Atla MCP Server U1z

🚀 Atla MCPサーバ

Atla MCPサーバは、標準化されたインターフェースを備えたMCP（機械学習プラットフォーム）サーバの実装です。これにより、LLMがAtla SDKと連携し、最新の評価モデルSelene 1を利用してやり取りすることができます。

✨ 主な機能

• Selene 1を使用して単一の応答を評価する
• Selene 1の評価をバッチで実行する
• 利用可能な評価指標を一覧表示し、新しい指標を作成する、または名前で取得する

📦 インストール

1. コードリポジトリをフォークし、ローカルのディレクトリにクローンします。これにより、path/to/atla-mcp-serverが定義されます。

git clone https://github.com/yourusername/atla-mcp-server.git
cd atla-mcp-server
pwd
# /path/to/atla-mcp-server

2. uvがインストールされていない場合は、/path/to/uvにインストールします。インストール手順はこのリンクから見つけることができます。例えば、MacOSでは次のようにします。

brew install uv
which uv
# /path/to/uv

3. /path/to/atla-mcp-serverで仮想環境に必要なものをインストールします。

uv venv
uv sync

4. ATLA_API_KEYを環境変数に追加します。これはここで見つけることができます。例えば、MacOSでは次のようにします。

export ATLA_API_KEY=<your-atla-api-key> >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
echo $ATLA_API_KEY
# <your-atla-api-key>

• OpenAIプロキシを使用して構築する場合は、OPENAI_API_KEY環境変数も提供する必要があります。

💻 使用例

[OpenAI代理SDKとの併用/OpenAI代理SDKとの一緒の使用]

Atla MCPサーバは、OpenAI代理SDKと次のように組み合わせて使用できます。

from agents import Agent
from agents.mcp import MCPServerStdio
import os
atla_api_key = os.environ.get("ATLA_API_KEY", "<your_atla_api_key>") # ここで手動でATLA_API_KEYを設定することもできます。

async with MCPServerStdio(
        params={
            "command": "python",
            "args": ["/path/to/atla-mcp-server/atla-mcp-server.py"],
            "env": {"ATLA_API_KEY": atla_api_key}
        }
    ) as server:
        # ここにコードを追加します。

[Claude Desktopとの併用/Claude Desktopとの一緒の使用]

config.yamlファイルのagentsセクションに次の内容を追加します。

  atla_mcp_server:
    type: mcp_server
    params:
      command: uv run --env ATLA_API_KEY=<your-atla-api-key> /path/to/atla-mcp-server ./atla-mcp-server.py

[Cursorとの併用/Cursorとの一緒の使用]

config.yamlファイルのagentsセクションに次の内容を追加します。

  atla_mcp_server:
    type: mcp_server
    params:
      command: uv run --env ATLA_API_KEY=<your-atla-api-key> /path/to/atla-mcp-server ./atla-mcp-server.py