jevjam について
jevjamは、NVIDIA GPU上でLaya、Julia-1、clef-flashを使うセルフホスト可能なMCPサーバー兼HTTP APIです。テキスト、JSON、画像、動画から選択・スコア・はい/いいえの判断を得たいエージェントやサービス向けです。
主な機能
- 01選択・スコア・はい/いいえの予測
- 02MCPツールとHTTP API
- 03Laya、Julia-1、clef-flashモデル
- 04要求時のモデル読み込みとアイドル時のVRAM解放
- 05任意のBearerキー認証
活用シーン
- 01サポートチケットの担当部署振り分け
- 02不正の可能性があるコンテンツの検出
- 03ツール呼び出し前のリスク確認
- 04プロンプトに応じたモデル選択
MCP 対応
`jevjam_predict`、`jevjam_preset`、`jevjam_route`、`jevjam_status`の4つのMCPツールを提供します。MCPとHTTPはキューと常駐モデルを共有します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
mcp.json · 共通設定
起動コマンド
docker run -i --rm -e JEVJAM_API_KEY -e JEVJAM_IDLE_TIMEOUT -e HF_TOKEN ghcr.io/beremaran/jevjam:0.3.3設定が必要な環境変数
JEVJAM_API_KEYシークレットWhen set, /mcp and /v1/systemone need 'Authorization: Bearer <key>'JEVJAM_IDLE_TIMEOUTSeconds without inference before the resident checkpoint is freed; 0 keeps itHF_TOKENシークレットOptional Hugging Face token for higher download rate limitsローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。
パッケージ
oci
ghcr.io/beremaran/jevjam:0.3.3Streamable HTTPツール
ツール一覧はまだ取得されていません
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
メンテナーはまだ詳細を追加していません。リポジトリの README をご覧ください。
コメント
Markdown 対応
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。