パトロナス MCP サーバー

「パトロナス」MCPサーバーとは何をするもの？

パトロナス MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、パトロナスSDKのために構築された標準化サーバー実装であり、高度なLLM（大規模言語モデル）システムの最適化・評価・実験を促進します。AIアシスタントを外部データソースやサービスに接続することで、開発者や研究者のワークフローを効率化します。ユーザーは単一・バッチ評価の実行、データセットを用いた実験、APIキーや設定によるプロジェクト初期化が可能です。この拡張性の高いプラットフォームは、繰り返しの評価作業を自動化し、カスタム評価ツールの統合をサポートし、LLMの挙動を管理・分析できる堅牢なインターフェースを提供することで、AI開発ライフサイクルを向上させます。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントやリポジトリには明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• initialize
  APIキー、プロジェクト、アプリケーション設定でパトロナスを初期化します。以降の評価や実験のためのシステムをセットアップします。

• evaluate
  指定したタスクの入力・出力・コンテキストを使い、設定可能な評価ツールで単一評価を実行します。

• batch_evaluate
  複数の評価ツールでタスク群に対してバッチ評価を行い、総合結果を生成します。

• run_experiment
  データセットと指定評価ツールで実験を実行し、ベンチマークや比較に役立ちます。

このMCPサーバーのユースケース

• LLM評価の自動化
  タスクのバッチ処理や複数評価ツールの適用により、LLMの評価を自動化し、品質保証・ベンチマーク作業の手間を削減します。

• カスタム実験
  独自データセットや評価ツールを使い、新しいLLMアーキテクチャのベンチマークや、異なる基準での性能比較を行います。

• チーム向けプロジェクト初期化
  APIキーやプロジェクト設定を用いて、複数プロジェクトの評価環境を迅速に構築し、オンボーディングやコラボレーションを効率化します。

• インタラクティブなライブテスト
  提供スクリプトで評価エンドポイントを対話的にテストでき、開発者が評価ワークフローのデバッグや検証を容易に行えます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Pythonおよびすべての依存関係をインストールしてください。
2. Windsurfの設定ファイル（例：.windsurf または windsurf.json）を見つけます。
3. 以下のJSONスニペットでパトロナス MCP サーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. サーバーが稼働し、アクセス可能か確認してください。

Claude

1. Pythonおよび依存パッケージをインストールします。
2. Claudeの設定ファイルを編集します。
3. パトロナス MCP サーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. 適切にセットアップできているか接続を確認します。

Cursor

1. Python環境をセットアップし、必要な要件をインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを開きます。
3. パトロナス MCP サーバー設定を追加します:

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

4. ファイルを保存し、Cursorを再起動します。
5. サーバーがCursorから利用可能か確認してください。

Cline

1. Pythonと必要なパッケージがインストールされていることを確認します。
2. Clineの設定ファイルにアクセスします。
3. パトロナス MCP サーバーのエントリを追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. 統合が成功しているかテストします。

APIキーの安全な管理:
PATRONUS_API_KEYのような機密認証情報は設定のenvオブジェクトに記載してください。例:

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

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用方法

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続してください:

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定欄で、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能・能力をツールとして利用できるようになります。 “patronus-mcp” を実際のMCPサーバー名に、URLもご自身のMCPサーバーURLに変更してください。

概要

Rootsサポート：ドキュメントやコードに記載なし。

上記情報より、パトロナス MCP サーバーはLLM評価と実験に必要な基礎機能をしっかり備えていますが、プロンプトテンプレートやリソース、Roots・Samplingといった高度なMCP機能のドキュメントや実装は不足しています。

総評

パトロナス MCP サーバーは堅牢な評価ツールと明確なセットアップ手順を提供しますが、標準プロンプトやリソース定義、高度なMCP機能が欠如しています。LLM評価や実験に注力する技術ユーザーに最適です。スコア：6/10

MCPスコア