Patronus MCP 서버

“Patronus” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Patronus MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 Patronus SDK를 위해 구축된 표준화된 서버 구현체로, 고급 LLM(대형 언어 모델) 시스템 최적화, 평가 및 실험을 촉진하도록 설계되었습니다. AI 어시스턴트를 외부 데이터 소스와 서비스에 연결함으로써, Patronus MCP 서버는 개발자와 연구자를 위한 효율적인 워크플로우를 가능하게 합니다. 사용자는 단일 또는 배치 평가를 실행하고, 데이터셋으로 실험을 수행하며, 특정 API 키와 설정으로 프로젝트를 초기화할 수 있습니다. 이 확장 가능한 플랫폼은 반복적인 평가 작업을 자동화하고, 사용자 정의 평가자 통합을 지원하며, LLM 동작 관리 및 분석을 위한 강력한 인터페이스를 제공하여 AI 개발 라이프사이클을 한층 향상시킵니다.

프롬프트 목록

레포지토리 또는 문서에 명시적으로 기재된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 저장소 파일에 명시된 리소스가 없습니다.

도구 목록

• initialize
  API 키, 프로젝트, 애플리케이션 설정으로 Patronus를 초기화합니다. 이후 평가 및 실험을 위한 시스템을 세팅합니다.

• evaluate
  지정한 평가자를 사용하여 주어진 태스크 입력, 출력, 컨텍스트로 단일 평가를 실행합니다.

• batch_evaluate
  여러 평가자를 활용하여 제공된 태스크에 대해 배치 평가를 실행하고, 집합적인 결과를 생성합니다.

• run_experiment
  데이터셋과 지정 평가자를 사용해 실험을 실행하며, 벤치마크 및 비교에 유용합니다.

MCP 서버의 활용 사례

• LLM 평가 자동화
  태스크를 배치로 처리하고 여러 평가자를 적용하여 대형 언어 모델의 평가를 자동화함으로써, 품질 보증 및 벤치마킹의 수작업을 줄입니다.

• 맞춤형 실험
  사용자 정의 데이터셋과 평가자로 새로운 LLM 아키텍처의 벤치마킹 및 다양한 기준 간 성능 비교를 위한 맞춤형 실험을 수행합니다.

• 팀 단위 프로젝트 초기화
  API 키와 프로젝트 설정을 활용하여 여러 프로젝트의 평가 환경을 빠르게 세팅 및 구성하여 온보딩과 협업을 간소화합니다.

• 인터랙티브 실시간 테스트
  제공된 스크립트로 평가 엔드포인트를 실시간으로 테스트할 수 있어 개발자가 평가 워크플로우를 쉽게 디버깅하고 검증할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python과 모든 종속성이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일(예: .windsurf 또는 windsurf.json)을 찾으세요.
3. 다음 JSON 스니펫으로 Patronus MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 구성 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 실행 중이며 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. Python과 종속성을 설치하세요.
2. Claude의 구성 파일을 수정하세요.
3. Patronus MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 연결이 정상적으로 설정됐는지 확인하세요.

Cursor

1. Python 환경을 설정하고 필요한 패키지를 설치하세요.
2. Cursor의 구성 파일을 여세요.
3. Patronus MCP 서버 구성을 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 서버가 Cursor에서 사용 가능한지 확인하세요.

Cline

1. Python과 필요한 패키지가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 구성 파일에 접근하세요.
3. Patronus MCP 서버 항목을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 통합이 정상적으로 이루어졌는지 테스트하세요.

API 키 보안:
PATRONUS_API_KEY와 같은 민감한 자격증명은 구성의 env 객체에 위치시키세요. 예시:

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

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하면 됩니다:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 활용할 수 있습니다. “patronus-mcp” 부분은 실제 MCP 서버의 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경해야 합니다.

개요

Roots 지원: 문서나 코드에 언급되지 않음.

위 정보에 근거할 때, Patronus MCP 서버는 LLM 평가와 실험에 필요한 견고한 기반과 필수 기능을 제공하지만, 프롬프트 템플릿, 리소스, Roots나 Sampling 등 고급 MCP 기능에 대한 문서 또는 구현이 부족합니다.

의견

Patronus MCP 서버는 견고한 평가 도구와 명확한 설치 안내를 제공하지만, 표준화된 프롬프트, 리소스 정의, 일부 고급 MCP 기능이 부족합니다. LLM 평가와 실험에 집중하는 기술 사용자에게 가장 적합합니다. 점수: 6/10

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