Patronus MCP Server

Mitä “Patronus” MCP Server tekee?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server on Patronus SDK:lle rakennettu standardoitu palvelin, joka on suunniteltu edistyneisiin LLM-järjestelmien (suurten kielimallien) optimointeihin, arviointeihin ja kokeiluihin. Yhdistämällä tekoälyavustajat ulkoisiin tietolähteisiin ja palveluihin Patronus MCP Server mahdollistaa sujuvat työnkulut kehittäjille ja tutkijoille. Sen avulla käyttäjät voivat suorittaa yksittäisiä tai eräarviointeja, tehdä kokeita dataseteillä ja alustaa projekteja tietyillä API-avaimilla ja asetuksilla. Tämä laajennettava alusta auttaa automatisoimaan toistuvat arviointitehtävät, tukee mukautettujen arvioijien integrointia ja tarjoaa vankan rajapinnan LLM-käyttäytymisen hallintaan ja analysointiin, parantaen näin tekoälyn kehitysprosessia.

Kehotepohjien lista

Repositoriossa tai dokumentaatiossa ei ole erikseen listattuja kehotepohjia.

Resurssien lista

Käytettävissä olevissa dokumenteissa tai repoissa ei ole eritelty resursseja.

Työkalujen lista

• initialize
  Alustaa Patronuksen API-avaimella, projektilla ja sovellusasetuksilla. Järjestelmä valmistellaan jatkoarviointeja ja kokeiluja varten.

• evaluate
  Suorittaa yksittäisen arvioinnin määritettävällä arvioijalla annettuihin tehtäväsyötteisiin, tuloksiin ja kontekstiin.

• batch_evaluate
  Suorittaa eräarvioinnit useilla arvioijilla annetuista tehtävistä, tuottaen koontitulokset.

• run_experiment
  Suorittaa kokeita dataseteillä ja määritetyillä arvioijilla, hyödyllistä vertailuissa ja benchmarkkauksessa.

Tämän MCP Serverin käyttötapaukset

• LLM-arvioinnin automaatio
  Automatisoi suurten kielimallien arvioinnin niputtamalla tehtävät ja käyttämällä useita arvioijia, vähentäen manuaalista työtä laadunvarmistuksessa ja vertailuissa.

• Mukautettu kokeilu
  Suorita räätälöityjä kokeita omilla dataseteilla ja arvioijilla vertaillaksesi uusia LLM-arkkitehtuureita ja suorituskykyä eri kriteereillä.

• Projektien alustus tiimeille
  Ota nopeasti käyttöön ja määritä arviointiympäristöt useille projekteille API-avaimilla ja projektiasetuksilla, nopeuttaen käyttöönottoa ja yhteistyötä.

• Interaktiivinen live-testaus
  Käytä tarjottuja skriptejä arviointipisteiden interaktiiviseen testaukseen, mikä helpottaa kehittäjiä arviointien työnkulkujen virheenkorjauksessa ja validoinnissa.

Näin otat palvelimen käyttöön

Windsurf

1. Varmista, että Python ja kaikki riippuvuudet on asennettu.
2. Etsi Windsurf-konfiguraatiotiedostosi (esim. .windsurf tai windsurf.json).
3. Lisää Patronus MCP Server seuraavalla JSON-pätkällä:

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

4. Tallenna konfiguraatio ja käynnistä Windsurf uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on käynnissä ja saavutettavissa.

Claude

1. Asenna Python ja riippuvuudet.
2. Muokkaa Clauden konfiguraatiotiedostoa.
3. Lisää Patronus MCP Server näin:

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

4. Tallenna muutokset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Tarkista yhteys varmistaaksesi oikean asennuksen.

Cursor

1. Luo Python-ympäristö ja asenna vaatimukset.
2. Avaa Cursorin konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää Patronus MCP Server -konfiguraatio:

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

4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cursor uudelleen.
5. Varmista, että palvelin on Cursorin saatavilla.

Cline

1. Varmista, että Python ja tarvittavat paketit on asennettu.
2. Avaa Cline-konfiguraatiotiedosto.
3. Lisää Patronus MCP Server -merkintä:

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

4. Tallenna ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Testaa integraatio onnistuneen käyttöönoton varmistamiseksi.

API-avainten suojaus:
Sijoita herkät tunnukset kuten PATRONUS_API_KEY konfiguraation env-objektiin. Esimerkki:

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

Näin käytät tätä MCP:tä FlowHuntin työnkuluissa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti työnkulkuun ja liittämällä se tekoälyagenttiisi:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. MCP-järjestelmän kokoonpano-osioon lisää MCP-palvelimesi tiedot tässä JSON-muodossa:

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

Kun tämä on tehty, tekoälyagentti pystyy käyttämään MCP:tä työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “patronus-mcp” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Roots-tuki: Ei mainittu dokumentaatiossa tai koodissa.

Yllä olevan tiedon perusteella Patronus MCP Server tarjoaa vankan pohjan ja olennaiset ominaisuudet LLM-arviointiin ja kokeiluihin, mutta siltä puuttuu dokumentaatio tai toteutus kehotepohjille, resursseille ja kehittyneille MCP-ominaisuuksille kuten Roots ja näytteenotto.

Mielipiteemme

Patronus MCP Server tarjoaa vahvat arviointityökalut ja selkeät asennusohjeet, mutta siltä puuttuu standardoidut kehotepohjat, resurssimäärittelyt ja osa edistyneistä MCP-ominaisuuksista. Se sopii parhaiten teknisille käyttäjille, jotka keskittyvät LLM-arviointiin ja kokeiluihin. Pisteet: 6/10

MCP-pisteet