Patronus MCP Server

Patronus MCP Server是一個為Patronus SDK提供的標準化接口服務，支持運行強大的LLM系統優化、評估和實驗功能。

開發者工具人工智能聊天機器人 #LLM評估 #批量測試 #實驗管理 #API服務 .Python

評分 : 2.5分

下載量 : 19

更新時間 : 2025-04-28

什麼是Patronus MCP服務器？

Patronus MCP服務器是一個提供統一接口的工具，專門用於對大型語言模型（LLM）進行優化、評估和實驗。它支持多種功能，如單次評估、批量評估和複雜實驗管理。

如何使用Patronus MCP服務器？

通過簡單的安裝和配置步驟，您可以快速啟動服務器並開始使用其功能。只需幾條命令即可完成初始化，並利用豐富的API接口進行操作。

適用場景

適用於需要對LLM性能進行全面分析的研究人員、開發者以及企業用戶。無論是開發新的模型還是改進現有模型，都可以藉助此工具實現高效評估。

主要功能

項目初始化通過提供API密鑰和項目設置來初始化服務器。

單次評估支持針對特定任務輸入和輸出的單次評估。

批量評估可以一次性處理多個評估請求，提高效率。

運行實驗允許用戶定義複雜的實驗場景並監控結果。

獲取評估器信息列出所有可用的評估器及其對應的標準。

創建新標準允許自定義新的評估標準。

自定義評估基於自定義函數進行更靈活的任務輸出評估。

優勢與侷限性

優勢

強大的多任務處理能力

豐富的評估標準庫

支持高度定製化需求

侷限性

需要一定的技術背景才能完全掌握

部分高級功能可能需要額外的學習成本

如何使用

安裝服務器

克隆倉庫後創建虛擬環境並安裝依賴項。

啟動服務器

使用提供的API密鑰啟動服務器。

測試連接

運行交互式測試腳本來驗證連接是否正常。

使用案例

單次評估示例演示如何對單一任務執行評估。

批量評估示例展示如何同時處理多個評估請求。

常見問題

如何確保我的API密鑰安全？

能否添加更多自定義評估標準？

🚀 項目標題 - 使用 Python 實現的 Model Context Protocol (MCP) 服務端

這是一個使用 Python 實現的 Model Context Protocol (MCP) 服務端項目。MCP 是用於與 AI 模型交互並獲取上下文信息的協議。本項目提供可擴展框架，開發者能通過插件添加新功能與工具。

🚀 快速開始

安裝依賴

pip install -r requirements.txt

初始化配置

創建一個 config.yaml 文件：

logging:
  level: INFO
  file: logs/app.log
  rotate: true
services:
  plugins:
    - plugin1
    - plugin2

啟動服務

python -m src.patronus_mcp.server --config config.yaml

✨ 主要特性

內置工具支持：提供了多個預定義的工具，如網絡請求、文件操作和數據分析等。
動態加載插件：支持通過插件形式動態擴展功能，便於維護和升級。
異步任務處理：採用異步編程模型，能夠高效處理高併發任務。
日誌與監控：集成了完善的日誌記錄和性能監控功能，便於調試和優化。

💻 使用示例

基礎用法

網絡請求工具

from patronus import tool

@tool()
def fetch_url(url: str) -> dict:
    """從指定 URL 獲取數據"""
    response = requests.get(url)
    return json.loads(response.text)

文件操作工具

from typing import List, Optional
from patronus import tool

@tool()
def read_file(path: str, encoding: Optional[str] = 'utf-8') -> List[str]:
    """讀取文件內容並返回行列表"""
    with open(path, 'r', encoding=encoding) as f:
        return [line.strip() for line in f.readlines()]

📚 詳細文檔

項目結構

patronus-mcp-server/
├── src/
│   └── patronus_mcp/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py
├── tests/
│   └── test_server.py
    └── test_live.py
├── pyproject.toml
└── README.md

添加新功能

在 server.py 中定義新的請求模型：

class NewFeatureRequest(BaseModel):
    field1: str
    field2: Optional[int] = None

使用 @mcp.tool() 裝飾器實現新功能：

@mcp.tool()
def new_feature(request: Request[NewFeatureRequest]) -> Any:
    """實現新的業務邏輯"""
    pass

在測試文件中添加相應的測試用例：

def test_new_feature():
    request = Request(...)
    response = new_feature(request)
    assert isinstance(response, ...)

運行測試

單元測試

pytest tests/test_server.py -v

集成測試

pytest tests/test_live.py -v

貢獻指南

Fork 該項目倉庫。
創建新的功能分支：git checkout -b feature/new-feature
提交代碼變更：git add . && git commit -m '添加新功能'
推送到遠程倉庫：git push origin feature/new-feature
提交 Pull Request 到主分支。

聯繫方式

項目郵箱：contact@example.com
開發者交流群：加入 QQ 群
官方文檔：訪問官方文檔網站

📄 許可證

該項目遵循 MIT 許可證。以下是完整的許可內容：

版權所有 (c) 年份，作者姓名
您可以使用、複製、修改和分發此軟件，但必須遵守以下條件：

在重新分發或派生作品中保留版權聲明和本許可聲明。

不對軟件做任何虛假的宣傳或聲稱。
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