decisions-judge-mcp：为 AI Agent 提供结构化决策判断的 MCP 工具

核心能力与快速开始

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能做什么

以 MCP 工具形式暴露名为 judge 的决策原语，接受 state（JSON 应用状态）与 questions（名称到问题规格的映射），支持三种问题类型：noul 返回 yes/no 概率、choice 在给定选项中返回获胜选项及置信度与概率分布、score 在有序等级描述中返回最佳匹配等级。可在一次请求中批量提交多个问题，输入支持任意 JSON 结构，请求带 timeout_ms（最大 60000）与可选 model 覆盖，客户端断开时取消进行中的请求；成功返回 {answers, model, usage}，失败返回 {fallback: true, error} 信封。

适用场景

为 AI Agent 工作流提供可编程的决策判断能力，例如根据测试、lint、改动文件数等状态判断是否适合合并并选择下一步动作；在 Agent 流程中批量构建决策树问题并一次性获取结果；将判断作为代码可分支的原语而非提示词加解析循环使用。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

通过 npx -y decisions-judge-mcp 按需运行或全局安装 npm i -g decisions-judge-mcp 后作为 MCP stdio 服务器运行；README 给出 pi、Claude Code、goose 的 MCP 客户端配置示例，并提示 Windows 部分客户端需使用 cmd /c npx。

主要依赖

需要 Node >= 20，并在环境中设置 TYPESAFE_API_KEY；当前依赖 TypeSafe System One 模型（Jev）通过 @typesafe-ai/sdk 提供支持。

使用限制

当前仅由 TypeSafe System One 模型（Jev）支撑；材料未说明该模型服务的费用、配额与速率限制。除 Windows 客户端 cmd /c npx 的提示外，未说明其他平台限制；timeout_ms 最大为 60000。

许可证

Apache-2.0

最近推送

2026-09-22 06:45

资料检查：2026-09-22 07:00 · 卡片整理：2026-09-22 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证 · 本次更新未完成，保留上次成功内容

职业应用

程序员

在编码 Agent 工作流中，将代码变更状态（如测试、lint、变更文件数）作为 JSON 输入，通过 judge 工具获得是否可合并的概率、下一步操作选择（合并/继续修改/升级人工）或有序等级评分，从而让 Agent 基于类型化判断进行分支决策。

官方使用入口 ↗

由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证

产品经理

将产品应用状态作为 JSON 输入，通过 judge 工具对需求或方案进行 yes/no 概率判断、多选项选择或有序等级评分，辅助产品决策。

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