Co robi serwer “Patronus” MCP?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server to standaryzowana implementacja serwera stworzona dla Patronus SDK, zaprojektowana do zaawansowanej optymalizacji, oceny i eksperymentowania z systemami LLM (Large Language Model). Łącząc asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych i usługami, Patronus MCP Server umożliwia usprawniony workflow dla deweloperów i badaczy. Pozwala użytkownikom wykonywać pojedyncze lub wsadowe ewaluacje, przeprowadzać eksperymenty na zbiorach danych oraz inicjować projekty z określonymi kluczami API i ustawieniami. Ta rozszerzalna platforma pomaga automatyzować powtarzalne zadania ewaluacyjne, wspiera integrację niestandardowych ewaluatorów oraz udostępnia solidny interfejs do zarządzania i analizy zachowań LLM, co ostatecznie usprawnia cykl rozwoju AI.

Lista promptów

Brak szablonów promptów wymienionych jawnie w repozytorium lub dokumentacji.

Lista zasobów

Brak szczegółowych zasobów w dostępnej dokumentacji lub plikach repozytorium.

Lista narzędzi

• initialize
  Inicjalizuje Patronus z kluczem API, ustawieniami projektu i aplikacji. Przygotowuje system do dalszych ocen i eksperymentów.

• evaluate
  Przeprowadza pojedynczą ocenę przy użyciu konfigurowalnego ewaluatora na podanych zadaniach wejściowych, wyjściach i kontekście.

• batch_evaluate
  Wykonuje wsadowe oceny z wieloma ewaluatorami na dostarczonych zadaniach, generując zbiorcze wyniki.

• run_experiment
  Przeprowadza eksperymenty z użyciem zbiorów danych i określonych ewaluatorów, przydatne do benchmarkingu i porównań.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyzacja oceny LLM
  Automatyzuj ocenę dużych modeli językowych grupując zadania i stosując wiele ewaluatorów, ograniczając ręczną pracę przy kontroli jakości i benchmarkingu.

• Niestandardowe eksperymentowanie
  Przeprowadzaj dopasowane eksperymenty z własnymi zbiorami danych i ewaluatorami, by benchmarkować nowe architektury LLM i porównywać wydajność według różnych kryteriów.

• Inicjalizacja projektów dla zespołów
  Szybko konfiguruj środowiska ocen dla wielu projektów używając kluczy API i ustawień projektu, usprawniając wdrożenie i współpracę.

• Interaktywne testowanie na żywo
  Korzystaj z dostarczonych skryptów do interaktywnego testowania endpointów ewaluacyjnych, co ułatwia deweloperom debugowanie i weryfikację workflow ewaluacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona i wszystkie zależności.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Windsurf (np. .windsurf lub windsurf.json).
3. Dodaj Patronus MCP Server używając poniższego fragmentu JSON:

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

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj Pythona i zależności.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Claude’a.
3. Dodaj Patronus MCP Server:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Claude.
5. Sprawdź połączenie, aby upewnić się, że konfiguracja działa poprawnie.

Cursor

1. Skonfiguruj środowisko Pythona i zainstaluj wymagane pakiety.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Dodaj konfigurację Patronus MCP Server:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Cursor.
5. Potwierdź, że serwer jest dostępny dla Cursor.

Cline

1. Upewnij się, że masz zainstalowanego Pythona i wymagane pakiety.
2. Uzyskaj dostęp do pliku konfiguracyjnego Cline.
3. Dodaj wpis Patronus MCP Server:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Przetestuj integrację, aby potwierdzić prawidłową konfigurację.

Zabezpieczanie kluczy API:
Umieszczaj poufne dane takie jak PATRONUS_API_KEY w obiekcie env w konfiguracji. Przykład:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wprowadź dane swojego serwera MCP używając poniższego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “patronus-mcp” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny URL serwera MCP.

Podsumowanie

Wsparcie Roots: Nie wspomniane w dokumentacji ani w kodzie.

Na podstawie powyższych informacji, Patronus MCP Server zapewnia solidną podstawę i kluczowe funkcjonalności do oceny i eksperymentowania z LLM, ale brakuje mu dokumentacji lub implementacji szablonów promptów, zasobów oraz zaawansowanych funkcji MCP, takich jak Roots i Sampling.

Nasza opinia

Patronus MCP Server oferuje solidne narzędzia do oceny i przejrzyste instrukcje konfiguracji, lecz brakuje mu standaryzowanych promptów, definicji zasobów i niektórych zaawansowanych funkcji MCP. Najlepiej sprawdzi się dla zaawansowanych użytkowników technicznych skoncentrowanych na ocenie i eksperymentowaniu z LLM. Ocena: 6/10

Wynik MCP