Atla MCP Server U1z

🚀 Atla MCP 服務器

Atla MCP 服務器是一個提供標準化接口的 MCP（機器學習平臺）服務器實現。它讓 LLM 能夠與 Atla SDK 交互，還能利用我們最新的評估模型 Selene 1 進行交互，為機器學習應用提供了強大的支持。

🚀 快速開始

Atla MCP 服務器為 LLM 與 Atla SDK 的交互提供了標準化接口，藉助 Selene 1 評估模型，可實現高效的評估功能。以下將詳細介紹其特性、安裝及使用方法。

✨ 主要特性

• 使用 Selene 1 評估單個響應。
• 批量運行 Selene 1 評估。
• 列出可用的評估指標，創建新的指標或按名稱獲取它們。

📦 安裝指南

1. 克隆代碼庫：分叉代碼庫並在本地某個目錄中克隆它。這將定義你的 path/to/atla-mcp-server。

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

2. 安裝 uv：如果你還沒有安裝 uv，請在 /path/to/uv 處安裝它。你可以在此 鏈接 找到安裝說明。例如，在 MacOS 上：

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

3. 創建虛擬環境：在 /path/to/atla-mcp-server 處將要求安裝到虛擬環境中。

uv venv
uv sync

4. 設置環境變量：將你的 ATLA_API_KEY 添加到環境變量中——你可以在 此處 找到它。例如，在 MacOS 上：

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

⚠️ 重要提示

如果你使用 OpenAI 代理構建，你還需提供一個 OPENAI_API_KEY 環境變量。

💻 使用示例

基礎用法

與 OpenAI 代理 SDK 一起使用

Atla MCP 服務器可以與 OpenAI 代理 SDK 結合使用，示例代碼如下：

from agents import Agent
from agents.mcp import MCPServerStdio
import os
atla_api_key = os.environ.get("ATLA_API_KEY", "<your_atla_api_key>") # 你也可以在這裡手動設置你的ATLA_API_KEY

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:
        # 在此處添加你的代碼

高級用法

與 Claude Desktop 一起使用

在 config.yaml 文件中，將以下內容添加到 agents 部分：

  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

與 Cursor 一起使用

在 config.yaml 文件中，將以下內容添加到 agents 部分：

  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