コネクタガイド約2分で読めますMCP ツール 6 個7 言語

Microsoft CopilotでJevを使う方法:TypeSafeの判断モデルをコネクタとして追加

TypeSafe Jevを数分でMicrosoft Copilotに接続:Copilotははい/いいえ、分類、スコアリングをJevに任せ、確率を受け取ります。

HC執筆: HelpCode チーム更新日 2分で読了 GitHub でオープンソース

クレジットカード不要 · 7日間の試用 · セルフホストの選択肢あり

microsoft copilot · Jev by TypeSafe
Use Jev to triage these four tickets: urgent or not, which team, and how frustrated the customer is.
AI
呼び出し中jev_playbookjev_ask
Payouts failing for 3 days: urgent 0.88, billing, very frustrated. App crashes on every PDF upload (German): urgent 0.90, technical, very frustrated. Annual-plan discount: urgent 0.02, sales. Thanks for the webinar: urgent 0.01, no team needed. No answer fell in the unsure band; handle the crash and the payouts first.
jev_playbookjev_yes_nojev_classifyjev_ratejev_ask+ ほか
  • 7日間の無料トライアル
    クレジットカード不要
  • GDPR・SOC 2 レディ
    EU データ保管、監査ログ
  • GitHub でオープンソース
    オープンソース · AGPL-3.0
  • ChatGPT、Claude、Gemini に対応
    MCP 対応クライアントすべて

4分のセットアップで使える実際のプロンプト。

コネクタをインストールしたら、これらを Microsoft Copilot に貼り付けてください。各プロンプトの下にあるツールはエージェントが自動で呼び出します。

“Use Jev to decide which of these emails need a reply today and show only the ones above 0.8.”
jev_yes_no
“Classify these tickets into billing, technical, sales or none with Jev and list the low-confidence ones.”
jev_classify
“Rate these five leads from 0 (no fit) to 3 (ideal) with Jev against our customer profile.”
jev_rate
“Ask Jev whether each pair of supplier records describes the same company.”
jev_ask

インストール不要。2分以内に動きます。

cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、Jev by TypeSafe をワンクリックで追加して、AI クライアント(Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor)を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。

無料トライアルを開始

概要

TypeSafe Jevを数分でMicrosoft Copilotに接続:Copilotははい/いいえ、分類、スコアリングをJevに任せ、確率を受け取ります。

こう聞いてみよう

Jev by TypeSafe のサンプルプロンプト

プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。

Jev by TypeSafe · MCP 経由でライブ
共有
Opus 4.7

Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。

CopilotでJevを使う

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

短い答え: AnythingMCPでTypeSafeのAPIキーを使ってJevコネクタをインストールし、Copilot StudioのエージェントにAnythingMCPをMCPツールとして追加します(Tools → Add a tool → New tool → Model Context Protocol、URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID)。以後、Copilotは素早く測定可能な判断が必要なときにJevに聞けます。緊急かどうか、どのカテゴリか、どれくらい適合するかを推測する代わりに、確率として受け取ります。

Copilotは推論と文章作成が得意で、Jevはその間にある限定的な判断のために作られています。はい/いいえ、選択、スコアの質問に、キャリブレーションされた確率で約300 msで答え、コストはチャットモデルのごく一部です。何を聞き、答えをどう使うかはCopilotが決めます。

セットアップ方法

ステップ1: AnythingMCPにJevをインストール

  1. console.typesafe.aiでAPIキーを作成します。
  2. AnythingMCP Cloudでワークスペースを作成します(7日間無料)。または自分でホストしたAnythingMCPを使います。
  3. Connectorsを開き、Jev by TypeSafeを見つけてInstallをクリックし、キーをTYPESAFE_API_KEYに貼り付けます。

ステップ2: AnythingMCPをMicrosoft Copilotに追加

Microsoft Copilot は、Copilot Studio で作成したエージェントを通じて MCP サーバーを使います。AnythingMCP をツールとしてエージェントに追加し、そのエージェントを Microsoft 365 Copilot と Teams に公開します。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから Streamable HTTP で接続し、AnythingMCP はこれに対応しています。

  1. Copilot Studio でエージェントを開き(または新規作成し)、Tools で Add a tool → New tool → Model Context Protocol を選びます。
  2. Server name(例: AnythingMCP)、コネクタでできることを説明する Server description、Server URL https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID を入力します。Copilot Studio はこの説明をもとに、いつサーバーを呼び出すかを判断します。
  3. 認証で API key を選び、Type を Header、ヘッダー名を X-API-Key にして Create を選びます。
  4. Add tool で Create a new connection を選び、AnythingMCP の MCP API キー(MCP Servers → 対象のサーバー → API keys)を貼り付けて Add to agent を選びます。
  5. エージェントの Test ウィンドウで試します。Jev のツールが必要になる依頼をしてみましょう。
  6. Publish を選び、Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams で Make agent available in Microsoft Copilot を選択したまま Add channel を選びます。See agent in Teams で自分用にインストールされます。Microsoft 365 Copilot では @ を入力してエージェントを選びます。

ユーザーごとにサインインさせたい場合は、API キーの代わりに OAuth 2.0 → Dynamic discovery を選びます。各ユーザーは、エージェントが初めて呼び出すときに AnythingMCP にサインインします。

セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから接続するため、localhost は使えません。

ステップ3: CopilotにJevを使うよう依頼する

新しいチャットを開始し、「Jevを使って、これらのチケットのうち緊急のものを判断して」のように、依頼の中でJevに触れます。Copilotはまずjev_playbookを読み、その後自動でJevのツールを呼び出します。

依頼時に何が起こるか

たとえば10通の顧客メールを貼り付けて、今日返信が必要なものを聞いたとします。Copilotははい/いいえの質問を1つ作り(「emailは、顧客の作業を今日止めている事柄への対応を求めていますか?」)、メールごとにメール本文を根拠としてjev_yes_noまたはjev_askを呼び出し、メールごとの確率を受け取ります。その後、メールを並べ替えて明確なものを示し、0.15〜0.85のものは確実なふりをせず「不確か」として挙げます。

ドイツ語を含む4件のチケットでの実際の実行例は、Jevの概要を参照してください。

Copilotで試せるプロンプト例

  • 「Jevを使って、これらのサポートチケットをbilling、technical、sales、noneに振り分け、確率を表示して」
  • 「この15件の応募書類のうち、下記の要件に合うものをJevに聞いて、0.8を超えるものだけ一覧にして」
  • 「Jevでこれらの製品レビューを0(怒っている)から3(とても満足)で評価し、怒っているものを要約して」
  • 「この返信を送る前に、顧客のメールにあるすべての質問に答えているかJevに聞いて」
  • 「Jevを使って、この2つの仕入先レコードが同じ会社かどうか確認して」

知っておくと便利なこと

  • Jevが返すのは数値で、説明ではありません。理由を知りたい場合は、際どいケースを小さなはい/いいえの質問に分けるようCopilotに頼んでください。
  • CopilotとJevの両方があなたのテキストを読みます。各質問の根拠は、質問のstateとしてTypeSafeに送られます。
  • TypeSafeのキーはAnythingMCPサーバー上に暗号化されて保管されます。チームのメンバーは自分のログインで接続し、キーを見ることはありません。

質問の種類、コスト、すべての制限の詳細は:Jev MCPサーバーの概要 を参照してください。

FAQ

JevはCopilotの代わりになりますか?
いいえ。Jevは文章を書けません。会話、推論、回答はCopilotが担当し、Jevは文章よりも確率のほうが役立つはい/いいえ、選択、スコアの判断を担当します。

Jevはどの言語を理解しますか?
最も得意なのは英語です。テストではドイツ語とイタリア語のチケットも正しく、高い信頼度で返ってきました。その他の言語では信頼度の値に注意してください。

どの Copilot が対象ですか? 職場で使う Microsoft 365 Copilot で、Copilot Studio のエージェントを通じて利用します。個人アカウント向けの Microsoft Copilot アプリでは、独自の MCP サーバーを追加できません。

何が必要ですか? エージェントを作成するために、Copilot Studio を利用できる職場アカウント(ライセンスまたは試用版)が必要です。Microsoft 365 Copilot や Teams でエージェントを使う人には、エージェントへのアクセス権が必要です。共有するか、管理者に組織向けに公開してもらってください。組織が Power Platform コネクタにデータ ポリシーを適用している場合は、MCP サーバーにも適用されます。

エージェントがツールを呼び出しません。 ヘッダー名が正確に X-API-Key であること、キーが URL と同じ MCP サーバーのものであることを確認し、Server description を具体的に書いてください。Copilot Studio はこの説明をもとにサーバーを呼び出すかどうかを判断します。変更のたびにエージェントを再公開し、開いているチャットでは "start over" と入力すると新しいバージョンになります。

関連ガイド

このガイドは役に立ちましたか?

Jev by TypeSafe エージェントまで、あとワンクリック。

コネクタをインストールし、キーを貼り付けて、Microsoft Copilot に聞くだけ。7 日間無料、クレジットカード不要。

関連ガイド

コネクタ

Meta MuseでJevを使う方法:TypeSafeの判断モデルをコネクタとして追加

TypeSafe Jevを数分でMeta Museに接続:Museははい/いいえ、分類、スコアリングをJevに任せ、確率を受け取ります。

コネクタ

ChatGPTでJevを使う方法:MCP経由でTypeSafeの判断モデルを追加

TypeSafe JevをChatGPTにカスタム MCP サーバーとして追加:ChatGPTははい/いいえ、分類、スコアリングをJevに送り、約300 msで確率を受け取ります。

コネクタ

ClaudeでJevを使う方法:TypeSafeの判断モデルをコネクタとして追加

TypeSafe Jevを数分でclaude.aiとClaude Desktopに接続:Claudeははい/いいえ、分類、スコアリングをJevに任せ、確率を受け取ります。

コネクタ

Jev by TypeSafe を Cursor に接続する方法 — MCP 経由

TypeSafe の System One モデル Jev で、AI エージェントの yes/no・分類・評価の判断を高速かつ低コストに。解析が必要な文章ではなく、較正済みの確率付きの型付き回答を約 300 ms で返します。

コネクタ

Jev by TypeSafe を Gemini に接続する方法 — MCP 経由

TypeSafe の System One モデル Jev で、AI エージェントの yes/no・分類・評価の判断を高速かつ低コストに。解析が必要な文章ではなく、較正済みの確率付きの型付き回答を約 300 ms で返します。

コネクタ

Jev MCPサーバー:TypeSafe JevをClaude、ChatGPT、あらゆるエージェントで使う

Claude、ChatGPT、Cursor、CodexにJevの判断モデルを提供:はい/いいえ、分類、スコアリングを約300 msで確率付きで返します。ローカルへのインストールは不要です。