Patronus MCP Server

Hva gjør “Patronus” MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server er en standardisert serverimplementasjon bygget for Patronus SDK, designet for å muliggjøre avansert optimalisering, evaluering og eksperimentering av LLM-er (Large Language Models). Ved å koble AI-assistenter til eksterne datakilder og tjenester, gir Patronus MCP Server smidige arbeidsflyter for utviklere og forskere. Den lar brukere kjøre enkelt- eller batchevalueringer, utføre eksperimenter med datasett, og initialisere prosjekter med spesifikke API-nøkler og innstillinger. Denne utvidbare plattformen hjelper til med å automatisere repeterende evalueringsoppgaver, støtter integrasjon av egendefinerte evaluatorer og tilbyr et robust grensesnitt for å håndtere og analysere LLM-adferd, noe som til syvende og sist forbedrer AI-utviklingsløpet.

Liste over promptmaler

Ingen promptmaler er eksplisitt oppført i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er detaljert i tilgjengelig dokumentasjon eller repo-filer.

Liste over verktøy

• initialize
  Initialiserer Patronus med API-nøkkel, prosjekt- og applikasjonsinnstillinger. Setter opp systemet for videre evalueringer og eksperimenter.

• evaluate
  Kjører en enkelt evaluering ved hjelp av en konfigurerbar evaluator på gitte oppgave-inndata, utdata og kontekst.

• batch_evaluate
  Utfører batchevalueringer med flere evaluatorer over angitte oppgaver og produserer samlede resultater.

• run_experiment
  Kjører eksperimenter med datasett og spesifiserte evaluatorer, nyttig for benchmarking og sammenligning.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisering av LLM-evaluering
  Automatiser evalueringen av store språkmodeller ved å batchbehandle oppgaver og bruke flere evaluatorer, noe som reduserer manuelt arbeid med kvalitetssikring og benchmarking.

• Tilpasset eksperimentering
  Kjør skreddersydde eksperimenter med egendefinerte datasett og evaluatorer for å benchmarke nye LLM-arkitekturer og sammenligne ytelse på tvers av ulike kriterier.

• Prosjekt-initialisering for team
  Sett raskt opp og konfigurer evalueringsmiljøer for flere prosjekter ved å bruke API-nøkler og prosjektinnstillinger, og effektiviser onboarding og samarbeid.

• Interaktiv live-testing
  Bruk medfølgende skript for å teste evalueringsendepunkter interaktivt, noe som gjør det enklere for utviklere å feilsøke og validere evalueringsarbeidsflyter.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python og alle avhengigheter installert.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen (f.eks. .windsurf eller windsurf.json).
3. Legg til Patronus MCP Server med følgende JSON-snutt:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer Python og avhengigheter.
2. Rediger Claudes konfigurasjonsfil.
3. Legg til Patronus MCP Server med:

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

4. Lagre endringer og start Claude på nytt.
5. Sjekk tilkoblingen for å sikre riktig oppsett.

Cursor

1. Sett opp Python-miljø og installer nødvendige krav.
2. Åpne Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg til Patronus MCP Server-konfigurasjonen:

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

4. Lagre filen og start Cursor på nytt.
5. Bekreft at serveren er tilgjengelig for Cursor.

Cline

1. Bekreft at du har Python og nødvendige pakker installert.
2. Gå til Clines konfigurasjonsfil.
3. Sett inn Patronus MCP Server-oppføring:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Test integrasjonen for å sikre vellykket oppsett.

Sikring av API-nøkler:
Plasser sensitive nøkler som PATRONUS_API_KEY i env-objektet i konfigurasjonen. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “patronus-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: Ikke nevnt i dokumentasjonen eller koden.

Basert på informasjonen over gir Patronus MCP Server et solid fundament og essensielle funksjoner for LLM-evaluering og eksperimentering, men mangler dokumentasjon eller implementasjonsdetaljer for promptmaler, ressurser og avanserte MCP-funksjoner som Roots og Sampling.

Vår vurdering

Patronus MCP Server tilbyr robuste evalueringsverktøy og tydelige oppsettsinstruksjoner, men mangler standardiserte promptmaler, ressursdefinisjoner og enkelte avanserte MCP-funksjoner. Den passer best for tekniske brukere med fokus på LLM-evaluering og eksperimentering. Score: 6/10

MCP-score