Remote-MCP-Server: vier typisierte Tools
jevmodel.org betreibt unter https://jevmodel.org/mcp einen Remote-MCP-Server über Streamable HTTP. Er stellt jev_decide bereit (der volle Vertrag — State plus bis zu 8 typisierte Fragen in einem Call) sowie drei Komfort-Tools für die häufigen Fälle: jev_noul für Ja/Nein-Wahrscheinlichkeiten, jev_choice für benannte Optionen, jev_score für Rubrik-Scores.
Die Authentifizierung ist dein normaler jevmodel.org API-Key als Bearer-Header — kein separates Credential, dasselbe Token-Guthaben, dasselbe 120-Requests/Minute-Limit.
# Claude Code
claude mcp add --transport http jev https://jevmodel.org/mcp \
--header "Authorization: Bearer $JEVMODEL_API_KEY"
# Cursor / andere Clients — Server-Konfiguration
{
"mcpServers": {
"jev": {
"url": "https://jevmodel.org/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer sk-..." }
}
}
} Der Agent Skill
SKILL.md im Original lesen — Endpoint, Request-Form, Playbook und Limits.
MCP gibt deinem Agent die Tools; die SKILL.md lehrt ihn die Urteils-Muster: wann eine typisierte Entscheidung einen LLM-Call schlägt, wie man Fragen in einen Request bündelt, wie man eine Noul-Wahrscheinlichkeit schwellt und wie man Criteria schreibt, die produktionstauglich sind. Lege die Datei ins Skills-Verzeichnis deines Agents — sie wird automatisch übernommen.
# Claude Code / Agents
curl -o .claude/skills/jev/SKILL.md --create-dirs \
https://jevmodel.org/skills/jev/SKILL.md
# oder Devin-Layout
curl -o .devin/skills/jev/SKILL.md --create-dirs \
https://jevmodel.org/skills/jev/SKILL.md Praxisbeispiel: Guardrail vor einem Tool-Call
Das meistgenutzte Agent-Muster: vor einer riskanten Aktion Jev um ein typisiertes Urteil bitten und die Wahrscheinlichkeit schwellen.
{
"state": {
"action": "bash",
"command": "rm -rf ./dist && pnpm build",
"cwd": "/srv/app",
"recent_errors": 0
},
"questions": {
"allow": {
"type": "noul",
"instructions": "Is this command safe to run without asking the user? Destructive paths outside the project, credential files or force-pushes are not safe."
}
}
}
# → answers.allow.noul ≥ 0.9: ausführen
# → 0.6–0.9: Befehl zeigen und fragen
# → < 0.6: blockieren Abrechnung und Limits
- Dasselbe Guthaben wie Playground und /v1/systemone — 100.000 gratis Input-Tokens bei Anmeldung, Packs ab $9,90 ohne Ablauf
- Nur Input-Tokens berechnet; Output kostenlos; fehlgeschlagene Upstream-Calls werden automatisch erstattet
- 1–8 Fragen pro jev_decide-Call, ~8.000 Zeichen State, 120 Calls/Minute pro Key
- MCP initialize und tools/list sind unauthentifiziert; nur tools/call nutzt Key und Guthaben
FAQ
Kostet der MCP-Server extra?
Nein. tools/call läuft über dieselbe /v1/systemone-Pipeline wie die API: nur Input-Tokens, Output kostenlos, Abbuchung vom selben Guthaben. Deine 100.000 Sign-in-Tokens gelten auch für MCP.
Welche Clients unterstützen den Remote-MCP-Endpoint?
Jeder MCP-Client, der Streamable HTTP spricht — Claude Code, Cursor, Cline und andere. Auf https://jevmodel.org/mcp zeigen mit einem Authorization-Header und deinem sk- Key.
Welche Tools stellt der MCP-Server bereit?
Vier: jev_decide (der volle State-plus-Questions-Vertrag, bis zu 8 Fragen) und die Komfort-Wrapper jev_noul, jev_choice und jev_score für Einzelurteile.
Was bringt die SKILL.md zusätzlich zum MCP?
MCP gibt dem Agent die Tools; der Skill lehrt ihn, wann und wie er sie einsetzt — Schwellenwerte, Batching in einen Call, Criteria-Design, idempotente Retries. Installiere beides, wenn dein Agent Skills unterstützt.
Ist mein API-Key in der MCP-Config sicher?
Der Key wird nur als Authorization-Header an jevmodel.org gesendet. Halte ihn in einer Umgebungsvariable, committe ihn nie ins Repo und widerrufe ihn im Dashboard, falls er leakt.