Conecta Jev a tu stack
Jev es una sola llamada HTTP, así que encaja en cualquier cosa. Empieza con una guía copiar y pegar para tu herramienta — un inicio rápido de TypeScript, o la configuración MCP para tu agente de código.
TypeScript
Llama a Jev desde TypeScript/Node: instala el SDK, pon tu key y obtén una choice / score / noul tipada y calibrada con un ejemplo funcional de 30 líneas. Copia, pega y lanza.
Abrir guía →Agent / CLIClaude Code
Conecta Jev a Claude Code para que el agente clasifique, puntúe, gatee y enrute con decisiones tipadas y calibradas en vez de adivinar en prosa. Instalación de dos líneas, funciona como skill o MCP.
Abrir guía →Agent / IDECursor
Añade Jev a Cursor con el servidor abierto jev-mcp para que el agente clasifique, puntúe, gatee y enrute con decisiones tipadas y calibradas en vez de una lenta segunda llamada al modelo. Un bloque de .cursor/mcp.json.
Abrir guía →Agent / CLIOpenCode
Añade Jev a OpenCode con el servidor abierto jev-mcp para que el agente tome decisiones tipadas y calibradas — enrutar, gatear, puntuar, clasificar — en vez de conjeturas en texto libre. Configuración con un comando.
Abrir guía →MCP serverMCP
El servidor abierto jev-mcp expone los primitivos de Jev classify/score/check/gate/decide a cualquier cliente MCP. Setup exacto: key, JEV_BASE_URL, JEV_MODEL y el truco del gateway alojado que devuelve 401.
Abrir guía →GatewayOpenRouter
How to call Jev through OpenRouter: the model id (typesafe/jev), the decisions endpoint (not chat-completions), a working request, routing jev-mcp through it, and when the instant hosted key is simpler.
Abrir guía →EcosystemHugging Face
Is Jev on Hugging Face? Straight answer: no official Jev weights are published — Jev is a hosted, closed model. What you'll actually find on Hugging Face are the open Jev-like decision models (Laya, OpenJev). How to use each.
Abrir guía →AgentHermes Agent
Give Nous Research's Hermes Agent a typed decision primitive. Wire Jev in via the open jev-mcp server so the agent routes, gates, scores and classifies with calibrated decisions in ~70–500ms — and saves the big model for real reasoning.
Abrir guía →AWSBedrock
Give a Bedrock agent typed, calibrated decisions. Deploy the jev-bedrock SAM starter — a Lambda action group that POSTs to jevtypesafeai.com/api/v1/decide — attach the OpenAPI schema, and route/classify/gate in ~70–500ms.
Abrir guía →Automationn8n
Add Jev to an n8n workflow: one HTTP Request node returns a typed, calibrated decision you branch on with a Switch — route tickets, score leads, gate content. Plus the community Jev nodes, pointed at the hosted gateway.
Abrir guía →DeployVercel
The simplest way to use Jev from a Vercel app is a fetch to the hosted endpoint with your jv_live_ key — it works in any Serverless or Edge function and bills through your account. Plus the AI SDK and AI Gateway paths.
Abrir guía →GatewayLiteLLM
Front Jev with a LiteLLM proxy so your apps hit one endpoint. Add a pass-through route to the jevtypesafeai.com gateway with your jv_live_ key to bill through your hosted account. Setup, config, and the built-in TypeSafe provider.
Abrir guía →Cualquier cliente MCP, cualquier lenguaje
¿No está en la lista? El servidor abierto jev-mcp funciona en Cursor, Codex y cualquier cliente MCP, y la API en crudo es un POST desde cualquier sitio. Para una instalación universal, mira el agent skill.