Patronus MCP Server

Patronus AI là một phòng nghiên cứu phát triển dữ liệu huấn luyện và môi trường mô phỏng cho AI tiên phong. Công việc của công ty bao gồm các môi trường học tăng cường và mô hình thế giới số cho các tác tử hoạt động trong phần mềm. Tích hợp này phản ánh công việc trước đây của công ty trong lĩnh vực đánh giá LLM. API đánh giá của Patronus mà tích hợp này kết nối đã ngừng hoạt động, vì vậy trang này được giữ lại để tham khảo.

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.

Sẵn sàng phát triển doanh nghiệp của bạn?

Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.

Yêu cầu demo Đăng nhập

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.

Tham gia bản tin của chúng tôi

Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.

Địa chỉ email

Đăng ký

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

API đánh giá của Patronus đã ngừng hoạt động và kho mã công khai của Máy chủ Patronus MCP không còn khả dụng. Các bước dưới đây chỉ được giữ lại để tham khảo.

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:

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

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