Cursor의 Jev

Cursor는 MCP를 말하므로 Jev가 결정 도구로 들어갑니다. 오픈 jev-mcp server를 추가하면 Cursor의 agent가 작업 중 classify / score / check / gate / decide를 호출할 수 있습니다 — 밀리초 단위의 타입 지정·보정 답변으로, 느리고 파싱할 수 없는 두 번째 모델 호출이 아닙니다.

Cursor의 agent는 일하는 동안 작고 구조화된 결정을 많이 합니다 — 어떤 파일인지, 이 편집이 안전한지, 이 테스트 실패가 중요한지, 어떤 접근이 이기는지. 자유 텍스트 추론으로 하면 느리고 일관성이 없습니다. Jev는 Cursor에게 바로 호출해 분기할 수 있는 타입 지정 결정 도구를 주므로, agent는 모델 예산을 실제 코딩에 남깁니다.

Jev를 Cursor에 추가

Cursor는 프로젝트의 .cursor/mcp.json(또는 전역의 ~/.cursor/mcp.json)에서 MCP server를 읽습니다. jev-mcp를 추가하세요 — npx로 GitHub에서 바로 돌아가며 clone이나 build가 필요 없습니다:

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

Cursor를 다시 불러오고 Settings → MCP에서 server를 활성화하세요. Jev 도구가 agent의 도구 세트에 나타납니다. 호스팅된 jv_live_ key는 자동으로 게이트로 라우팅됩니다 — endpoint 설정 불필요.

이제 agent가 호출할 수 있는 것

• jev_classify — 입력을 당신의 카테고리 중 하나에 넣기
• jev_score — 당신이 정의한 순서 스케일로 채점
• jev_check — 확률이 붙은 보정된 yes/no (noul)
• jev_gate — 위험한 동작 실행 전 allow / confirm / block
• jev_decide — 한 왕복에 여러 타입 지정 질문

각 답이 타입 지정·보정되어 있으므로 Cursor는 자기 산문을 다시 읽는 대신 확률에 따라 분기합니다 — 루프가 빠르고, 형식 실수가 적으며, 언제 자동으로 진행하고 언제 당신에게 물을지 정할 수 있는 진짜 임계값이 있습니다.

설정 레퍼런스

키와 endpoint 세부 — 호스팅 키의 함정 포함 — 는 Jev MCP 페이지에 있습니다. Cursor는 다른 모든 MCP 클라이언트와 같은 jev-mcp server를 쓰기 때문입니다.

자주 묻는 질문

함께 보기: Jev MCP server(설정) · Claude Code 통합 · Agent skill(모든 클라이언트)