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。
概要
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。
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。
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。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → Jev by TypeSafe をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行 — 完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
Jev by TypeSafe + Gemini
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。
前提条件
完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:
TYPESAFE_API_KEY
ステップ 1 — 認証情報を取得
Jev is a decision model, not a chat model. You give it state (the evidence) and one or more typed questions; it returns a number or an option with probabilities in about 300 ms. It never writes text. Use it when an agent needs a judgment it can branch on: is this urgent, which team owns it, how risky is it, does this reply answer the question, is this record a duplicate.
Start with jev_playbook. It costs no API call and explains how to phrase questions, what to put in state and how to read the probabilities.
Setup: create an API key at https://console.typesafe.ai and paste it into TYPESAFE_API_KEY. Jev is billed per input token (about $0.04 per million), output is free.
…(continued in the in-app connector instructions)
ステップ 2 — アダプターをインストール
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
ステップ 3 — Gemini にコネクタを追加
Gemini CLI は ~/.gemini/settings.json (Windows は %APPDATA%\gemini\settings.json) から MCP サーバを読み込みます。追加:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- AnythingMCP の MCP Servers → your server → API keys で MCP API key を取得。
- ファイルを保存し
geminiを再起動。 - Gemini CLI で
/mcpを実行 —Jev by TypeSafeが利用可能として表示されます。 - Vertex AI Studio: 同じ Bearer ヘッダーで
https://cloud.anythingmcp.com/mcpをリクエストのtools配列に渡してください。
利用可能なツール
| Tool | What it does |
|---|---|
jev_playbook | START HERE: returns, with NO API call, how to use Jev well: which question type to pick, how to structure state, how to write the question… |
jev_yes_no | Ask Jev ONE yes/no question about some evidence |
jev_classify | Ask Jev to pick ONE option from a set you define (routing, labelling, intent, triage) |
jev_rate | Ask Jev to place the evidence on an ordered scale you define (severity, lead fit, quality, sentiment) |
jev_ask | Full Jev API: ask SEVERAL typed questions about the same state in one call (answered in parallel, state billed once) |
jev_list_models | List the Jev model names your API key can use in the model field (aliases such as jev-latest and jev-preview, with release dates) |
FAQ
Gemini 1.5 Pro / 2.x は MCP をサポートしますか? はい — Gemini CLI ≥ 0.4 と Vertex AI tools API は Bearer ヘッダー付きの httpUrl MCP コネクタを受け入れます。
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