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基于模型置信度对回复分流，并将生成任务委派给本地模型服务。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-confidence" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请帮我设计一个使用 mcp-confidence 的客服回复流程：当模型高置信度时直接接受，中等置信度时标记为需验证，低置信度时转人工；同时给出阈值配置建议和示例伪代码。
一套按 accept、verify、ask-a-human 分流的流程方案，包含阈值建议与集成示例。
请说明如何部署并配置 mcp-confidence 的 MCP 服务器，把生成请求委派给本地模型；包括基础架构、配置项、调用流程，以及如何返回带置信区间的结果。
本地模型委派生成的部署与配置指南，附带返回置信区间结果的实现思路。
基于 token logprobs，帮我为问答系统制定一套可靠性策略：如何定义 accept、verify、ask-a-human 三档标准，如何记录日志并持续校准阈值。
一套可执行的可靠性分级与监控校准方案，用于提升问答系统质量控制。
将摘要、代码补丁等低风险任务委派给低成本模型并由主代理复核。