Patronus MCP Server

Patronus MCP Server

Patronus MCP Server tự động hóa quá trình đánh giá và thử nghiệm LLM, cho phép đo lường AI hiệu quả và tích hợp vào quy trình làm việc cho các đội ngũ kỹ thuật sử dụng FlowHunt.

Patronus MCP Server làm gì?

Patronus MCP (Model Context Protocol) Server là một máy chủ tiêu chuẩn được xây dựng cho Patronus SDK, nhằm hỗ trợ tối ưu hóa, đánh giá và thử nghiệm các hệ thống LLM (Large Language Model) nâng cao. Bằng cách kết nối trợ lý AI với các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài, Patronus MCP Server cho phép xây dựng quy trình làm việc hiệu quả cho nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Người dùng có thể chạy đánh giá đơn lẻ hoặc hàng loạt, thực hiện thử nghiệm với bộ dữ liệu và khởi tạo dự án với các API key và cấu hình riêng. Nền tảng mở rộng này giúp tự động hóa các tác vụ đánh giá lặp đi lặp lại, hỗ trợ tích hợp bộ đánh giá tùy chỉnh và cung cấp giao diện mạnh mẽ để quản lý, phân tích hành vi LLM, từ đó nâng cao vòng đời phát triển AI.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt nào được liệt kê rõ ràng trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.

Danh sách Tài nguyên

Không có tài nguyên cụ thể nào được mô tả trong tài liệu hoặc file repo.

Danh sách Công cụ

  • initialize
    Khởi tạo Patronus với API key, dự án và các cài đặt ứng dụng. Thiết lập hệ thống cho các đánh giá và thử nghiệm tiếp theo.

  • evaluate
    Chạy một đánh giá đơn lẻ với bộ đánh giá có thể cấu hình trên các đầu vào, đầu ra và ngữ cảnh của tác vụ.

  • batch_evaluate
    Thực thi đánh giá hàng loạt với nhiều bộ đánh giá trên các tác vụ được cung cấp, cho ra kết quả tổng hợp.

  • run_experiment
    Thực hiện thử nghiệm sử dụng bộ dữ liệu và bộ đánh giá chỉ định, hữu ích cho việc đo lường và so sánh.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

  • Tự động hóa đánh giá LLM
    Tự động hóa quá trình đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách nhóm các tác vụ và áp dụng nhiều bộ đánh giá, giảm bớt công sức thủ công trong kiểm soát chất lượng và đo lường.

  • Thử nghiệm tùy chỉnh
    Thực hiện các thử nghiệm riêng với bộ dữ liệu và bộ đánh giá tùy chỉnh để đo lường các kiến trúc LLM mới và so sánh hiệu năng theo nhiều tiêu chí khác nhau.

  • Khởi tạo dự án cho nhóm
    Thiết lập và cấu hình môi trường đánh giá cho nhiều dự án nhanh chóng bằng API key và thiết lập dự án, đơn giản hóa quá trình nhập môn và hợp tác.

  • Kiểm thử trực tiếp
    Sử dụng các script có sẵn để kiểm thử các endpoint đánh giá một cách tương tác, giúp lập trình viên dễ dàng debug và xác thực quy trình đánh giá.

Cách thiết lập

Windsurf

  1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và tất cả các thư viện phụ thuộc.
  2. Xác định vị trí tệp cấu hình Windsurf của bạn (ví dụ: .windsurf hoặc windsurf.json).
  3. Thêm Patronus MCP Server với đoạn JSON sau:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
  5. Xác minh máy chủ đã chạy và có thể truy cập.

Claude

  1. Cài đặt Python và các thư viện phụ thuộc.
  2. Chỉnh sửa tệp cấu hình của Claude.
  3. Thêm Patronus MCP Server với:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
  5. Kiểm tra kết nối để đảm bảo cấu hình đúng.

Cursor

  1. Thiết lập môi trường Python và cài đặt các yêu cầu cần thiết.
  2. Mở tệp cấu hình của Cursor.
  3. Thêm cấu hình Patronus MCP Server:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. Lưu tệp và khởi động lại Cursor.
  5. Xác nhận máy chủ đã sẵn sàng cho Cursor.

Cline

  1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Python và các gói cần thiết.
  2. Truy cập tệp cấu hình của Cline.
  3. Thêm mục Patronus MCP Server:
    {
      "mcpServers": [
        {
          "command": "python",
          "args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
          "env": {
            "PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
          }
        }
      ]
    }
    
  4. Lưu và khởi động lại Cline.
  5. Kiểm tra tích hợp để hoàn tất thiết lập.

Bảo mật API Key:
Đặt các thông tin nhạy cảm như PATRONUS_API_KEY vào đối tượng env trong cấu hình của bạn. Ví dụ:

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

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với AI agent:

FlowHunt MCP flow

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP bằng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng của nó. Hãy nhớ thay đổi “patronus-mcp” thành tên thực tế của MCP server bạn dùng và thay thế URL bằng địa chỉ máy chủ MCP của bạn.


Tổng quan

MụcCó sẵnChi tiết/Ghi chú
Tổng quanMô tả rõ ràng trong README
Danh sách PromptKhông tìm thấy mẫu prompt
Danh sách Tài nguyênKhông có tài nguyên cụ thể
Danh sách Công cụTìm thấy trong hướng dẫn API và README
Bảo mật API KeyĐược mô tả trong README và hướng dẫn thiết lập
Hỗ trợ Sampling (ít quan trọng khi đánh giá)Không được đề cập

Hỗ trợ Roots: Không được nhắc đến trong tài liệu hoặc mã nguồn.


Dựa trên thông tin trên, Patronus MCP Server cung cấp nền tảng vững chắc và các tính năng thiết yếu cho việc đánh giá và thử nghiệm LLM, nhưng thiếu tài liệu hoặc chi tiết về mẫu prompt, tài nguyên, cũng như các tính năng MCP nâng cao như Roots và Sampling.

Đánh giá của chúng tôi

Patronus MCP Server mang lại công cụ đánh giá mạnh mẽ cùng hướng dẫn thiết lập rõ ràng, nhưng thiếu chuẩn hóa prompt, định nghĩa tài nguyên và một số tính năng MCP nâng cao. Phù hợp nhất cho người dùng kỹ thuật tập trung vào đánh giá và thử nghiệm LLM. Điểm: 6/10

MCP Score

Có LICENSE✅ (Apache-2.0)
Có ít nhất một công cụ
Số Forks3
Số Stars13

Câu hỏi thường gặp

Patronus MCP Server là gì?

Patronus MCP Server là một máy chủ chuẩn hóa cho Patronus SDK, tập trung vào tối ưu hóa, đánh giá và thử nghiệm hệ thống LLM. Nó tự động hóa các đánh giá LLM, hỗ trợ xử lý hàng loạt và cung cấp giao diện mạnh mẽ cho quy trình phát triển AI.

Patronus MCP Server cung cấp những công cụ gì?

Nó bao gồm các công cụ để khởi tạo cấu hình dự án, chạy đánh giá đơn lẻ và hàng loạt, cùng thực hiện thử nghiệm với bộ dữ liệu và bộ đánh giá tùy chỉnh.

Làm thế nào để bảo mật API key của tôi?

Lưu trữ API key của bạn trong đối tượng `env` của tệp cấu hình. Tránh đưa thông tin nhạy cảm vào kho mã nguồn.

Tôi có thể sử dụng Patronus MCP Server với FlowHunt không?

Có, bạn có thể tích hợp Patronus MCP Server làm một thành phần MCP trong FlowHunt, kết nối nó với AI agent để đánh giá và thử nghiệm nâng cao.

Những trường hợp sử dụng chính của Patronus MCP Server là gì?

Tự động hóa đánh giá LLM, thí nghiệm đo lường tùy chỉnh, khởi tạo dự án cho nhóm và kiểm thử trực tiếp các endpoint đánh giá.

Tăng tốc đánh giá LLM với Patronus MCP Server

Tích hợp Patronus MCP Server vào quy trình FlowHunt của bạn để đánh giá mô hình AI tự động, mạnh mẽ và có khả năng mở rộng.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Root Signals MCP
Máy chủ Root Signals MCP

Máy chủ Root Signals MCP

Máy chủ Root Signals MCP kết nối các trợ lý AI với Nền tảng Đánh giá Root Signals, cho phép tự động hóa nâng cao, thu thập số liệu và điều phối quy trình làm vi...

5 phút đọc
AI MCP Server +5
Pandoc MCP Server
Pandoc MCP Server

Pandoc MCP Server

Pandoc MCP Server cho phép chuyển đổi định dạng tài liệu tự động, liền mạch bằng công cụ pandoc mạnh mẽ. Tích hợp với FlowHunt hoặc các hệ thống AI khác để chuy...

5 phút đọc
MCP Server Document Conversion +5
Máy chủ MCP-Server-Creator MCP
Máy chủ MCP-Server-Creator MCP

Máy chủ MCP-Server-Creator MCP

MCP-Server-Creator là một meta-server cho phép tạo và cấu hình nhanh chóng các máy chủ Model Context Protocol (MCP) mới. Với khả năng sinh mã động, xây dựng côn...

6 phút đọc
AI MCP +5