Patronus MCP Server

Ce face “Patronus” MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server este o implementare standardizată de server construită pentru Patronus SDK, proiectată pentru a facilita optimizări avansate ale sistemelor LLM (Large Language Model), evaluări și experimente. Prin conectarea asistenților AI la surse de date și servicii externe, Patronus MCP Server permite fluxuri de lucru eficiente pentru dezvoltatori și cercetători. Utilizatorii pot rula evaluări individuale sau în lot, pot executa experimente cu seturi de date și pot inițializa proiecte cu chei API și setări specifice. Această platformă extensibilă ajută la automatizarea sarcinilor repetitive de evaluare, suportă integrarea evaluatorilor personalizați și oferă o interfață robustă pentru gestionarea și analiza comportamentului LLM, îmbunătățind în final ciclul de dezvoltare AI.

Listă de Prompts

Nu există șabloane de prompt listate explicit în repository sau documentație.

Listă de Resurse

Nu există resurse explicite detaliate în documentația sau fișierele repository disponibile.

Listă de Instrumente

• initialize
  Inițializează Patronus cu cheia API, proiectul și setările aplicației. Configurează sistemul pentru evaluări și experimente ulterioare.

• evaluate
  Rulează o evaluare individuală folosind un evaluator configurabil pe inputurile, outputurile și contextul unei sarcini date.

• batch_evaluate
  Execută evaluări în lot cu mai mulți evaluatori pe sarcinile furnizate, generând rezultate colective.

• run_experiment
  Rulează experimente folosind seturi de date și evaluatori specificați, util pentru benchmarking și comparații.

Cazuri de utilizare ale acestui MCP Server

• Automatizare evaluare LLM
  Automatizează evaluarea modelelor lingvistice mari prin gruparea sarcinilor și aplicarea mai multor evaluatori, reducând efortul manual în asigurarea calității și benchmarking.

• Experimentare personalizată
  Rulează experimente adaptate cu seturi de date și evaluatori proprii pentru a compara noi arhitecturi LLM și a evalua performanța pe criterii diverse.

• Inițializare proiect pentru echipe
  Configurează rapid medii de evaluare pentru proiecte multiple folosind chei API și setări de proiect, facilitând onboarding-ul și colaborarea.

• Testare live interactivă
  Folosește scripturile furnizate pentru a testa interactiv endpoint-urile de evaluare, facilitând depanarea și validarea fluxurilor de evaluare pentru dezvoltatori.

Cum se configurează

Windsurf

1. Asigură-te că ai Python și toate dependențele instalate.
2. Localizează fișierul tău de configurare Windsurf (de exemplu, .windsurf sau windsurf.json).
3. Adaugă Patronus MCP Server cu următorul snippet JSON:

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

4. Salvează configurația și repornește Windsurf.
5. Verifică dacă serverul rulează și este accesibil.

Claude

1. Instalează Python și dependențele.
2. Editează fișierul de configurare al lui Claude.
3. Adaugă Patronus MCP Server cu:

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

4. Salvează modificările și repornește Claude.
5. Verifică conexiunea pentru a te asigura că setup-ul este corect.

Cursor

1. Configurează mediul Python și instalează cerințele.
2. Deschide fișierul de configurare al lui Cursor.
3. Adaugă configurația Patronus MCP Server:

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

4. Salvează fișierul și repornește Cursor.
5. Confirmă că serverul este disponibil pentru Cursor.

Cline

1. Confirmă că ai Python și pachetele necesare instalate.
2. Accesează fișierul de configurare Cline.
3. Inserează intrarea Patronus MCP Server:

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

4. Salvează și repornește Cline.
5. Testează integrarea pentru a confirma setup-ul reușit.

Securizarea cheilor API:
Plasează credențialele sensibile precum PATRONUS_API_KEY în obiectul env al configurației tale. Exemplu:

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

Cum folosești acest MCP în flows

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow-ul tău și conecteaz-o la agentul AI:

Click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea utiliza acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să înlocuiești “patronus-mcp” cu numele real al serverului tău MCP și să pui URL-ul MCP-ului tău.

Prezentare generală

Roots Support: Nu este menționat în documentație sau cod.

Pe baza informațiilor de mai sus, Patronus MCP Server oferă o fundație solidă și funcționalități esențiale pentru evaluarea și experimentarea LLM, dar lipsește documentația sau implementarea pentru șabloane de prompt, resurse și funcții avansate MCP precum Roots și Sampling.

Opinia noastră

Patronus MCP Server oferă instrumente robuste de evaluare și instrucțiuni clare de configurare, dar îi lipsesc prompturi standardizate, definiții de resurse și unele funcții MCP avansate. Este cel mai potrivit pentru utilizatori tehnici concentrați pe evaluare și experimentare LLM. Scor: 6/10

Scor MCP