: Poskytuje štatistické odhady dôvery pre odpovede LLM, pomáha vývojárom posúdiť spoľahlivosť AI výstupov.
- Interaktívna kontrola kódu a dát: Zaisťuje, že útržky kódu, analýzy alebo výsledky dátovej vedy generované LLM sú štatisticky overené pred použitím.
- Dynamická adaptácia úloh: Umožňuje používateľom prispôsobiť overovací model svojim potrebám označovaním výstupov ako pravdivé alebo nepravdivé, čím sa zlepšuje budúce overovanie.
- Kontrolovaný prístup k súborom: Poskytuje bezpečný a explicitný spôsob, ako povoliť LLM prístup len k určeným súborom alebo adresárom počas interakcií, čím chráni citlivé dáta.
- Agentické rozhodovanie so SDM: Umožňuje LLM agentom vylepšovať svoje odpovede alebo žiadať o upresnenie na základe spätnej väzby z overovania, čím podporuje pokročilé autonómne workflowy.
Ako ho nastaviť
Windsurf
- Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
- Konfiguračný súbor: Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf.
- Pridanie Reexpress MCP Servera: Vložte nasledujúci JSON úryvok do objektu
mcpServers
:{ "reexpress": { "command": "npx", "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"] } }
- Uloženie a reštart: Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
- Overenie: Skontrolujte, že Reexpress MCP Server je dostupný vo vašom MCP klientovi.
Príklad zabezpečenia API kľúčov
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
Claude
- Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Claude Desktop alebo Claude MCP klient.
- Konfiguračný súbor: Otvorte panel konfigurácie Claude MCP.
- Pridanie Reexpress MCP Servera: Pridajte nasledujúci záznam:
{ "reexpress": { "command": "npx", "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"] } }
- Uloženie a reštart: Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude.
- Overenie: Skontrolujte, že sa Reexpress MCP Server zobrazuje a je voliteľný.
Príklad zabezpečenia API kľúčov
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
Cursor
- Predpoklady: V prípade potreby nainštalujte Node.js.
- Konfiguračný súbor: Otvorte nastavenia
mcpServers
v aplikácii Cursor. - Pridanie Reexpress MCP Servera: Zahrňte:
{ "reexpress": { "command": "npx", "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"] } }
- Uloženie a reštart: Uložte zmeny a reštartujte Cursor.
- Overenie: Skontrolujte, že MCP server je uvedený medzi nástrojmi v Cursor.
Príklad zabezpečenia API kľúčov
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
Cline
- Predpoklady: Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
- Konfiguračný súbor: Otvorte konfiguračný súbor Cline.
- Pridanie Reexpress MCP Servera: Pridajte:
{ "reexpress": { "command": "npx", "args": ["@reexpress/mcp-server@latest"] } }
- Uloženie a reštart: Uložte zmeny a reštartujte Cline.
- Overenie: Uistite sa, že MCP server beží a je rozpoznaný.
Príklad zabezpečenia API kľúčov
{
"reexpress": {
"command": "npx",
"args": ["@reexpress/mcp-server@latest"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "<your_api_key>"
},
"inputs": {
"api_key": "${env.ANTHROPIC_API_KEY}"
}
}
}
Ako používať tento MCP v tokoch
Použitie MCP vo FlowHunt
Ak chcete integrovať MCP servery do svojho FlowHunt workflowu, začnite pridaním MCP komponentu do toku a pripojením k vášmu AI agentovi:

Kliknite na komponent MCP, aby ste otvorili panel konfigurácie. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “reexpress” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú MCP server adresu.
Prehľad
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Uvedené v README.md |
Zoznam promptov | ⛔ | Nenašli sa žiadne explicitné šablóny promptov |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nie sú zdokumentované žiadne MCP primitíva zdrojov |
Zoznam nástrojov | ✅ | Nástroje sú uvedené/popísané v README.md |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Príklad JSON konfigurácie je uvedený |
Podpora vzorkovania (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nie je zmienka o podpore vzorkovania |
| Podpora Roots | ⛔ | Nie je zmienka o koncepte Roots v dokumentácii alebo README.md |
Na základe vyššie uvedených tabuliek Reexpress MCP Server dosahuje dobré skóre v oblasti základnej LLM overovacej funkcionality a zamerania na vývojárov, ale chýba mu úplná dokumentácia promptov, zdrojov a pokročilých MCP funkcií ako Roots alebo Sampling.
Náš názor
Reexpress MCP Server je zameraný a inovatívny MCP server pre štatistické overovanie s kvalitnou dokumentáciou pre nastavenie a použitie, avšak chýba mu šírka v MCP-špecifických primitívach a pokročilých funkciách. Vhodný pre cielené prípady použitia.
MCP Skóre
Má LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forkov | 0 |
Počet Hviezdičiek | 1 |
Najčastejšie kladené otázky
- Čo je Reexpress MCP Server?
Reexpress MCP Server je Model Context Protocol (MCP) server, ktorý rozširuje LLM workflowy o štatistické overovanie. Používa odhadovač Similarity-Distance-Magnitude (SDM) na poskytovanie skóre dôveryhodnosti výstupov LLM, podporuje adaptívne overovanie a bezpečný prístup k súborom.
- Aké sú hlavné použitia Reexpress MCP Servera?
Kľúčové prípady použitia zahŕňajú overovanie výstupov AI, interaktívnu kontrolu kódu a dát, dynamickú adaptáciu overovacích modelov, bezpečný prístup k súborom pre LLM a agentické rozhodovanie na základe spätnej väzby z overovania.
- Aké nástroje poskytuje Reexpress MCP Server?
Ponúka nástroje na štatistické overovanie (Reexpress), označovanie odpovedí ako pravdivé alebo nepravdivé (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) a explicitnú kontrolu prístupu k súborom/adresárom (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
- Ako Reexpress MCP Server zaručuje bezpečnosť dát?
Reexpress MCP Server povoľuje len explicitný prístup k súborom alebo adresárom, ktorý je povolený používateľom, čím zabezpečuje, že LLM majú prístup len k určeným zdrojom počas interakcií.
- Môžem prispôsobiť overovací model pre vlastné úlohy?
Áno. Označovaním výsledkov overovania ako pravdivé alebo nepravdivé pomáhate trénovať SDM odhadovač, čím sa prispôsobí vašim konkrétnym workflowom a zlepší budúce overovania.
Integrujte Reexpress MCP Server s FlowHunt
Zvýšte spoľahlivosť vašich LLM workflowov pridaním Reexpress MCP Servera do vašich FlowHunt tokov—štatisticky overujte AI výstupy a zaistite bezpečné, auditovateľné rozhodovanie.