Decision learning for AI agent actions. Evaluate, score, decide, and learn from outcomes.
BIGHUB's decision layer as an MCP server. Evaluate agent actions, receive structured recommendations, report outcomes, and improve future decisions — from any MCP-compatible client. MCP server for decision learning on agent actions. When to use bighub-mcp Structured recommendation Trajectory-aware evaluation Core loop · Actions · Outcomes · Decision cases · Precedents · Calibration · Multi-signal…
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Forge n’a aucune analyse enregistrée pour cette entrée et n’a donc aucune observation de sa surface d’outils. C’est une absence de preuve, pas la preuve qu’elle n’expose aucun outil.
BIGHUB's decision layer as an MCP server. Evaluate agent actions, receive structured recommendations, report outcomes, and improve future decisions — from any MCP-compatible client. MCP server for decision learning on agent actions. When to use bighub-mcp Structured recommendation Trajectory-aware evaluation Core loop · Actions · Outcomes · Decision cases · Precedents · Calibration · Multi-signal retrieval · Insights · Simulations · Learning · Features · Runtime ingestion · Operating…