Patronus MCP Server

Patronus MCP Server是一个为Patronus SDK提供的标准化接口服务，支持运行强大的LLM系统优化、评估和实验功能。

开发者工具人工智能聊天机器人 #LLM评估 #批量测试 #实验管理 #API服务 .Python

评分 : 2.5分

下载量 : 17

更新时间 : 2025-04-28

什么是Patronus MCP服务器？

Patronus MCP服务器是一个提供统一接口的工具，专门用于对大型语言模型（LLM）进行优化、评估和实验。它支持多种功能，如单次评估、批量评估和复杂实验管理。

如何使用Patronus MCP服务器？

通过简单的安装和配置步骤，您可以快速启动服务器并开始使用其功能。只需几条命令即可完成初始化，并利用丰富的API接口进行操作。

适用场景

适用于需要对LLM性能进行全面分析的研究人员、开发者以及企业用户。无论是开发新的模型还是改进现有模型，都可以借助此工具实现高效评估。

主要功能

项目初始化通过提供API密钥和项目设置来初始化服务器。

单次评估支持针对特定任务输入和输出的单次评估。

批量评估可以一次性处理多个评估请求，提高效率。

运行实验允许用户定义复杂的实验场景并监控结果。

获取评估器信息列出所有可用的评估器及其对应的标准。

创建新标准允许自定义新的评估标准。

自定义评估基于自定义函数进行更灵活的任务输出评估。

优势与局限性

优势

强大的多任务处理能力

丰富的评估标准库

支持高度定制化需求

局限性

需要一定的技术背景才能完全掌握

部分高级功能可能需要额外的学习成本

如何使用

安装服务器

克隆仓库后创建虚拟环境并安装依赖项。

启动服务器

使用提供的API密钥启动服务器。

测试连接

运行交互式测试脚本来验证连接是否正常。

使用案例

单次评估示例演示如何对单一任务执行评估。

批量评估示例展示如何同时处理多个评估请求。

常见问题

如何确保我的API密钥安全？

能否添加更多自定义评估标准？

🚀 项目标题 - 使用 Python 实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务端

这是一个使用 Python 实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务端项目。MCP 是用于与 AI 模型交互并获取上下文信息的协议。本项目提供可扩展框架，开发者能通过插件添加新功能与工具。

🚀 快速开始

安装依赖

pip install -r requirements.txt

初始化配置

创建一个 config.yaml 文件：

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

启动服务

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

✨ 主要特性

内置工具支持：提供了多个预定义的工具，如网络请求、文件操作和数据分析等。
动态加载插件：支持通过插件形式动态扩展功能，便于维护和升级。
异步任务处理：采用异步编程模型，能够高效处理高并发任务。
日志与监控：集成了完善的日志记录和性能监控功能，便于调试和优化。

💻 使用示例

基础用法

网络请求工具

from patronus import tool

@tool()
def fetch_url(url: str) -> dict:
    """从指定 URL 获取数据"""
    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]:
    """读取文件内容并返回行列表"""
    with open(path, 'r', encoding=encoding) as f:
        return [line.strip() for line in f.readlines()]

📚 详细文档

项目结构

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 中定义新的请求模型：

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

使用 @mcp.tool() 装饰器实现新功能：

@mcp.tool()
def new_feature(request: Request[NewFeatureRequest]) -> Any:
    """实现新的业务逻辑"""
    pass

在测试文件中添加相应的测试用例：

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

运行测试

单元测试

pytest tests/test_server.py -v

集成测试

pytest tests/test_live.py -v

贡献指南

Fork 该项目仓库。
创建新的功能分支：git checkout -b feature/new-feature
提交代码变更：git add . && git commit -m '添加新功能'
推送到远程仓库：git push origin feature/new-feature
提交 Pull Request 到主分支。

联系方式

项目邮箱：contact@example.com
开发者交流群：加入 QQ 群
官方文档：访问官方文档网站

📄 许可证

该项目遵循 MIT 许可证。以下是完整的许可内容：

版权所有 (c) 年份，作者姓名
您可以使用、复制、修改和分发此软件，但必须遵守以下条件：

在重新分发或派生作品中保留版权声明和本许可声明。

不对软件做任何虚假的宣传或声称。
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT.