Patronus MCP Sunucusu

“Patronus” MCP Sunucusu ne yapar?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Patronus SDK için geliştirilmiş standartlaştırılmış bir sunucu uygulamasıdır; ileri seviye LLM (Büyük Dil Modeli) sistem optimizasyonları, değerlendirmeleri ve deneylerini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. AI asistanlarını harici veri kaynakları ve servislerle bağlayarak, Patronus MCP Sunucusu geliştiriciler ve araştırmacılar için kolaylaştırılmış iş akışları sağlar. Kullanıcıların tekli veya toplu değerlendirmeler yürütmesine, veri setleriyle deneyler gerçekleştirmesine ve projeleri belirli API anahtarları ve ayarlarla başlatmasına olanak tanır. Bu genişletilebilir platform, tekrarlayan değerlendirme görevlerini otomatikleştirir, özel değerlendiricilerin entegrasyonunu destekler ve LLM davranışını yönetmek ve analiz etmek için sağlam bir arayüz sunar; nihayetinde AI geliştirme yaşam döngüsünü iyileştirir.

Komut Listesi

Depoda veya belgede açıkça komut şablonları listelenmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut belgede veya depo dosyalarında açık kaynaklar belirtilmemiştir.

Araçlar Listesi

• initialize
  Patronus’u API anahtarı, proje ve uygulama ayarlarıyla başlatır. Sistemi sonraki değerlendirme ve deneyler için hazırlar.

• evaluate
  Belirtilen görev girdileri, çıktıları ve bağlam üzerinde yapılandırılabilir bir değerlendirici ile tek değerlendirme gerçekleştirir.

• batch_evaluate
  Birden fazla değerlendiriciyle sağlanan görevler üzerinde toplu değerlendirmeler yapar ve toplu sonuçlar üretir.

• run_experiment
  Karşılaştırma ve kıyaslama için veri setleri ve belirlenmiş değerlendiricilerle deneyler yürütür.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• LLM Değerlendirme Otomasyonu
  Görevleri toplu şekilde değerlendirerek ve birden fazla değerlendirici uygulayarak büyük dil modellerinin değerlendirmesini otomatikleştirir; kalite güvencesi ve kıyaslama işlemlerinde manuel çabayı azaltır.

• Özel Deneyler
  Yeni LLM mimarilerini kıyaslamak ve farklı kriterlerde performansı karşılaştırmak için özel veri setleri ve değerlendiricilerle deneyler yürütün.

• Ekipler için Proje Başlatma
  API anahtarları ve proje ayarları ile birden fazla proje için değerlendirme ortamlarını hızlıca kurar ve yapılandırır; ekipler arası hızlı başlangıç ve iş birliği sağlar.

• Etkileşimli Canlı Test
  Sağlanan betikleri kullanarak değerlendirme uç noktalarını etkileşimli olarak test edin; geliştiriciler için değerlendirme iş akışlarını hata ayıklamak ve doğrulamak kolaylaşır.

Nasıl kurulur

Windsurf

1. Python ve tüm bağımlılıkların kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı bulun (örn. .windsurf veya windsurf.json).
3. Patronus MCP Sunucusu’nu aşağıdaki JSON koduyla ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’ü yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalışır ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Python ve bağımlılıkları yükleyin.
2. Claude’un yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. Patronus MCP Sunucusu’nu ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Doğru kurulum için bağlantıyı kontrol edin.

Cursor

1. Python ortamını kurun ve gereksinimleri yükleyin.
2. Cursor’un yapılandırma dosyasını açın.
3. Patronus MCP Sunucusu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun Cursor tarafından erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Cline

1. Python ve gerekli paketlerin kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline yapılandırma dosyasına erişin.
3. Patronus MCP Sunucusu girişini ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Başarılı kurulum için entegrasyonu test edin.

API Anahtarlarının Güvenliği:
PATRONUS_API_KEY gibi hassas bilgileri yapılandırmanızdaki env nesnesine yerleştirin. Örnek:

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

Bu MCP Nasıl Akışlara Dahil Edilir

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümünde MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanınız bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm işlevlerine erişebilir. “patronus-mcp” adını gerçek MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Roots Desteği: Belgelerde veya kodda belirtilmemiş.

Yukarıdaki bilgilere dayanarak, Patronus MCP Sunucusu, LLM değerlendirmesi ve denemeleri için sağlam bir temel ve temel özellikler sunar; ancak komut şablonları, kaynaklar ve Roots ile Sampling gibi gelişmiş MCP özellikleri için belge veya uygulama detayı yoktur.

Bizim görüşümüz

Patronus MCP Sunucusu sağlam değerlendirme araçları ve net kurulum talimatları sunar; ancak standartlaştırılmış komutlar, kaynak tanımları ve bazı gelişmiş MCP özellikleri eksiktir. LLM değerlendirmesi ve deneylerine odaklanan teknik kullanıcılar için en uygunudur. Puan: 6/10

MCP Puanı