Facet

io.github.halfspacelabs由 GitHub 账号 halfspacelabs 发布v1.5.0更新于 Nov 7, 2026

Ask for a model and Facet does the rest: it builds, checks and serves a model for one task.

发布方自己的服务：Facet UCP Shopping

已验证Streamable HTTP可网页运行开发者工具 AI 与机器学习

服务详情

标识符: io.github.halfspacelabs/facet
传输: Streamable HTTP
运行时: Web executable
信任: Verified
发布于: Oct 25, 2026

安全提示

MCP 服务会接收对话中的工具调用请求，并可能执行外部操作。启用前请先了解该服务能做什么，并只授予它所需的权限。

注册中心已验证此条目所属的 GitHub 账号 halfspacelabs。这并不表明该账号就是产品方。

SourceWeft 的检查只涵盖条目是否完整、端点是否响应；不审查服务器的代码，也不审查其工具的行为。

在 README 中添加徽章

向读者展示该 MCP 服务已收录于 SourceWeft，徽章链接到本页。

[![Listed on SourceWeft](https://sourceweft.com/badge/mcp/io.github.halfspacelabs%2Ffacet.svg)](https://sourceweft.com/mcp/io.github.halfspacelabs%2Ffacet?utm_source=readme&utm_medium=badge)

概览

AI 生成的概览

Facet 根据一句自然语言需求，为单一窄任务构建、评估并托管模型，并提供与代码仓库相关的插件技能。

可以做什么: 用一句需求让模型被构建、检查并对外提供服务
找出仓库中可由专用模型接管的 LLM 调用
基于仓库中的真实输入，从某个具体调用生成模型
用仓库中的示例对比模型，并把调用切换过去
查看仓库调用了哪些模型、其评估结果以及进行中的变更
适用场景: 适合希望把代码库中通用 LLM 调用替换或收窄为专用模型的场景，也适合追踪仓库已依赖的模型。适用于在 Claude Code、Cursor、Codex 或其他 MCP 客户端中工作、希望以评估驱动方式改动模型的团队。
运行要求: 通过 streamable HTTP 访问的远程 MCP 端点，使用 OAuth 登录。目前仅限受邀用户：需先加入等待名单，再用受邀邮箱登录。插件技能通过 Claude Code 插件市场、Cursor 市场或 Codex/ChatGPT 插件目录安装。

安装前请注意

服务仅限受邀、基于账号，需要受邀邮箱。测试、fixture 和样本等仓库内容可能被发送给 Facet；README 称在你确认前不会有内容离开本机，且不会打开凭据文件。切换模型会替换代码中现有的 LLM 调用，请审阅这些改动。

安装

在 SourceWeft 中

打开控制台中的 Facet，将其添加到工作区。
连接所需的凭据。它们会被私密存储，绝不会在公开页面上展示。
为需要使用其工具的对话启用该服务。

Web executable，通过 Streamable HTTP。远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。

交给智能体安装

把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体，或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南，先向你展示发布者、端点和登录方式，经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。

阅读 https://sourceweft.com/mcp/io.github.halfspacelabs%2Ffacet/install.md，并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前，先告诉我它的发布者、端点和登录方式，等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件；问我密钥应从哪里获取。

查看智能体所依据的安装指南

其他 MCP 客户端

把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。客户端会在首次连接时完成 OAuth 登录。

{
  "mcpServers": {
    "facet": {
      "type": "http",
      "url": "https://facet.halfspacelabs.com/mcp"
    }
  }
}

README

Facet plugins

Facet takes a task from one plain-language ask to a live model: its agent builds a model for one narrow task, runs plain-language evals on every change, and serves it through an OpenAI-compatible API. This repository is its agent plugin: the remote MCP server and its Skills, for every agent that takes plugins.

In Claude Code the Skills are commands:

/facet:find: find the LLM calls in your repo a Model could take over. Sends nothing to Facet.
/facet:new <file:line>: make a Model from one call, with real inputs from your repo.
/facet:wire <model>: compare a Model on your repo's examples, then swap the call over.
/facet:status: the Models your repo calls, their evals and any Change in flight.

Nothing leaves your machine until you've seen it and said yes. Rows come only from your repo's tests, fixtures and samples; the agent never opens .env or credential files, drops rows that look like keys, offers to mask personal details, and never sends an LLM's answers as training data. The plugin runs no code on your machine.

Claude Code: /plugin marketplace add halfspacelabs/facet-plugins, then /plugin install facet@facet
Cursor: install Facet from the Cursor marketplace
Codex and ChatGPT: install Facet from the plugin directory
Any MCP client: add https://facet.halfspacelabs.com/mcp; it signs you in with OAuth

Facet is invite-only for now: join the waitlist first, then sign in with the email we invite. If sign-in shows a waitlist form, that email isn't invited yet.