给 agent 用的 Jev：远程 MCP server 与 agent skill

远程 MCP server：四个类型化工具

jevmodel.org 在 https://jevmodel.org/mcp 运行远程 MCP server（Streamable HTTP）。提供 jev_decide（完整契约——state 加最多 8 个类型化问题，一次调用）和三个便捷工具：jev_noul 给出是/否概率，jev_choice 做标签选择，jev_score 做评分。

认证就是你的 jevmodel.org API key，放在 Bearer 头里——不用额外凭证，同一份 token 余额，同样的 120 次/分钟限流。

# Claude Code
claude mcp add --transport http jev https://jevmodel.org/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $JEVMODEL_API_KEY"

# Cursor / 其他客户端 — 服务器配置
{
  "mcpServers": {
    "jev": {
      "url": "https://jevmodel.org/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer sk-..." }
    }
  }
}

Agent skill

查看 SKILL.md 原文 ↗——端点、请求结构、实战方法和限额。

MCP 给 agent 工具，SKILL.md 教它判断方法：什么时候类型化决策比 LLM 调用更好、如何把问题合进一次请求、如何给 noul 概率设阈值、如何写能扛住生产的 criteria。把文件放进 agent 的 skills 目录即可自动生效。

# Claude Code / agents
curl -o .claude/skills/jev/SKILL.md --create-dirs \
  https://jevmodel.org/skills/jev/SKILL.md

# 或 Devin 风格目录
curl -o .devin/skills/jev/SKILL.md --create-dirs \
  https://jevmodel.org/skills/jev/SKILL.md

实战示例：工具调用前的闸门

agent 最常用的模式：执行有风险的动作前，先让 Jev 对提案动作做一次类型化判断，再给概率设阈值。

{
  "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：直接执行
# → 0.6–0.9：展示命令并询问
# → < 0.6：阻止

计费与限额

• 与在线体验和 /v1/systemone 共用一份余额——登录送 100,000 免费输入 token，$9.90 起的包永不过期
• 只对输入 token 计费；输出免费；上游失败自动退款
• 每次 jev_decide 调用 1–8 个问题，state 约 8,000 字符，每 key 120 次/分钟
• MCP 的 initialize 和 tools/list 无需认证；只有 tools/call 使用 key 和余额