Patronus MCP Server

Čo robí „Patronus“ MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server je štandardizovaná implementácia servera vytvorená pre Patronus SDK, navrhnutá na zjednodušenie pokročilej optimalizácie, hodnotenia a experimentovania s LLM (Large Language Model) systémami. Prepájaním AI asistentov s externými dátovými zdrojmi a službami umožňuje Patronus MCP Server efektívne workflow pre vývojárov a výskumníkov. Umožňuje používateľom spúšťať jednotlivé alebo dávkové hodnotenia, vykonávať experimenty s datasetmi a inicializovať projekty so špecifickými API kľúčmi a nastaveniami. Táto rozšíriteľná platforma pomáha automatizovať opakujúce sa hodnotiace úlohy, podporuje integráciu vlastných evaluátorov a poskytuje robustné rozhranie na správu a analýzu správania LLM, čím v konečnom dôsledku zlepšuje vývojový cyklus AI.

Zoznam promptov

V repozitári ani dokumentácii nie sú explicitne uvedené šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnej dokumentácii alebo súboroch repozitára nie sú explicitne popísané zdroje.

Zoznam nástrojov

• initialize
  Inicializuje Patronus s API kľúčom, projektom a nastaveniami aplikácie. Pripraví systém na ďalšie hodnotenia a experimenty.

• evaluate
  Spustí jedno hodnotenie pomocou konfigurovateľného evaluátora na zadaných vstupoch, výstupoch a kontexte úlohy.

• batch_evaluate
  Vykoná dávkové hodnotenia s viacerými evaluátormi nad poskytnutými úlohami a vytvorí kolektívne výsledky.

• run_experiment
  Spúšťa experimenty s datasetmi a zadanými evaluátormi, užitočné na benchmarking a porovnávanie.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Automatizácia hodnotenia LLM
  Automatizujte hodnotenie veľkých jazykových modelov dávkovaním úloh a použitím viacerých evaluátorov, čím znížite manuálnu prácu pri kontrole kvality a benchmarkingu.

• Vlastné experimentovanie
  Spúšťajte špecifické experimenty s vlastnými datasetmi a evaluátormi na benchmarking nových LLM architektúr a porovnanie výkonu podľa rôznych kritérií.

• Inicializácia projektu pre tímy
  Rýchlo nastavte a nakonfigurujte hodnotiace prostredia pre viacero projektov pomocou API kľúčov a projektových nastavení, čo zjednoduší onboarding a spoluprácu.

• Interaktívne živé testovanie
  Použite poskytované skripty na interaktívne testovanie hodnotiacich endpointov, čo vývojárom uľahčuje ladenie a validáciu hodnotiacich workflow.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python a všetky závislosti.
2. Nájdite svoj konfiguračný súbor Windsurf (napr. .windsurf alebo windsurf.json).
3. Pridajte Patronus MCP Server pomocou nasledujúceho JSON úseku:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží a je prístupný.

Claude

1. Nainštalujte Python a závislosti.
2. Upravte konfiguračný súbor Claude.
3. Pridajte Patronus MCP Server takto:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Claude.
5. Skontrolujte pripojenie pre overenie správneho nastavenia.

Cursor

1. Nastavte Python prostredie a nainštalujte požiadavky.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Pridajte konfiguráciu Patronus MCP Server:

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

4. Uložte súbor a reštartujte Cursor.
5. Overte, že server je pre Cursor dostupný.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Python a požadované balíky.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cline.
3. Vložte záznam Patronus MCP Server:

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

4. Uložte a reštartujte Cline.
5. Otestujte integráciu pre úspešné nastavenie.

Zabezpečenie API kľúčov:
Citlivé údaje ako PATRONUS_API_KEY umiestnite do objektu env vo vašej konfigurácii. Príklad:

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

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponenty do svojho flow a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponentu pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej konfigurácie MCP vložte údaje o MCP serveri v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “patronus-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vlastnú URL MCP servera.

Prehľad

Roots podpora: V dokumentácii ani v kóde nie je spomenutá.

Na základe vyššie uvedených informácií poskytuje Patronus MCP Server pevnú základňu a kľúčové funkcie pre hodnotenie a experimentovanie s LLM, ale chýba mu dokumentácia alebo implementácia šablón promptov, zdrojov a pokročilých MCP funkcií ako Roots a Sampling.

Náš názor

Patronus MCP Server ponúka robustné hodnotiace nástroje a jasné inštrukcie na nastavenie, ale chýbajú mu štandardizované prompty, definície zdrojov a niektoré pokročilé MCP funkcie. Najviac je vhodný pre technicky zdatných používateľov zameraných na hodnotenie a experimentovanie s LLM. Skóre: 6/10

MCP skóre