Patronus MCP Server

Co dělá “Patronus” MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server je standardizovaná serverová implementace vytvořená pro Patronus SDK, navržená pro pokročilou optimalizaci, hodnocení a experimentování s LLM (Large Language Model) systémy. Propojením AI asistentů s externími datovými zdroji a službami umožňuje Patronus MCP Server efektivní pracovní postupy pro vývojáře i výzkumníky. Uživatelé mohou spouštět jednotlivá i dávková hodnocení, provádět experimenty s datovými sadami a inicializovat projekty se specifickými API klíči a nastaveními. Tato rozšiřitelná platforma pomáhá automatizovat opakující se hodnoticí úkoly, podporuje integraci vlastních hodnoticích nástrojů a poskytuje robustní rozhraní pro správu a analýzu chování LLM, čímž posiluje celý životní cyklus vývoje AI.

Seznam šablon promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani souborech repozitáře nejsou podrobně uvedené explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• initialize
  Inicializuje Patronus s API klíčem, projektem a aplikačním nastavením. Připraví systém pro další hodnocení a experimenty.

• evaluate
  Spustí jednorázové hodnocení s konfigurovatelným hodnotitelem na zadaných vstupech, výstupech a kontextu úlohy.

• batch_evaluate
  Provádí dávková hodnocení s více hodnotiteli nad zadanými úlohami, vytváří kolektivní výsledky.

• run_experiment
  Spouští experimenty s datovými sadami a zvolenými hodnotiteli, vhodné pro benchmarking a porovnání.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Příklady využití tohoto MCP Serveru

• Automatizace hodnocení LLM
  Automatizujte hodnocení jazykových modelů dávkováním úloh a použitím více hodnotitelů, čímž snížíte ruční práci při kontrole kvality a benchmarkingu.

• Vlastní experimentování
  Spouštějte cílené experimenty s vlastními datovými sadami a hodnotiteli pro benchmarking nových LLM architektur a porovnání výkonu podle různých kritérií.

• Inicializace projektů pro týmy
  Rychle nastavte a nakonfigurujte prostředí pro hodnocení více projektů pomocí API klíčů a projektových nastavení, což urychluje onboarding a spolupráci.

• Interaktivní živé testování
  Použijte dodané skripty pro interaktivní testování hodnoticích endpointů, což usnadňuje vývojářům ladění a ověřování hodnoticího workflow.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Python a všechny závislosti.
2. Najděte konfigurační soubor Windsurf (např. .windsurf nebo windsurf.json).
3. Přidejte Patronus MCP Server pomocí následujícího JSON úryvku:

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

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný.

Claude

1. Nainstalujte Python a potřebné závislosti.
2. Upravte konfigurační soubor pro Claude.
3. Přidejte Patronus MCP Server:

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

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Zkontrolujte připojení pro správné nastavení.

Cursor

1. Nastavte Python prostředí a nainstalujte všechny požadavky.
2. Otevřete konfigurační soubor pro Cursor.
3. Přidejte konfiguraci Patronus MCP Serveru:

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

4. Uložte soubor a restartujte Cursor.
5. Ověřte, že je server pro Cursor dostupný.

Cline

1. Ověřte, že máte nainstalovaný Python a potřebné balíčky.
2. Otevřete konfigurační soubor pro Cline.
3. Vložte záznam Patronus MCP Serveru:

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

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Otestujte integraci pro úspěšné nastavení.

Zabezpečení API klíčů:
Ukládejte citlivé údaje jako PATRONUS_API_KEY do objektu env ve vaší konfiguraci. Příklad:

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

Jak použít MCP v rámci flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “patronus-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Podpora Roots: Není zmíněna v dokumentaci ani kódu.

Na základě výše uvedených informací poskytuje Patronus MCP Server solidní základ a klíčové funkce pro hodnocení a experimentování s LLM, ale postrádá dokumentaci či implementaci šablon promptů, zdrojů a pokročilých MCP funkcí jako Roots a Sampling.

Náš názor

Patronus MCP Server nabízí robustní nástroje pro hodnocení i jasné pokyny k nastavení, ale chybí mu standardizované prompty, definice zdrojů a některé pokročilé MCP funkce. Nejlépe se hodí pro technicky zaměřené uživatele, kteří se soustředí na hodnocení a experimenty s LLM. Hodnocení: 6/10

MCP Hodnocení