Root Signals MCP Server

Server Root Signals MCP prepája AI agentov s platformou Root Signals pre automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie a orchestráciu workflow—všetko konfigurovateľné priamo vo FlowHunt.

Root Signals MCP Server

Čo robí “Root Signals” MCP Server?

Server Root Signals MCP (Model Context Protocol) funguje ako most medzi AI asistentmi a hodnotiacou platformou Root Signals, čím poskytuje LLM automatizáciám pokročilé možnosti merania a riadenia. Integráciou tohto MCP servera môžu vývojári umožniť AI agentom programovo komunikovať s externými dátovými zdrojmi, API alebo službami—zvyšujúc ich schopnosť vykonávať automatizované hodnotenia, spravovať workflow a zbierať telemetrické dáta. To zvyšuje produktivitu vývoja a otvára možnosti pre AI-riadené úlohy ako monitorovanie v reálnom čase, záznam výkonu a dynamické hodnotenie modelov alebo procesov v rámci ekosystému Root Signals.

Zoznam promptov

V repozitári nie sú uvedené žiadne informácie o šablónach promptov.

Zoznam zdrojov

V repozitári nie je uvedený žiadny explicitný zoznam MCP zdrojov.

Zoznam nástrojov

V dostupných súboroch alebo dokumentácii nie sú uvedené žiadne jasné nástroje.

Príklady využitia tohto MCP servera

  • Automatizované hodnotenie modelov
    Integrujte sa s platformou Root Signals na spúšťanie a zber výsledkov hodnotenia modelov programovo, čím zefektívnite testovanie výkonu AI modelov.
  • Zber telemetrie
    Automaticky zaznamenávajte a analyzujte metriky z workflow alebo automatizácií LLM v rámci ekosystému Root Signals pre neustále zlepšovanie.
  • Orchestrácia workflow
    Pomocou MCP koordinujte viaceré kroky hodnotenia alebo automatizačné úlohy, čím zabezpečíte spoľahlivé a opakovateľné procesy.
  • Reprodukovateľnosť experimentov
    Ukladajte a zdieľajte hodnotiace konfigurácie a výsledky, čím podporíte transparentnosť a reprodukovateľnosť vo výskume a vývoji.
  • Monitorovanie a upozorňovanie
    Nastavte monitorovanie výstupov modelov v reálnom čase a prijímajte upozornenia alebo spätnú väzbu na rýchlu reakciu pri poklese výkonu.

Ako ho nastaviť

Windsurf

  1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
  2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf.
  3. Pridajte Root Signals MCP Server do sekcie mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "root-signals-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte súbor a reštartujte Windsurf.
  5. Overte nastavenie kontrolou logov MCP servera.

Zabezpečenie API kľúčov:

{
  "mcpServers": {
    "root-signals-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "ROOT_SIGNALS_API_KEY": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${ROOT_SIGNALS_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
  2. Upraviť konfiguračný súbor Claude.
  3. Pridať Root Signals MCP Server:
    {
      "mcpServers": {
        "root-signals-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a reštartujte Claude.
  5. Potvrďte pripojenie skontrolovaním integrácií MCP v Claude.

Cursor

  1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je prítomný.
  2. Upraviť svoju konfiguráciu Cursor.
  3. Vložte konfiguráciu Root Signals MCP Servera:
    {
      "mcpServers": {
        "root-signals-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte a reštartujte Cursor.
  5. Skontrolujte, že server je dostupný v zozname MCP serverov v Cursor.

Cline

  1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
  2. Otvorte konfiguračný súbor Cline.
  3. Pridajte nasledovné do objektu mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "root-signals-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@root-signals/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Cline.
  5. Potvrďte, že MCP server je aktívny.

Zabezpečenie API kľúčov:
Použite environmentálne premenné ako je uvedené vyššie pre Windsurf.

Ako používať tento MCP vo flow-och

Použitie MCP vo FlowHunte

Na integráciu MCP serverov do vášho workflow vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojením s vaším AI agentom:

FlowHunt MCP flow

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

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “root-signals-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL nahraďte vlastnou adresou MCP servera.


Prehľad

SekciaDostupnosťDetaily/Poznámky
Prehľad
Zoznam promptovPrompty nie sú zdokumentované
Zoznam zdrojovNie sú explicitne uvedené zdroje
Zoznam nástrojovNástroje nie sú jasne zdokumentované
Zabezpečenie API kľúčovPríklad je uvedený
Podpora sampling-u (menej dôležité pri hodnotení)Nespomenuté

Podľa dostupných informácií repozitár Root Signals MCP Server poskytuje základný prehľad a inštrukcie na nastavenie, ale chýba podrobná dokumentácia k promptom, zdrojom a nástrojom. Projekt by získal na hodnote doplnením komplexnejšej dokumentácie a explicitnými zoznamami MCP funkcionalít.


MCP skóre

Má LICENSE
Má aspoň jeden nástroj
Počet Forkov1
Počet hviezd6

Hodnotenie:
Tento MCP server by som hodnotil 3/10 kvôli nedostatku detailnej dokumentácie k MCP-špecifickým funkciám (prompty, nástroje, zdroje) a absencii viditeľnej licencie, napriek základným inštrukciám na nastavenie a jasnému účelu projektu.

Najčastejšie kladené otázky

Čo robí Root Signals MCP Server?

Prepája AI asistentov a automatizácie s hodnotiacou platformou Root Signals, umožňuje automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie, orchestráciu workflow a monitorovanie pre LLM a AI systémy.

Ako nastavím Root Signals MCP Server?

Môžete ho nastaviť na platformách ako Windsurf, Claude, Cursor alebo Cline pridaním konfigurácie MCP servera do príslušného konfiguračného súboru a reštartovaním vášho prostredia. Podrobné inštrukcie nájdete v dokumentácii vyššie.

Aké sú hlavné použitia tohto MCP servera?

Kľúčové prípady použitia zahŕňajú automatizované hodnotenie modelov, zber telemetrie a metrík, orchestráciu hodnotiacich workflow, zabezpečenie reprodukovateľnosti experimentov a nastavenie monitorovania a upozornení v reálnom čase pre AI modely.

Ako zabezpečím svoje API kľúče v tomto MCP serveri?

Citlivé API kľúče uložte ako environmentálne premenné a odkazujte na ne vo vašej konfigurácii MCP servera, ako je uvedené v inštrukciách, aby ste uchovali svoje prihlasovacie údaje v bezpečí.

Poskytuje tento MCP server šablóny promptov alebo nástroje?

V repozitári nie sú zdokumentované žiadne šablóny promptov ani explicitné nástroje. Server je zameraný na automatizáciu, hodnotenie a telemetrické možnosti v ekosystéme Root Signals.

Začnite s Root Signals MCP Serverom

Zlepšite svoje AI workflow automatizovaným hodnotením a monitorovaním. Integrujte Root Signals MCP Server do FlowHunt už dnes.

Zistiť viac