Patronus MCP Server

Patronus AI er et forskningslaboratorium, der udvikler træningsdata og simulerede miljøer til frontier-AI. Arbejdet omfatter miljøer til reinforcement learning og digitale verdensmodeller til agenter, der arbejder i software. Denne integration afspejler virksomhedens tidligere arbejde med evaluering af LLM’er. Patronus’ evaluerings-API, som den forbinder til, er blevet udfaset, så denne side bevares som reference.

Hvad gør “Patronus” MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server er en standardiseret serverimplementering bygget til Patronus SDK, designet til at lette avanceret optimering, evaluering og eksperimentering med LLM (Large Language Model) systemer. Ved at forbinde AI-assistenter til eksterne datakilder og -tjenester muliggør Patronus MCP Server strømlinede workflows for udviklere og forskere. Brugere kan køre enkelt- eller batch-evalueringer, udføre eksperimenter med datasæt og initialisere projekter med specifikke API-nøgler og indstillinger. Denne udvidelige platform hjælper med at automatisere gentagne evalueringer, understøtter integration af brugerdefinerede evaluatorer og giver et robust interface til at styre og analysere LLM-adfærd, hvilket i sidste ende styrker AI-udviklingslivscyklussen.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit angivet i repoet eller dokumentationen.

Klar til at vokse din virksomhed?

Start din gratis prøveperiode i dag og se resultater inden for få dage.

Anmod om demo Log ind

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i tilgængelig dokumentation eller repo-filer.

Liste over værktøjer

• initialize
  Initialiserer Patronus med API-nøgle, projekt- og applikationsindstillinger. Opsætter systemet til videre evalueringer og eksperimenter.

• evaluate
  Kører en enkelt evaluering med en konfigurerbar evaluator på givne opgave-inputs, outputs og kontekst.

• batch_evaluate
  Udfører batch-evalueringer med flere evaluatorer på de angivne opgaver og producerer samlede resultater.

• run_experiment
  Kører eksperimenter med datasæt og specificerede evaluatorer, nyttigt til benchmarking og sammenligning.

Tilmeld dig vores nyhedsbrev

Få de seneste tips, trends og tilbud gratis.

E-mailadresse

Tilmeld

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatisering af LLM-evaluering
  Automatiser evalueringen af store sprogmodeller ved at batchbehandle opgaver og anvende flere evaluatorer, hvilket reducerer manuelt arbejde i kvalitetssikring og benchmarking.

• Brugerdefineret eksperimentering
  Kør skræddersyede eksperimenter med egne datasæt og evaluatorer for at benchmarke nye LLM-arkitekturer og sammenligne ydeevne på tværs af forskellige kriterier.

• Projektinitialisering for teams
  Opsæt og konfigurer hurtigt evalueringsmiljøer til flere projekter ved hjælp af API-nøgler og projektindstillinger, hvilket effektiviserer onboarding og samarbejde.

• Interaktiv live-test
  Brug de medfølgende scripts til interaktivt at teste evalueringsendpoints, hvilket gør det lettere for udviklere at fejlfinde og validere deres evalueringsworkflows.

Sådan sættes det op

Patronus’ evaluerings-API er blevet udfaset, og det offentlige repository for Patronus MCP Server er ikke længere tilgængeligt. Trinene nedenfor bevares kun som reference.

Windsurf

1. Sørg for, at du har Python og alle nødvendige afhængigheder installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (f.eks. .windsurf eller windsurf.json).
3. Tilføj Patronus MCP Server med følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Verificer, at serveren kører og er tilgængelig.

Claude

1. Installer Python og afhængigheder.
2. Rediger Claude’s konfigurationsfil.
3. Tilføj Patronus MCP Server med:

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

4. Gem ændringer og genstart Claude.
5. Tjek forbindelsen for at sikre korrekt opsætning.

Cursor

1. Opsæt Python-miljø og installer nødvendige krav.
2. Åbn Cursor’s konfigurationsfil.
3. Tilføj Patronus MCP Server konfigurationen:

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

4. Gem filen og genstart Cursor.
5. Bekræft, at serveren er tilgængelig for Cursor.

Cline

1. Bekræft, at du har Python og påkrævede pakker installeret.
2. Tilgå Cline konfigurationsfilen.
3. Indsæt Patronus MCP Server posten:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Test integrationen for at sikre succesfuld opsætning.

Sikring af API-nøgler:
Placer følsomme oplysninger som PATRONUS_API_KEY i env-objektet i din konfiguration. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen for system-MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “patronus-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server URL.

Oversigt

Roots Support: Ikke nævnt i dokumentationen eller koden.

Ud fra ovenstående information leverer Patronus MCP Server et solidt fundament og essentielle funktioner til LLM-evaluering og eksperimentering, men mangler dokumentation eller implementering af prompt-skabeloner, ressourcer og avancerede MCP-funktioner som Roots og Sampling.

Vores vurdering

Patronus MCP Server tilbyder robuste evalueringsværktøjer og klare opsætningsinstruktioner, men mangler standardiserede prompts, ressource-definitioner og nogle avancerede MCP-funktioner. Den egner sig bedst til tekniske brugere med fokus på LLM-evaluering og eksperimentering. Score: 6/10

MCP Score