
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...
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 (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.
Không có mẫu prompt nào được liệt kê rõ ràng trong kho lưu trữ hoặc tài liệu.
Không có tài nguyên cụ thể nào được mô tả trong tài liệu hoặc file repo.
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.
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.
.windsurf
hoặc windsurf.json
).{
"mcpServers": [
{
"command": "python",
"args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
"env": {
"PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "python",
"args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
"env": {
"PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "python",
"args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
"env": {
"PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
]
}
{
"mcpServers": [
{
"command": "python",
"args": ["src/patronus_mcp/server.py"],
"env": {
"PATRONUS_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
]
}
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": {}
}
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:
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.
Mục | Có sẵn | Chi tiết/Ghi chú |
---|---|---|
Tổng quan | ✅ | Mô tả rõ ràng trong README |
Danh sách Prompt | ⛔ | Không tìm thấy mẫu prompt |
Danh sách Tài nguyên | ⛔ | Không có tài nguyên cụ thể |
Danh sách Công cụ | ✅ | Tìm thấy trong hướng dẫn API và README |
Bảo mật API Key | ✅ | Được 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.
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
Có LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Có ít nhất một công cụ | ✅ |
Số Forks | 3 |
Số Stars | 13 |
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.
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.
Lưu trữ API key của bạn trong đối tượng `env` của tệp cấu hình. Tránh đưa thông tin nhạy cảm vào kho mã nguồn.
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.
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.
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.
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...
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...
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...