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Starte eine kostenlose Testphase auf cloud.anythingmcp.com, füge Jev by TypeSafe mit einem Klick hinzu und richte deinen KI-Client (Claude, ChatGPT, Copilot oder Cursor) auf den erzeugten MCP-Endpoint. Kein Docker, kein git clone, keinerlei Entwicklungserfahrung nötig.
Zusammenfassung
Gib Claude, ChatGPT, Cursor oder Codex das Entscheidungsmodell Jev: Ja/Nein, Klassifizierung und Scoring mit Wahrscheinlichkeiten in rund 300 ms.
Frag einfach
Beispiel-Prompts für Jev by TypeSafe
Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
Jev als MCP-Server
Kurzfassung: Installiere den Jev Connector auf AnythingMCP mit deinem TypeSafe API-Key und füge AnythingMCP dann als Remote-MCP-Server zu deinem AI-Client hinzu. Claude, ChatGPT, Cursor, Codex oder Gemini können dann jede Ja/Nein-, Klassifizierungs- oder Scoring-Entscheidung an Jev übergeben und bekommen in rund 300 ms eine Zahl mit Wahrscheinlichkeiten zurück. Auf deinem Laptop läuft nichts, und es funktioniert in claude.ai und ChatGPT im Web.
Jev ist das erste System-One-Modell von TypeSafe, erschienen im September 2026. Es schreibt keinen Text. Du gibst ihm Evidenz (den state) und typisierte Fragen, und es beantwortet jede mit einer Wahrscheinlichkeit, einer Option oder einem Score. Damit ist es das richtige Werkzeug für die kleinen Urteile, die ein Agent ständig trifft, und das falsche für alles, was Fließtext braucht.
Was Jev beantwortet
| Fragetyp | Du definierst | Jev liefert | Typischer Einsatz |
|---|---|---|---|
Ja/Nein (noul) | die zu prüfende Bedingung | die Wahrscheinlichkeit, dass die Antwort Ja ist | ist das dringend, ist das Spam, beantwortet diese Antwort die Frage |
| Auswahl | 1 bis 255 Optionen, jede mit einer kurzen Beschreibung | die wahrscheinlichste Option, eine Wahrscheinlichkeit pro Option, eine Konfidenz | Routing, Labeling, Intent, den besten Datensatz auswählen |
| Score | 2 bis 10 geordnete Stufen, die niedrigste zuerst | einen Score ab 0, eine Wahrscheinlichkeit pro Stufe, eine Konfidenz | Schweregrad, Lead-Fit, Stimmung, Qualität |
In unseren Tests antwortete Jev in 220 bis 430 ms pro Aufruf. Abgerechnet werden nur Input-Tokens (etwa $0.042 pro Million); ein typischer Aufruf hat 300 bis 520 Tokens, eine einzelne Entscheidung kostet also etwa zwei Tausendstel Cent.
Jev vs Claude oder GPT direkt fragen
| Das Chatmodell fragen | Jev über den Connector fragen | |
|---|---|---|
| Antwort | ein Satz, den der Agent interpretieren muss | eine Zahl oder eine Option aus deiner Liste |
| Unsicherheit | versteckt in der Formulierung („scheint ziemlich dringend“) | explizit: 0.52 heißt unsicher, 0.97 heißt klar |
| Geschwindigkeit | Sekunden, und es belegt Kontext des Chatmodells | 0.2 bis 0.4 s, parallel für viele Fragen |
| Kosten | Tokens des Chatmodells | $0.042 pro Million Input-Tokens, Output kostenlos |
| Konsistenz | kann sich mit der Formulierung ändern | gleiche Frage, gleiche Skala, bei jedem Datensatz |
Das Chatmodell behält die Kontrolle: Es entscheidet, was gefragt wird, liest die Wahrscheinlichkeiten und handelt. Jev trifft die eng umrissene Entscheidung.
So richtest du es ein
Schritt 1: TypeSafe API-Key besorgen
Melde dich bei console.typesafe.ai an und erstelle einen API-Key. Was Jev verarbeitet, bezahlst du direkt an TypeSafe.
Schritt 2: Jev auf AnythingMCP installieren
- Erstelle einen Workspace auf AnythingMCP Cloud (7 Tage kostenlos) oder nutze dein self-hosted AnythingMCP.
- Öffne Connectors, suche Jev by TypeSafe, klicke auf Installieren und füge den Key in
TYPESAFE_API_KEYein. AnythingMCP prüft den Key mit einem kostenlosen Aufruf und speichert ihn verschlüsselt. - Für Clients, die einen API-Key nutzen (alles außer claude.ai und ChatGPT), erstelle einen unter MCP Servers → dein Server → API keys.
Schritt 3: Verbinde deinen AI-Client
Jeder Client verbindet sich mit derselben MCP-Server-URL: https://cloud.anythingmcp.com/mcp. claude.ai und ChatGPT melden sich mit OAuth an; die anderen senden deinen MCP API-Key im X-API-Key-Header.
Die Tools
| Tool | Was es macht |
|---|---|
jev_playbook | Wie man Jev gut einsetzt: Fragetypen, State, Wahrscheinlichkeiten lesen, Konfidenzschwellen. Kostenlos, kein API-Aufruf. |
jev_yes_no | Eine Ja/Nein-Frage, liefert yes_probability |
jev_classify | Eine Auswahl aus Optionen, die du definierst, liefert choice, probabilities und confidence |
jev_rate | Ein Score über geordnete Stufen, liefert score, legend, probabilities und confidence |
jev_ask | Mehrere Fragen beliebigen Typs zur selben Evidenz in einem Aufruf |
jev_list_models | Modellnamen, die dein Key nutzen kann (jev-latest, jev-preview, fixierte Versionen) |
Alle Tools sind schreibgeschützt: Jev liest die Evidenz, die du übergibst, und ändert nichts.
Was passiert, wenn du fragst
Wir haben Claude vier Support-Tickets gegeben und es gebeten, sie mit Jev zu triagieren: Dringlichkeit, zuständiges Team und Frustration auf vier Stufen. Claude las jev_playbook, machte pro Ticket einen jev_ask-Aufruf mit je drei Fragen und legte seine Schwellenwerte fest, bevor es die Antworten ansah.
| Ticket | Dringend (P Ja) | Team | Frustration (0 bis 3) |
|---|---|---|---|
| "My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting." | 0.88 | billing | 3 |
| "Do you offer a discount for annual plans? Just curious." | 0.02 | sales | 0 |
| "Die App stürzt bei jedem PDF-Upload ab, seit gestern Abend. Wir können nicht arbeiten!" | 0.90 | technical | 3 |
| "Thanks for the great webinar last week :)" | 0.01 | none | 0 |
Jeder Aufruf dauerte 0.3 bis 0.4 Sekunden. Claude markierte das erste Ticket als das, das seinem „unsicher“-Bereich am nächsten lag, und bearbeitete das deutsche Ticket, ohne es zu übersetzen.
Prompts zum Ausprobieren
- „Entscheide mit Jev, welche dieser 20 E-Mails heute eine Antwort brauchen, und zeig mir nur die über 0.8.“
- „Ordne jedes dieser Support-Tickets mit Jev billing, technical, sales oder none zu und liste die auf, bei denen die Konfidenz unter 0.6 liegt.“
- „Bewerte diese fünf Leads mit Jev von 0 (passt nicht) bis 3 (idealer Kunde) anhand unseres Idealkundenprofils unten.“
- „Frag Jev, ob diese beiden Kundendatensätze dasselbe Unternehmen beschreiben.“
- „Prüfe mit Jev, ob diese Antwort die Frage des Kunden wirklich beantwortet, bevor ich sie abschicke.“
Jev mit deinen Geschäftsdaten
Da Jev als ein Connector unter mehreren auf demselben AnythingMCP-Server läuft, kann der Agent Datensätze mit einem Connector abrufen und sie im selben Chat mit Jev beurteilen: Tickets aus deinem Helpdesk, Leads aus deinem CRM, Aufträge oder Kundendatensätze aus deinem ERP. Die Daten gehen nur als state der gestellten Frage an TypeSafe.
Grenzen
- Nur Text. Keine Bilder, kein Audio, keine Dateien; wandle sie zuerst in Text um.
- Größe. Bis zu 32k Tokens für die Evidenz plus die längste Frage, 64k pro Request.
- Sprachen. Auf Englisch ist Jev am genauesten. Deutsch und Italienisch funktionierten in unseren Tests gut; bei anderen Sprachen achte auf die Konfidenz.
- Keine Begründung. Jev liefert Wahrscheinlichkeiten, keine Erklärungen. Um eine Grenzfall-Antwort zu prüfen, stelle engere Ja/Nein-Fragen zur konkreten Evidenz.
- Rechnen und Datumsangaben. Jev liest wörtlich. Lass das Chatmodell zählen und Daten vergleichen und übergib das Ergebnis als Fakt.
- Rate Limits legt TypeSafe pro Account fest, derzeit 1200 Requests pro Minute.
FAQ
Funktioniert Jev in claude.ai und ChatGPT, nicht nur in Coding Agents? Ja. AnythingMCP ist ein Remote-MCP-Server mit OAuth, du fügst ihn also in claude.ai als eigenen Connector oder in ChatGPT als App im Entwicklermodus hinzu. Auf deinem Computer muss nichts laufen.
Was kostet es? Jev wird von TypeSafe pro Input-Token abgerechnet, etwa $0.042 pro Million, Output kostenlos. Eine typische Entscheidung braucht 300 bis 520 Tokens. Der Connector selbst kostet nichts extra: AnythingMCP Cloud kannst du 7 Tage kostenlos testen, danach ab 19 € im Monat, und self-hosted AnythingMCP ist kostenlos.
Braucht mein Team den TypeSafe-Key? Nein. Der Key wird einmal verschlüsselt auf dem AnythingMCP-Server gespeichert. Teammitglieder verbinden sich mit ihrem eigenen Login mit dem Server und sehen ihn nie, und jeder Aufruf wird protokolliert.
Kann ich es selbst hosten? Ja. AnythingMCP ist Open Source (AGPL-3.0) und läuft mit Docker Compose. Der Jev Connector ist Teil des integrierten Katalogs.
Versteht Jev Deutsch oder Italienisch? Es kommt damit zurecht, und unsere deutschen und italienischen Testfälle kamen korrekt und mit hoher Konfidenz zurück. Englisch bleibt am genauesten; bei anderen Sprachen behalte die Konfidenzwerte im Blick.
Was ist der Unterschied zu den Jev MCP-Servern auf GitHub? Die laufen lokal neben einem Coding Agent, und jede Person konfiguriert ihren eigenen Key. Der AnythingMCP Connector läuft auf einem Server, funktioniert in Web-Clients wie claude.ai und ChatGPT, wird von einem Team mit einem Key geteilt und lässt sich mit deinen anderen Connectors kombinieren.
Siehe auch
- Jev mit Claude verbinden
- Jev mit ChatGPT verbinden
- Support-Tickets mit Jev in Claude triagieren
- Jev mit Cursor verbinden
- Jev mit Gemini CLI verbinden
- Jev by TypeSafe im Marketplace
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