Пропустите установку. Заработает меньше чем за 2 минуты.
Начните бесплатный период на cloud.anythingmcp.com, добавьте Jev by TypeSafe одним кликом и направьте свой ИИ-клиент (Claude, ChatGPT, Copilot или Cursor) на сгенерированный MCP-эндпоинт. Без Docker, без git clone, без опыта разработки.
Кратко
Быстрые и дешёвые решения «да/нет», классификация и оценка для ИИ-агентов с Jev, моделью System One от TypeSafe: типизированные ответы с откалиброванными вероятностями примерно за 300 мс вместо абзаца текста, который нужно разбирать.
Попробуй спросить
Примеры промптов для Jev by TypeSafe
Кликни по промпту — он скопируется. Вставь в Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot или OpenClaw и запусти через этот коннектор.
Claude — это AI, он может ошибаться. Проверяйте ответы.
💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → Jev by TypeSafe, вставьте учётные данные, создайте MCP API key — готово. Без Docker, без
git clone, без локального сервера.
Jev by TypeSafe + Gemini
Быстрые и дешёвые решения «да/нет», классификация и оценка для ИИ-агентов с Jev, моделью System One от TypeSafe: типизированные ответы с откалиброванными вероятностями примерно за 300 мс вместо абзаца текста, который нужно разбирать.
Предварительные требования
Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:
TYPESAFE_API_KEY
Шаг 1 — Получите учётные данные
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 $0.04 per million), output is free.
…(continued in the in-app connector instructions)
Шаг 2 — Установите адаптер
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Шаг 3 — Добавьте коннектор в Gemini
Gemini CLI читает MCP-серверы из ~/.gemini/settings.json (или %APPDATA%\gemini\settings.json в Windows). Добавьте:
{
"mcpServers": {
"anythingmcp": {
"httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp",
"headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
}
}
}
- Получите MCP API key в AnythingMCP → MCP Servers → your server → API keys.
- Сохраните файл и перезапустите
gemini. - Запустите
/mcpв Gemini CLI —Jev by TypeSafeдолжен быть доступен. - Vertex AI Studio: передайте
https://cloud.anythingmcp.com/mcpв массивtoolsзапроса с тем же Bearer-заголовком.
Доступные инструменты
| 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
Поддерживают ли Gemini 1.5 Pro или 2.x MCP? Да — Gemini CLI ≥ 0.4 и Vertex AI tools API принимают MCP-коннекторы httpUrl с Bearer-заголовком.
Следующие шаги
Это руководство помогло?
