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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
Ein getestetes Rezept: Claude stellt TypeSafe Jev drei typisierte Fragen pro Ticket und bekommt Dringlichkeit, Team und Frustration mit Wahrscheinlichkeiten.
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.
Ticket-Triage mit Jev
Kurzfassung: Verbinde Jev über AnythingMCP mit Claude, füge deine Tickets ein (oder lass Claude sie über deinen Helpdesk-Connector abrufen) und bitte Claude, sie mit Jev zu triagieren. Claude schickt jedes Ticket mit drei Fragen an Jev: dringend oder nicht, welches Team, wie frustriert. Zurück kommen Wahrscheinlichkeiten, nach denen es sortieren und filtern kann. Klare Fälle werden zugewiesen, unsichere bleiben für einen Menschen liegen.
Triage ist die Paradeaufgabe für Jev: Die Antwort kommt immer aus einer festen Liste, für jedes Ticket gelten dieselben Fragen, und du willst wissen, wann das Modell unsicher ist. Ein Chatmodell kann das auch, aber es antwortet in Fließtext, kostet pro Ticket mehr und sagt dir nicht, wie sicher es ist.
Die drei Fragen
| Frage | Typ | Optionen oder Stufen |
|---|---|---|
| Meldet das Ticket ein Problem, das das Geschäft des Kunden gerade blockiert und eine Antwort am selben Tag braucht? | Ja/Nein | Wahrscheinlichkeit für Ja |
| Welches Team soll es bearbeiten? | Auswahl | billing (Zahlungen, Auszahlungen, Erstattungen, Rechnungen), technical (Bugs, Abstürze, Ausfälle, Integrationen), sales (Preise, Pläne, Rabatte, neue Accounts), none (keine Aktion nötig oder nichts davon passt) |
| Wie frustriert ist der Kunde? | Score | nicht frustriert, leicht frustriert, frustriert, sehr frustriert, jeweils mit einer einzeiligen Beschreibung |
Die Option none ist wichtig: Ohne sie würde ein Dankeschön in eines der Teams gezwungen.
Ein echter Durchlauf
Wir haben Claude diese vier Tickets und den Prompt unten gegeben. Claude las jev_playbook, legte seine Schwellenwerte fest (unsicher heißt ein Ja/Nein-Wert zwischen 0.15 und 0.85 oder eine Konfidenz von 0.6 oder weniger) und machte dann pro Ticket einen jev_ask-Aufruf.
Triagiere diese Tickets mit den Jev Tools: Dringlichkeit (Ja/Nein-Wahrscheinlichkeit), zuständiges Team (billing, technical, sales, none) und Frustration auf vier Stufen. Gib mir eine Tabelle und markiere jede Antwort, bei der Jev unsicher war.
| Ticket | Dringend (P Ja) | Team (Konfidenz) | Frustration (0 bis 3) |
|---|---|---|---|
| "My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting." | 0.88 | billing (1.00) | 3 |
| "Do you offer a discount for annual plans? Just curious." | 0.02 | sales (1.00) | 0 |
| "Die App stürzt bei jedem PDF-Upload ab, seit gestern Abend. Wir können nicht arbeiten!" | 0.90 | technical (1.00) | 3 |
| "Thanks for the great webinar last week :)" | 0.01 | none (1.00) | 0 |
Nichts fiel in den unsicheren Bereich. Claude wies darauf hin, dass das Auszahlungs-Ticket mit 0.88 am nächsten daran lag, und schlug vor, zuerst die deutsche Absturzmeldung und das Auszahlungsproblem zu bearbeiten.
So sieht der Aufruf aus
Das ist der jev_ask-Aufruf, den Claude für das erste Ticket geschrieben hat, unverändert:
{
"state": {
"ticket": {
"text": "Help! My payouts have been failing for 3 days and my suppliers are waiting."
}
},
"questions": {
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does `ticket.text` report a problem that blocks the customer's business right now and needs a same-day response?"
},
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle `ticket.text`?",
"criteria": {
"billing": "payments, payouts, refunds, invoices",
"technical": "bugs, crashes, outages, integrations",
"sales": "pricing, plans, discounts, new accounts",
"none": "no action needed or nothing above fits, e.g. thanks or praise"
}
},
"frustration": {
"type": "score",
"instructions": "How frustrated is the customer who wrote `ticket.text`?",
"criteria": [
"not frustrated: neutral, curious or happy",
"mildly frustrated: minor annoyance",
"frustrated: clear complaint, problem affecting them",
"very frustrated: distressed, urgent pleas, business blocked"
]
}
}
}
Alle drei Fragen laufen parallel gegen dasselbe Ticket, und das Ticket wird nur einmal abgerechnet.
Pass es an
- Abrufen statt einfügen. Installiere deinen Helpdesk-Connector (Zendesk, Freshdesk, Help Scout und andere sind im Katalog) auf demselben AnythingMCP-Server und bitte Claude, „die heute offenen Tickets mit Jev zu triagieren“.
- Nutze deine eigenen Teams. Ersetze die Optionen durch deine Queues und gib jeder eine einzeilige Beschreibung, was dort hingehört.
- Füge deine Regeln als Evidenz hinzu. Lege den Plan oder das SLA des Kunden neben das Ticket, zum Beispiel
{"ticket": ..., "customer": {"plan": "enterprise"}}, und beziehe dich in der Frage darauf. - Lass Menschen die unsicheren Fälle prüfen. Bitte Claude, nur Antworten über deiner Schwelle zuzuweisen und den Rest zur Prüfung aufzulisten.
FAQ
Was kostet die Triage eines Tickets? Jedes Ticket oben war ein Jev-Aufruf mit etwa 500 Input-Tokens und drei Fragen, was bei TypeSafes $0.042 pro Million etwa zwei Tausendstel Cent sind. Output ist kostenlos.
Funktioniert es mit Tickets in anderen Sprachen? Unser deutsches Ticket wurde korrekt und mit voller Konfidenz zugewiesen. Auf Englisch ist Jev am genauesten, prüfe bei anderen Sprachen also die Konfidenzwerte.
Läuft das auch ohne Chat? Das Rezept ist für Claude, ChatGPT oder einen anderen MCP-Client geschrieben. Jeder Aufruf läuft über AnythingMCP und wird protokolliert, daher kann dasselbe Tool auch von jedem Agent aufgerufen werden, der MCP spricht.
Siehe auch
- Jev MCP Server: die Übersicht
- Jev mit Claude verbinden
- Jev mit ChatGPT verbinden
- Jev by TypeSafe im Marketplace
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