Patronus MCP Server

O que faz o “Patronus” MCP Server?

O Patronus MCP (Model Context Protocol) Server é uma implementação padronizada de servidor construída para o Patronus SDK, projetada para facilitar otimizações avançadas, avaliações e experimentos com LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte). Ao conectar assistentes de IA a fontes de dados e serviços externos, o Patronus MCP Server permite fluxos de trabalho otimizados para desenvolvedores e pesquisadores. Ele possibilita rodar avaliações individuais ou em lote, executar experimentos com conjuntos de dados e inicializar projetos com chaves de API e configurações específicas. Esta plataforma extensível ajuda a automatizar tarefas repetitivas de avaliação, suporta integração de avaliadores personalizados e fornece uma interface robusta para gerenciar e analisar o comportamento de LLMs, aprimorando todo o ciclo de desenvolvimento de IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está explicitamente listado no repositório ou na documentação.

Lista de Recursos

Não há recursos explícitos detalhados na documentação ou arquivos do repositório disponíveis.

Lista de Ferramentas

• initialize
  Inicializa o Patronus com chave de API, projeto e configurações de aplicação. Prepara o sistema para avaliações e experimentos futuros.

• evaluate
  Executa uma avaliação individual usando um avaliador configurável em tarefas, saídas e contexto fornecidos.

• batch_evaluate
  Realiza avaliações em lote com múltiplos avaliadores sobre as tarefas fornecidas, gerando resultados coletivos.

• run_experiment
  Executa experimentos utilizando conjuntos de dados e avaliadores especificados, útil para benchmarking e comparação.

Casos de Uso deste MCP Server

• Automação de Avaliação de LLM
  Automatize a avaliação de modelos de linguagem em larga escala agrupando tarefas e aplicando múltiplos avaliadores, reduzindo o esforço manual em garantia de qualidade e benchmarking.

• Experimentação Personalizada
  Realize experimentos personalizados com conjuntos de dados e avaliadores próprios para comparar arquiteturas de LLM e desempenho em diferentes critérios.

• Inicialização de Projetos para Equipes
  Configure rapidamente ambientes de avaliação para múltiplos projetos utilizando chaves de API e configurações de projeto, facilitando a integração e a colaboração.

• Testes Interativos ao Vivo
  Utilize os scripts fornecidos para testar endpoints de avaliação de forma interativa, facilitando a validação e depuração dos fluxos de avaliação pelos desenvolvedores.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que você possui Python e todas as dependências instaladas.
2. Localize seu arquivo de configuração do Windsurf (ex.: .windsurf ou windsurf.json).
3. Adicione o Patronus MCP Server com o seguinte trecho JSON:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando e acessível.

Claude

1. Instale o Python e as dependências.
2. Edite o arquivo de configuração do Claude.
3. Adicione o Patronus MCP Server com:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Claude.
5. Verifique a conexão para garantir a configuração correta.

Cursor

1. Configure o ambiente Python e instale os requisitos.
2. Abra o arquivo de configuração do Cursor.
3. Adicione a configuração do Patronus MCP Server:

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

4. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.
5. Confirme que o servidor está disponível para o Cursor.

Cline

1. Confirme que você possui o Python e os pacotes necessários instalados.
2. Acesse o arquivo de configuração do Cline.
3. Insira a entrada do Patronus MCP Server:

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

4. Salve e reinicie o Cline.
5. Teste a integração para garantir a configuração bem-sucedida.

Protegendo as Chaves de API:
Coloque credenciais sensíveis como PATRONUS_API_KEY no objeto env da sua configuração. Exemplo:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP neste formato JSON:

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

Após configurar, o agente de IA estará apto a usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “patronus-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substitua a URL pela do seu servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: Não mencionado na documentação ou código.

Com base nas informações acima, o Patronus MCP Server oferece uma base sólida e recursos essenciais para avaliação e experimentação com LLM, mas carece de documentação ou detalhes sobre templates de prompt, recursos e recursos MCP avançados como Roots e Amostragem.

Nossa opinião

O Patronus MCP Server oferece ferramentas robustas de avaliação e instruções de configuração claras, mas não possui prompts padronizados, definições de recursos e alguns recursos MCP avançados. É mais indicado para usuários técnicos focados em avaliações e experimentos com LLM. Nota: 6/10

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