خادم باترونوس MCP

خادم باترونوس MCP

يعمل خادم باترونوس MCP على أتمتة تقييمات وتجارب LLM، مما يتيح قياس أداء الذكاء الاصطناعي وتكامل سير العمل للفرق التقنية التي تستخدم FlowHunt.

ماذا يفعل خادم “باترونوس” MCP؟

خادم باترونوس MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو تنفيذ معياري لخادم تم إنشاؤه من أجل حزمة باترونوس SDK، صُمم لتسهيل تحسينات وتقييمات وتجارب متقدمة على أنظمة LLM (نماذج اللغة الكبيرة). من خلال ربط مساعدي الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والخدمات الخارجية، يمكّن خادم باترونوس MCP تدفقات عمل سلسة للمطورين والباحثين. يتيح للمستخدمين تشغيل تقييمات فردية أو جماعية، وتنفيذ تجارب على مجموعات بيانات، وتهيئة المشاريع بمفاتيح API وإعدادات مخصصة. تساعد هذه المنصة القابلة للتوسعة على أتمتة المهام التكرارية في التقييم، وتدعم دمج المقَيّمين المخصصين، وتوفر واجهة قوية لإدارة وتحليل سلوك LLM، مما يعزز دورة تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل عام.

قائمة المحفزات (Prompts)

لا توجد قوالب محفزات مدرجة بشكل صريح في المستودع أو التوثيق.

قائمة الموارد

لا توجد موارد صريحة موضحة في التوثيق المتاح أو ملفات المستودع.

قائمة الأدوات

  • initialize
    يهيئ باترونوس بمفتاح API، وإعدادات المشروع والتطبيق. يجهز النظام لمزيد من التقييمات والتجارب.

  • evaluate
    يشغّل تقييمًا فرديًا باستخدام مقيم قابل للتهيئة على مدخلات ومخرجات وسياق المهمة المعطاة.

  • batch_evaluate
    ينفذ تقييمات جماعية عبر العديد من المقيمين على المهام المقدمة، وينتج نتائج جماعية.

  • run_experiment
    يجري تجارب باستخدام مجموعات بيانات ومقيمين محددين، مفيد لقياس الأداء والمقارنة.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

  • أتمتة تقييم LLM
    أتمتة تقييم نماذج اللغة الكبيرة من خلال تجميع المهام وتطبيق العديد من المقيمين، ما يقلل الجهد اليدوي في ضمان الجودة وقياس الأداء.

  • تجريب مخصص
    تنفيذ تجارب مخصصة باستخدام مجموعات بيانات ومقيمين خاصين لقياس أداء بنى جديدة من LLM ومقارنة النتائج عبر معايير متعددة.

  • تهيئة المشاريع للفرق
    إعداد وتكوين بيئات التقييم بسرعة لعدة مشاريع باستخدام مفاتيح API وإعدادات المشروع، لتسهيل بدء العمل والتعاون.

  • اختبار تفاعلي حي
    استخدام السكريبتات المقدمة لاختبار نقاط التقييم بشكل تفاعلي، مما يسهل على المطورين تصحيح وتأكيد تدفقات التقييم الخاصة بهم.

كيفية إعداده

Windsurf

  1. تأكد من تثبيت بايثون وجميع الاعتمادات.
  2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf الخاص بك (مثل .windsurf أو windsurf.json).
  3. أضف خادم باترونوس MCP باستخدام مقطع JSON التالي:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
  5. تحقق من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

Claude

  1. ثبّت بايثون وجميع الاعتمادات.
  2. عدّل ملف إعدادات Claude.
  3. أضف خادم باترونوس MCP كالتالي:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
  5. تحقق من الاتصال للتأكد من الإعداد الصحيح.

Cursor

  1. جهّز بيئة بايثون وثبّت المتطلبات.
  2. افتح ملف إعدادات Cursor.
  3. أضف إعدادات خادم باترونوس MCP:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. احفظ الملف وأعد تشغيل Cursor.
  5. تأكد من أن الخادم متاح لـ Cursor.

Cline

  1. تأكد من وجود بايثون والحزم المطلوبة.
  2. ادخل إلى ملف إعدادات Cline.
  3. أدرج إعداد خادم باترونوس MCP:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
  5. اختبر التكامل وتأكد من نجاح الإعداد.

تأمين مفاتيح API:
ضع بيانات الاعتماد الحساسة مثل PATRONUS_API_KEY في كائن env في إعداداتك. مثال:

{
  "command": "python",
  "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
  "env": {
    "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
  },
  "inputs": {}
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكوّن MCP إلى التدفق ثم ربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

تدفق MCP في FlowHunt

انقر على مكوّن MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "patronus-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكّر تغيير “patronus-mcp” إلى اسم خادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.


نظرة عامة

القسمالتوفرالتفاصيل/الملاحظات
نظرة عامةوصف واضح في ملف README
قائمة المحفزاتلم يتم العثور على قوالب محفزات
قائمة المواردلا توجد موارد صريحة مذكورة
قائمة الأدواتمذكورة في تعليمات API وREADME
تأمين مفاتيح APIموضحة في README وتعليمات الإعداد
دعم Sampling (أقل أهمية في التقييم)لم يُذكر

دعم Roots: غير مذكور في التوثيق أو الشيفرة.


استنادًا إلى المعلومات أعلاه، يوفر خادم باترونوس MCP أساسًا قويًا وميزات أساسية لتقييم وتجريب LLM، لكنه يفتقر إلى التوثيق أو تفاصيل التنفيذ لقوالب المحفزات، الموارد، وبعض ميزات MCP المتقدمة مثل Roots وSampling.

رأينا

يقدم خادم باترونوس MCP أدوات تقييم متقدمة وتعليمات إعداد واضحة، لكنه يفتقر إلى المحفزات الموحدة وتعريفات الموارد وبعض الميزات المتقدمة. هو الأنسب للمستخدمين التقنيين الذين يركزون على تقييم وتجريب LLM. التقييم: 6/10

تقييم MCP

لديه ترخيص LICENSE✅ (Apache-2.0)
يحتوي على أداة واحدة على الأقل
عدد عمليات Fork3
عدد النجوم (Stars)13

الأسئلة الشائعة

ما هو خادم باترونوس MCP؟

خادم باترونوس MCP هو خادم معياري لحزمة باترونوس SDK، يركز على تحسين وتقييم وتجريب أنظمة LLM. يقوم بأتمتة تقييمات LLM، ويدعم المعالجة الجماعية، ويوفر واجهة قوية لسير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي.

ما هي الأدوات التي يوفرها خادم باترونوس MCP؟

يتضمن أدوات لتهيئة إعدادات المشروع، وتشغيل تقييمات فردية وجماعية، وإجراء تجارب على مجموعات بيانات ومقَيّمين مخصصين.

كيف أحمي مفاتيح API الخاصة بي؟

قم بتخزين مفاتيح API في كائن `env` داخل ملف الإعدادات الخاص بك. تجنب وضع المعلومات الحساسة مباشرة في مستودعات الشيفرة.

هل يمكنني استخدام خادم باترونوس MCP مع FlowHunt؟

نعم، يمكنك دمج خادم باترونوس MCP كمكوّن MCP داخل FlowHunt، وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك للتقييمات والتجارب المتقدمة.

ما هي الاستخدامات الرئيسية لخادم باترونوس MCP؟

أتمتة تقييمات LLM، تجارب قياس الأداء المخصصة، تهيئة المشاريع للفرق، والاختبار التفاعلي الحي لنقاط تقييم النماذج.

سرّع تقييمات LLM الخاصة بك مع خادم باترونوس MCP

ادمج خادم باترونوس MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك لتقييمات نماذج الذكاء الاصطناعي المؤتمتة والقوية والقابلة للتوسع وتجارب النماذج.

اعرف المزيد

خادم Litmus MCP
خادم Litmus MCP

خادم Litmus MCP

يُمكّن خادم Litmus MCP التكامل السلس بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وLitmus Edge لتكوين الأجهزة الصناعية ومراقبتها وإدارتها. استفد من بيانات الأجهزة في الوقت ال...

4 دقيقة قراءة
IoT Edge Computing +4
خادم بروميثيوس MCP
خادم بروميثيوس MCP

خادم بروميثيوس MCP

يتيح خادم بروميثيوس MCP لمساعدي الذكاء الاصطناعي التفاعل مع مقاييس بروميثيوس باستخدام واجهات بروتوكول سياق النماذج (MCP) الموحدة. يدعم استعلامات PromQL، واكتشاف...

4 دقيقة قراءة
MCP Servers Prometheus +4
خادم MCP التفاعلي interactive-mcp
خادم MCP التفاعلي interactive-mcp

خادم MCP التفاعلي interactive-mcp

يتيح خادم MCP التفاعلي interactive-mcp تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بسلاسة ووجود الإنسان في الحلقة من خلال ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمستخدمين والأنظمة الخارج...

4 دقيقة قراءة
AI MCP Server +4