NPNiran Pravithanainmarketdx.hashnode.dev·1d ago · 11 min readCutting MCP Round-Trips with Jev (Part 3)The ping-pong problem MCP pays every day MarketDX lets AI assistants (like Claude) pull market data through MCP — a set of "tools" the LLM can call itself: find stocks, pull financials, run screens, a12M
NPNiran Pravithanainmarketdx.hashnode.dev·1d ago · 7 min readPutting Jev to Work: Results, Cost, and Lessons (Part 2)The task we chose MarketDX turns financial news into an impact graph. At its core is a step that reads each article and classifies + scores it — and it runs on every article that flows in. It's the hi00
NPNiran Pravithanainmarketdx.hashnode.dev·1d ago · 6 min readIs Jev Smart Enough? Testing a Decision-Model AI (Part 1)What is Jev? The AI models most of us know — GPT, Claude, Gemini, DeepSeek — work by generating text one token at a time. You ask, they write an answer. That's powerful for writing, summarizing, trans10
NPNiran Pravithanainmarketdx.hashnode.dev·2d ago · 6 min readMCP Optimization: ลด round-trip ของ resolver ด้วย Jev (ตอนที่ 3)ปัญหาที่ MCP เจอทุกวัน: การปิงปอง MarketDX เปิดให้ผู้ช่วย AI (เช่น Claude) เรียกข้อมูลตลาดผ่าน MCP — ชุด "เครื่องมือ" ที่ LLM เรียกใช้ได้เอง ค้นหุ้น ดึงงบ สกรีน ฯลฯ ฟังดูง่าย แต่มีขั้นตอนหนึ่งที่แพงเง00
NPNiran Pravithanainmarketdx.hashnode.dev·2d ago · 4 min readเอา Jev มาทำงานจริง — ผล ต้นทุน และบทเรียน (ตอนที่ 2)งานที่เราเลือกลอง MarketDX แปลงข่าวการเงินเป็นกราฟผลกระทบ หัวใจคือขั้นตอน "อ่านข่าวแล้วจัดประเภท + ประเมิน" ที่ยิง ทุกข่าว ที่ไหลเข้ามา — เป็นงาน LLM ที่ volume สูงสุดในระบบ ถ้าแทนได้คือประหยัดก้อนใหญ00
