
Patronus MCP Server
Patronus MCP Server förenklar LLM-utvärdering och experimentering för utvecklare och forskare, genom att erbjuda automatisering, batchbearbetning och robust upp...
Reexpress MCP-server förstärker LLM:er med avancerad statistisk verifiering, vilket möjliggör trovärdiga AI-svar och säkra, granskningsbara agentiska arbetsflöden för utvecklare och data scientists.
Reexpress MCP-server är ett verktyg utformat för att förbättra arbetsflöden med Large Language Models (LLM), särskilt för mjukvaruutveckling och data science. Den fungerar som en plug-and-play Model Context Protocol (MCP)-server som erbjuder toppmodern statistisk verifiering av LLM-svar med hjälp av Similarity-Distance-Magnitude (SDM)-estimatorn. Denna estimator kombinerar resultat från flera modeller (som GPT-4, o4-mini och text-embedding-3-large) för att leverera robusta tillförlitlighetsuppskattningar för LLM-genererat innehåll. Reexpress MCP-server möjliggör uppgifter som att verifiera svar på frågor, förfina svar baserat på statistisk feedback och anpassa verifieringen till användarspecifika uppgifter. Den behandlar data lokalt (på Apple-silikon-Macar) och stödjer integration med extern data via explicita filåtkomstkontroller, vilket gör den till ett pålitligt “second opinion”-verktyg för affärskritiska AI-arbetsflöden.
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
-inställningar.{
"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}"
}
}
}
Använda MCP i FlowHunt
För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation i detta JSON-format:
{
"reexpress": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “reexpress” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglig | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Angiven i README.md |
Lista över promptar | ⛔ | Inga explicita promptmallar hittades |
Lista över resurser | ⛔ | Inga dokumenterade MCP-resursprimitiver |
Lista över verktyg | ✅ | Verktyg listade/beskrivna i README.md |
Säkring av API-nycklar | ✅ | Exempel på JSON tillhandahållet för konfiguration |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ingen nämnd sampling-stöd |
| Roots-stöd | ⛔ | Ingen nämnd Roots-koncept i dokumentationen eller README.md |
Baserat på tabellerna ovan får Reexpress MCP-server höga poäng för kärnfunktionalitet inom LLM-verifiering och utvecklarfokus, men saknar fullständig dokumentation för promptar, resurser och avancerade MCP-funktioner som Roots eller Sampling.
Reexpress MCP-server är en fokuserad och innovativ MCP-server för statistisk verifiering, med bra dokumentation för installation och användning, men saknar viss bredd i MCP-specifika primitiv och avancerade funktioner. Bra för riktade användningsområden.
Har LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal Forks | 0 |
Antal Stjärnor | 1 |
Reexpress MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server som förbättrar LLM-arbetsflöden med statistisk verifiering. Den använder Similarity-Distance-Magnitude (SDM)-estimatorn för att ge tillförlitlighetsbetyg för LLM-svar, samt stödjer adaptiv verifiering och säker filåtkomst.
Viktiga användningsområden är AI-svarsverifiering, interaktiv granskning av kod och data, dynamisk anpassning av verifieringsmodeller, säker filåtkomst för LLM:er och agentiskt resonerande baserat på verifieringsfeedback.
Den erbjuder verktyg för statistisk verifiering (Reexpress), markering av svar som sanna eller falska (ReexpressAddTrue, ReexpressAddFalse) samt explicita åtkomstkontroller för filer/mappar (ReexpressDirectorySet, ReexpressFileSet).
Reexpress MCP-server tillåter endast explicit fil- eller mappåtkomst enligt användarens godkännande, vilket säkerställer att LLM:er bara kan komma åt utpekade resurser under interaktioner.
Ja. Genom att markera verifieringsresultat som sanna eller falska hjälper du till att träna SDM-estimatorn, vilket gör att den kan anpassas till dina specifika arbetsflöden och förbättra kommande verifieringar.
Förbättra tillförlitligheten i dina LLM-arbetsflöden genom att lägga till Reexpress MCP-server till dina FlowHunt-flöden—verifiera AI-svar statistiskt och säkerställ säker, granskbar beslutsfattning.
Patronus MCP Server förenklar LLM-utvärdering och experimentering för utvecklare och forskare, genom att erbjuda automatisering, batchbearbetning och robust upp...
LlamaCloud MCP-servern kopplar AI-assistenter till flera hanterade index på LlamaCloud, vilket möjliggör dokumentsökning i företagsklass, informationsåtervinnin...
Reseplanerare MCP-server kopplar AI-assistenter till reseinformation i realtid via Google Maps API, vilket möjliggör intelligent resplanering, platsupptäckt och...