Vad gör “Patronus” MCP Server?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server är en standardiserad serverimplementation byggd för Patronus SDK, utformad för att underlätta avancerade optimeringar, utvärderingar och experiment med LLM (Large Language Model)-system. Genom att koppla AI-assistenter till externa datakällor och tjänster möjliggör Patronus MCP Server effektivare arbetsflöden för utvecklare och forskare. Det låter användare köra enskilda eller batchutvärderingar, genomföra experiment med dataset samt initiera projekt med specifika API-nycklar och inställningar. Denna utbyggbara plattform hjälper till att automatisera repetitiva utvärderingsuppgifter, stöder integration av egna utvärderare och erbjuder ett robust gränssnitt för hantering och analys av LLM-beteende, vilket i slutändan förbättrar AI-utvecklingslivscykeln.

Lista över Prompter

Inga promptmallar listas uttryckligen i arkivet eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Inga explicita resurser finns beskrivna i tillgänglig dokumentation eller repo-filer.

Lista över Verktyg

• initialize
  Initierar Patronus med API-nyckel, projekt- och applikationsinställningar. Förbereder systemet för vidare utvärderingar och experiment.

• evaluate
  Kör en enskild utvärdering med en konfigurerbar utvärderare på givna uppgifter, utdata och kontext.

• batch_evaluate
  Utför batchutvärderingar med flera utvärderare över angivna uppgifter och producerar samlade resultat.

• run_experiment
  Kör experiment med dataset och angivna utvärderare, användbart för benchmarking och jämförelser.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatisering av LLM-utvärdering
  Automatisera utvärderingen av stora språkmodeller genom att batcha uppgifter och tillämpa flera utvärderare, vilket minskar manuellt arbete i kvalitetskontroll och benchmarking.

• Egen experimentering
  Kör anpassade experiment med egna dataset och utvärderare för att benchmarka nya LLM-arkitekturer och jämföra prestanda utifrån olika kriterier.

• Projektinitiering för team
  Sätt snabbt upp och konfigurera utvärderingsmiljöer för flera projekt med hjälp av API-nycklar och projektinställningar, vilket effektiviserar onboarding och samarbete.

• Interaktiv live-testning
  Använd de medföljande skripten för att interaktivt testa utvärderingsendpoints, vilket gör det enklare för utvecklare att felsöka och validera sina utvärderingsarbetsflöden.

Så sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att du har Python och alla beroenden installerade.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. .windsurf eller windsurf.json).
3. Lägg till Patronus MCP Server med följande JSON-snutt:

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

4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs och är tillgänglig.

Claude

1. Installera Python och beroenden.
2. Redigera Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till Patronus MCP Server med:

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

4. Spara ändringarna och starta om Claude.
5. Kontrollera anslutningen för att säkerställa korrekt installation.

Cursor

1. Sätt upp Python-miljön och installera kraven.
2. Öppna Cursors konfigurationsfil.
3. Lägg till Patronus MCP Server-konfigurationen:

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

4. Spara filen och starta om Cursor.
5. Bekräfta att servern är tillgänglig för Cursor.

Cline

1. Kontrollera att du har Python och nödvändiga paket installerade.
2. Gå till Clines konfigurationsfil.
3. Infoga Patronus MCP Server-posten:

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

4. Spara och starta om Cline.
5. Testa integrationen för att säkerställa lyckad installation.

Skydda API-nycklar:
Placera känsliga uppgifter som PATRONUS_API_KEY i env-objektet i din konfiguration. Exempel:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “patronus-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej nämnt i dokumentationen eller koden.

Baserat på informationen ovan erbjuder Patronus MCP Server en solid grund och nödvändiga funktioner för LLM-utvärdering och experimentering, men saknar dokumentation eller implementation för promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner som Roots och Sampling.

Vår bedömning

Patronus MCP Server erbjuder robusta utvärderingsverktyg och tydliga installationsinstruktioner, men saknar standardiserade promptar, resursdefinitioner och vissa avancerade MCP-funktioner. Den passar bäst för tekniska användare som vill fokusera på LLM-utvärdering och experiment. Betyg: 6/10

MCP-betyg