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Cursor の Jev

Cursor は MCP を話すので、Jev は判断ツールとして組み込めます。オープンな jev-mcp server を追加すれば、Cursor の agent はタスク中に classify / score / check / gate / decide を呼べます — ミリ秒の型付き・校正済みの答えで、遅く解析できない 2 回目のモデル呼び出しではありません。

どの例にも jv_live_ key が必要です。pricing ページで取得し、JEV_API_KEY としてエクスポートすれば準備完了です。 キーを取得 →

Cursor の agent は作業中に多くの小さく構造化された判断をします — どのファイルか、この編集は安全か、このテスト失敗は重要か、どの手法が勝つか。自由テキストの推論でやると遅く一貫しません。Jev は Cursor に、直接呼んで分岐できる型付き判断ツールを与えるので、agent はモデル予算を実際のコーディングに残せます。

Jev を Cursor に追加

Cursor はプロジェクトの .cursor/mcp.json(またはグローバルの ~/.cursor/mcp.json)から MCP server を読み込みます。jev-mcp を追加 — npx で GitHub から直接動き、clone も build も不要:

{
  "mcpServers": {
    "jev": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:codaaiteam/jev-mcp"],
      "env": { "TYPESAFE_API_KEY": "jv_live_..." }
    }
  }
}

Cursor を再読み込みし、Settings → MCP で server を有効化。Jev ツールが agent のツールセットに現れます。ホスト型の jv_live_ key は自動でゲートにルーティングされる — endpoint の設定は不要。

agent が今呼べること

各答えが型付き・校正済みなので、Cursor は自分の散文を読み返すのではなく確率に基づいて分岐します — ループが速く、フォーマットミスが少なく、いつ自動で進むか・いつあなたに尋ねるかを決める本物のしきい値があります。

設定リファレンス

キーと endpoint の詳細 — ホスト型キーの落とし穴を含む — は Jev MCP ページにあります。Cursor は他のすべての MCP クライアントと同じ jev-mcp server を使うからです。

よくある質問

Jev を Cursor にどう追加する?

.cursor/mcp.json(プロジェクト)または ~/.cursor/mcp.json(グローバル)に、TYPESAFE_API_KEY 付きの npx コマンドとして jev-mcp を追加し、Settings → MCP で有効化します。Jev の classify/score/check/gate/decide ツールが agent のツールセットに現れます。

Cursor 用に何かをホストする必要は?

いいえ。jev-mcp は npx でローカルに動き、ホスト型 Jev ゲートを呼びます;モデルは TypeSafe の基盤に留まります。jv_live_ key が 1 つ必要なだけです。

Cursor で別のモデル呼び出しではなく Jev を使う理由は?

速度・コスト・信頼性。Jev は 70–500ms、1 判断あたり約 $0.001、出力無料で返し、壊れない型付き値を返します — 再解析が必要な散文を返す、遅く高価な LLM 呼び出しと違って。

関連: Jev MCP server(設定) · Claude Code 連携 · Agent skill(全クライアント)

組み込む前に Jev を試す

ブラウザで本物の型付き判断を実行 — 無料、登録不要 — それから上の例にあなたのキーを入れましょう。

▶ Jev を無料で試すAPI キーを取得する →
Cursor で Jev を使う — MCP 経由の型付き判断ツール · Jev by TypeSafe AI