Servidor Patronus MCP

¿Qué hace el Servidor “Patronus” MCP?

El Servidor Patronus MCP (Model Context Protocol) es una implementación estandarizada construida para el SDK Patronus, diseñada para facilitar la optimización avanzada de sistemas LLM (Large Language Model), evaluaciones y experimentos. Al conectar asistentes de IA a fuentes de datos y servicios externos, Patronus MCP Server permite flujos de trabajo eficientes para desarrolladores e investigadores. Permite a los usuarios ejecutar evaluaciones individuales o por lotes, realizar experimentos con conjuntos de datos e inicializar proyectos con claves API y configuraciones específicas. Esta plataforma extensible ayuda a automatizar tareas repetitivas de evaluación, admite la integración de evaluadores personalizados y proporciona una interfaz robusta para gestionar y analizar el comportamiento de los LLM, mejorando así el ciclo de desarrollo de IA.

Lista de Prompts

No se listan plantillas de prompt explícitas en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se detallan recursos explícitos en la documentación o los archivos del repositorio disponibles.

Lista de Herramientas

• initialize
  Inicializa Patronus con la clave API, el proyecto y la configuración de la aplicación. Prepara el sistema para posteriores evaluaciones y experimentos.

• evaluate
  Ejecuta una evaluación individual usando un evaluador configurable sobre las entradas, salidas y contexto de la tarea dada.

• batch_evaluate
  Realiza evaluaciones por lotes con múltiples evaluadores sobre las tareas proporcionadas, produciendo resultados colectivos.

• run_experiment
  Ejecuta experimentos utilizando conjuntos de datos y evaluadores especificados, útil para benchmarking y comparación.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Automatización de Evaluación LLM
  Automatiza la evaluación de modelos de lenguaje a gran escala agrupando tareas y aplicando múltiples evaluadores, reduciendo el esfuerzo manual en aseguramiento de calidad y benchmarking.

• Experimentación Personalizada
  Ejecuta experimentos adaptados con conjuntos de datos y evaluadores personalizados para comparar nuevas arquitecturas LLM y su rendimiento bajo diferentes criterios.

• Inicialización de Proyectos para Equipos
  Configura rápidamente entornos de evaluación para múltiples proyectos usando claves API y configuraciones de proyecto, facilitando la incorporación y colaboración.

• Pruebas Interactivas en Vivo
  Utiliza los scripts proporcionados para probar de forma interactiva los endpoints de evaluación, facilitando a los desarrolladores depurar y validar sus flujos de evaluación.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Python y todas las dependencias instaladas.
2. Localiza tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, .windsurf o windsurf.json).
3. Añade el Servidor Patronus MCP con el siguiente fragmento JSON:

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

4. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que el servidor está en funcionamiento y accesible.

Claude

1. Instala Python y las dependencias.
2. Edita el archivo de configuración de Claude.
3. Añade el Servidor Patronus MCP con:

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

4. Guarda los cambios y reinicia Claude.
5. Comprueba la conexión para asegurar que la configuración es correcta.

Cursor

1. Configura el entorno de Python e instala los requisitos.
2. Abre el archivo de configuración de Cursor.
3. Añade la configuración del Servidor Patronus MCP:

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

4. Guarda el archivo y reinicia Cursor.
5. Confirma que el servidor esté disponible para Cursor.

Cline

1. Confirma que tienes Python y los paquetes requeridos instalados.
2. Accede al archivo de configuración de Cline.
3. Inserta la entrada del Servidor Patronus MCP:

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

4. Guarda y reinicia Cline.
5. Prueba la integración para verificar que la configuración sea exitosa.

Protegiendo las claves API:
Coloca credenciales sensibles como PATRONUS_API_KEY en el objeto env de tu configuración. Ejemplo:

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

Cómo usar este MCP en los flows

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conéctalo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, coloca los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta, accediendo a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “patronus-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Soporte para Roots: No se menciona en la documentación ni en el código.

Según la información anterior, Patronus MCP Server proporciona una base sólida y las funciones esenciales para la evaluación y experimentación con LLM, pero carece de detalles de documentación o implementación para plantillas de prompt, recursos y características avanzadas de MCP como Roots y Sampling.

Nuestra opinión

El Servidor Patronus MCP ofrece herramientas de evaluación robustas e instrucciones de configuración claras, pero carece de prompts estandarizados, definiciones de recursos y algunas funciones avanzadas de MCP. Es más adecuado para usuarios técnicos enfocados en la evaluación y experimentación con LLM. Puntuación: 6/10

Puntuación MCP