Reexpress MCP Server

Reexpress モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー

Claude 3.7 SonnetおよびmacOS Sequoia 15のApple Silicon向け（今後さらに多くのプラットフォームとモデルが対応予定）

ビデオの概要:こちら

Reexpress MCP Serverは、複雑なLLMパイプラインに最先端の統計検証機能を追加できるドロップインソリューションです。また、ソフトウェア開発やデータサイエンス環境における検索やQAのためのLLMの日常的な使用にも役立ちます。AIワークフローのための、信頼性が高く、統計的に堅牢なAIセカンドオピニオンを提供する、初めてのソリューションです。

MCPサーバーをインストールし、チャットテキストの末尾にReexpressプロンプトを追加するだけです。Claude 3.7 Sonnet（Anthropic製）は、提供されている事前学習済みのReexpress類似度・距離・大きさ（SDM）推定器を使用して応答を確認します。この推定器は、gpt-4.1-2025-04-14、o4-mini-2025-04-16、text-embedding-3-largeをCladue 3.7の出力と組み合わせ、10万件を超える学習例のデータベースと10万件を超えるキャリブレーション例に基づいて予測不確実性の堅牢な推定値を算出します。 Reexpress メソッドの特徴は、モデルをタスクに簡単に適応できることです。検証が完了したら、ReexpressAddTrue ツールまたは ReexpressAddFalse ツールを呼び出すだけで、その後の Reexpress ツールの呼び出しでは、検証確率を計算する際に更新内容が動的に考慮されるようになります。

[!NOTE] Claudeは、ユーザーに対し、指示に基づいた出力の信頼性に関する原則的な推定値を提供するだけでなく、検証出力を用いて回答を段階的に洗練させ、追加の外部リソースやツールが必要かどうか、あるいは行き詰まり、ユーザーにさらなる説明や情報を求める必要があるかどうかを判断します。これが私たちがSDM検証による推論と呼んでいるもので、AIツールキットの全く新しい機能であり、個人と企業の両方において、LLMとLLMエージェントのユースケースを大幅に拡大すると考えています。

データは、標準の LLM API 呼び出しを介してのみ Anthropic および Azure/OpenAI に送信されます。SDM 推定器のすべての処理は、Apple Silicon Mac 上でローカルに実行されます。(オプションとして、Claude Desktop や Web 検索 MCP サーバーなどの MCP クライアント経由で Web 検索へのアクセスを提供することを強くお勧めします。また、クローズドドメイン設定の場合は、ドメイン固有の取得へのアクセスも提供します。) Reexpress MCP には、シンプルで保守的でありながら効果的なファイル アクセス システムがあります。ファイル アクセス ツール ReexpressDirectorySet() および ReexpressFileSet() を介してファイルを明示的に指定することで、LLM API に送信される追加ファイル (ある場合) を制御できます。

インストール

INSTALL.mdを参照してください。

[!TIP] Reexpress MCPサーバーは他のMCPサーバーに比べてセットアップが簡単ですが、LLM、MCP、コマンドラインツールにある程度精通していることを前提としています。当初の対象読者は開発者とデータサイエンティストです。信頼できるソースからのみ他のMCPサーバーを追加してください。また、他のMCPツールによってMCPサーバーの動作が予期せぬ形で変更される可能性があることにご注意ください。

設定オプション

CONFIG.mdを参照してください。

使い方

documentation/HOW_TO_USE.mdを参照してください。

ガイドライン

documentation/GUIDELINES.mdを参照してください。

よくある質問

documentation/FAQ.mdを参照してください。

トレーニングおよびキャリブレーションデータ

documentation/DATA.mdを参照してください。

引用

このソフトウェアが役に立つと思われる場合は、次の論文を引用することを検討してください。