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Servidor MCP de Atla

Una implementación de servidor MCP que proporciona una interfaz estandarizada para que los LLM interactúen con la API de Atla para la evaluación de LLMJ de última generación.

Obtenga más información sobre Atla aquí . Obtenga más información sobre el Protocolo de Contexto de Modelo aquí .

Herramientas disponibles

  • evaluate_llm_response : Evalúa la respuesta de un LLM a una solicitud utilizando criterios de evaluación determinados. Esta función utiliza un modelo de evaluación Atla para generar un diccionario con una puntuación de la respuesta del modelo y una crítica textual con comentarios sobre la misma.
  • evaluate_llm_response_on_multiple_criteria : Evalúa la respuesta de un LLM a una solicitud según múltiples criterios de evaluación. Esta función utiliza un modelo de evaluación de Atla para generar una lista de diccionarios, cada uno con una puntuación de evaluación y una crítica para un criterio determinado.

Uso

Para usar el servidor MCP, necesitará una clave API de Atla. Puede encontrar su clave API actual aquí o crear una nueva aquí .

Instalación

Recomendamos usar uv para administrar el entorno de Python. Consulte aquí las instrucciones de instalación.

Ejecución manual del servidor

Una vez que haya instalado uv y tenga su clave API de Atla, puede ejecutar manualmente el servidor MCP usando uvx (que es proporcionado por uv ):

ATLA_API_KEY=<your-api-key> uvx atla-mcp-server

Conectando al servidor

¿Tienes problemas o necesitas ayuda para conectarte con otro cliente? ¡No dudes en abrir una incidencia o contactarnos !

SDK de agentes de OpenAI

Para obtener más detalles sobre el uso del SDK de OpenAI Agents con servidores MCP, consulte la documentación oficial .

  1. Instalar el SDK de OpenAI Agents:
pip install openai-agents
  1. Utilice el SDK de OpenAI Agents para conectarse al servidor:
import os from agents import Agent from agents.mcp import MCPServerStdio async with MCPServerStdio( params={ "command": "uvx", "args": ["atla-mcp-server"], "env": {"ATLA_API_KEY": os.environ.get("ATLA_API_KEY")} } ) as atla_mcp_server: ...
Escritorio de Claude

Para obtener más detalles sobre la configuración de servidores MCP en Claude Desktop, consulte la guía de inicio rápido oficial de MCP .

  1. Agregue lo siguiente a su archivo claude_desktop_config.json :
{ "mcpServers": { "atla-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["atla-mcp-server"], "env": { "ATLA_API_KEY": "<your-atla-api-key>" } } } }
  1. Reinicie Claude Desktop para aplicar los cambios.

Ahora debería ver las opciones de atla-mcp-server en la lista de herramientas MCP disponibles.

Cursor

Para obtener más detalles sobre la configuración de servidores MCP en Cursor, consulte la documentación oficial .

  1. Agregue lo siguiente a su archivo .cursor/mcp.json :
{ "mcpServers": { "atla-mcp-server": { "command": "uvx", "args": ["atla-mcp-server"], "env": { "ATLA_API_KEY": "<your-atla-api-key>" } } } }

Ahora debería ver atla-mcp-server en la lista de servidores MCP disponibles.

Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! Consulte el archivo CONTRIBUTING.md para más detalles.

Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia MIT. Consulte el archivo de LICENCIA para más detalles.

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

El servidor Atla MCP proporciona una interfaz estandarizada para que los LLM interactúen con la API de Atla para una evaluación LLMJ de última generación.

  1. Herramientas disponibles
    1. Uso
      1. Instalación
      2. Ejecución manual del servidor
      3. Conectando al servidor
    2. Contribuyendo
      1. Licencia

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