Patronus MCP Server

Wat doet de “Patronus” MCP Server?

De Patronus MCP (Model Context Protocol) Server is een gestandaardiseerde serverimplementatie, gebouwd voor de Patronus SDK, ontworpen om geavanceerde LLM (Large Language Model) systeemoptimalisaties, evaluaties en experimenten te faciliteren. Door AI-assistenten te verbinden met externe databronnen en services, maakt Patronus MCP Server gestroomlijnde workflows mogelijk voor ontwikkelaars en onderzoekers. Gebruikers kunnen enkele of batch-evaluaties uitvoeren, experimenten draaien met datasets en projecten initialiseren met specifieke API-sleutels en instellingen. Dit uitbreidbare platform helpt repetitieve evaluatietaken te automatiseren, ondersteunt de integratie van aangepaste evaluators en biedt een robuuste interface voor het beheren en analyseren van LLM-gedrag, wat uiteindelijk de AI-ontwikkelingscyclus verbetert.

Lijst van Prompts

Er zijn geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er zijn geen expliciete resources beschreven in de beschikbare documentatie of repo-bestanden.

Lijst van Tools

• initialize
  Initialiseert Patronus met API-sleutel, project- en applicatie-instellingen. Zet het systeem klaar voor verdere evaluaties en experimenten.

• evaluate
  Voert een enkele evaluatie uit met een configureerbare evaluator op gegeven taakinputs, outputs en context.

• batch_evaluate
  Voert batch-evaluaties uit met meerdere evaluators over opgegeven taken, resulterend in gezamenlijke resultaten.

• run_experiment
  Voert experimenten uit met datasets en opgegeven evaluators, nuttig voor benchmarking en vergelijking.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• LLM Evaluatieautomatisering
  Automatiseer de evaluatie van large language models door taken te batchen en meerdere evaluators toe te passen, waardoor handmatige inspanning bij kwaliteitscontrole en benchmarking wordt verminderd.

• Aangepaste Experimentatie
  Voer op maat gemaakte experimenten uit met eigen datasets en evaluators om nieuwe LLM-architecturen te benchmarken en prestaties te vergelijken op verschillende criteria.

• Projectinitialisatie voor Teams
  Zet snel evaluatieomgevingen op voor meerdere projecten met behulp van API-sleutels en projectinstellingen, wat onboarding en samenwerking stroomlijnt.

• Interactief Live Testen
  Gebruik de meegeleverde scripts om evaluatie-endpoints interactief te testen, waardoor ontwikkelaars eenvoudiger hun evaluatieworkflows kunnen debuggen en valideren.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat je Python en alle afhankelijkheden hebt geïnstalleerd.
2. Lokaliseer je Windsurf-configuratiebestand (bijvoorbeeld .windsurf of windsurf.json).
3. Voeg de Patronus MCP Server toe met het volgende JSON-fragment:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en bereikbaar is.

Claude

1. Installeer Python en afhankelijkheden.
2. Bewerk het configuratiebestand van Claude.
3. Voeg Patronus MCP Server toe met:

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

4. Sla wijzigingen op en herstart Claude.
5. Controleer de verbinding om zeker te zijn van een correcte setup.

Cursor

1. Zet de Python-omgeving op en installeer de vereiste pakketten.
2. Open het configuratiebestand van Cursor.
3. Voeg de Patronus MCP Server configuratie toe:

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

4. Sla het bestand op en herstart Cursor.
5. Bevestig dat de server beschikbaar is voor Cursor.

Cline

1. Controleer of je Python en alle vereiste pakketten hebt geïnstalleerd.
2. Open het configuratiebestand van Cline.
3. Voeg de Patronus MCP Server toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Test de integratie voor een succesvolle setup.

API-sleutels beveiligen:
Plaats gevoelige gegevens zoals PATRONUS_API_KEY in het env-object van je configuratie. Voorbeeld:

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

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van de MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op de MCP-component om het configuratiescherm te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratie sectie je MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “patronus-mcp” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door die van jouw MCP-server.

Overzicht

Roots-ondersteuning: Niet vermeld in de documentatie of code.

Op basis van bovenstaande informatie biedt Patronus MCP Server een solide basis en essentiële functies voor LLM-evaluatie en experimentatie, maar ontbreekt het aan documentatie of implementatiedetails voor prompt-sjablonen, resources en geavanceerde MCP-functionaliteiten zoals Roots en Sampling.

Onze mening

De Patronus MCP Server biedt robuuste evaluatietools en duidelijke installatie-instructies, maar mist gestandaardiseerde prompts, resourcedefinities en sommige geavanceerde MCP-functies. Het is het meest geschikt voor technische gebruikers die zich richten op LLM-evaluatie en experimentatie. Score: 6/10

MCP Score