Reexpress MCP Server

Reexpress Model-Context-Protocol (MCP)-Server

Für Claude (Sonnet 3.7, Sonnet 4 oder Opus 4) und MCP-Clients, die auf Apple Silicon unter macOS Sequoia 15 laufen

Videoübersicht: Hier

Der Reexpress MCP Server ist eine Drop-in-Lösung, die Ihre komplexen LLM-Pipelines um modernste statistische Verifizierung erweitert und Ihre tägliche Nutzung von LLMs für Suche und Qualitätssicherung in Softwareentwicklung und Data Science unterstützt . Er bietet die erste zuverlässige, statistisch belastbare KI-Zweitmeinung für Ihre KI-Workflows.

Installieren Sie einfach den MCP-Server und fügen Sie die Reexpress-Eingabeaufforderung am Ende Ihres Chat-Textes hinzu. Das LLM-Modell Claude von Anthropics (Sonnet 3.7, Sonnet 4 oder Opus 4) prüft dann seine Antwort mit dem bereitgestellten, vortrainierten Reexpress Similarity-Distance-Magnitude (SDM)-Schätzer , der gpt-4.1-2025-04-14, o4-mini-2025-04-16 und text-embedding-3-large zusammen mit der Ausgabe von Cladue kombiniert und eine robuste Schätzung der Vorhersageunsicherheit anhand einer Datenbank mit über 100.000 Trainingsbeispielen berechnet, die anhand von über 100.000 Kalibrierungsbeispielen kalibriert wurden. Einzigartig an der Reexpress-Methode ist, dass Sie das Modell problemlos an Ihre Aufgaben anpassen können: Rufen Sie nach Abschluss einer Überprüfung einfach die Tools ReexpressAddTrue oder ReexpressAddFalse auf. Bei zukünftigen Aufrufen des Reexpress-Tools werden Ihre Aktualisierungen dann bei der Berechnung der Überprüfungswahrscheinlichkeit dynamisch berücksichtigt.

[!NOTE] Claude liefert Ihnen (dem Benutzer) nicht nur eine fundierte Einschätzung der Zuverlässigkeit der Ausgabe gemäß Ihren Anweisungen, sondern kann die Verifizierungsausgabe auch selbst nutzen, um seine Antwort schrittweise zu verfeinern, festzustellen, ob zusätzliche externe Ressourcen oder Tools benötigt werden oder ob eine Sackgasse vorliegt und Sie um weitere Erläuterungen oder Informationen bitten müssen. Das nennen wir „Argumentation mit SDM-Verifizierung “ – eine völlig neue Funktion im KI-Toolkit, die unserer Meinung nach ein deutlich breiteres Anwendungsspektrum für LLMs und LLM-Agenten sowohl für Einzelpersonen als auch für Unternehmen eröffnen wird.

Daten werden ausschließlich über standardmäßige LLM-API-Aufrufe an Anthropic und Azure/OpenAI gesendet; die gesamte Verarbeitung für den SDM-Schätzer erfolgt lokal auf Ihrem Apple Silicon Mac. (Optional empfehlen wir dringend, den Zugriff auf die Websuche über Ihren MCP-Client zu ermöglichen, z. B. über Claude Desktop oder einen MCP-Websuchserver, oder für geschlossene Domäneneinstellungen den Zugriff auf domänenspezifische Abfragen.) Reexpress MCP verfügt über ein einfaches und konservatives, aber effektives Dateizugriffssystem: Sie steuern, welche zusätzlichen Dateien (falls vorhanden) an die LLM-APIs gesendet werden, indem Sie die Dateien explizit über die Dateizugriffstools ReexpressDirectorySet() und ReexpressFileSet() angeben.

Installation

Siehe INSTALL.md .

[!TIP] Der Reexpress MCP-Server ist im Vergleich zu anderen MCP-Servern unkompliziert einzurichten. Wir setzen jedoch Kenntnisse in LLMs, MCP und Befehlszeilentools voraus. Unsere Zielgruppe sind Entwickler und Datenwissenschaftler. Fügen Sie nur weitere MCP-Server aus vertrauenswürdigen Quellen hinzu. Beachten Sie, dass andere MCP-Tools das Verhalten unseres MCP-Servers unerwartet verändern können.

Konfigurationsoptionen

Siehe CONFIG.md .

Anwendung

Siehe documentation/HOW_TO_USE.md .

Richtlinien

Siehe documentation/GUIDELINES.md .

Häufig gestellte Fragen

Siehe documentation/FAQ.md .

Trainings- und Kalibrierungsdaten

Siehe documentation/DATA.md .

Zitat

Wenn Sie diese Software nützlich finden, ziehen Sie in Erwägung, das folgende Dokument zu zitieren: