Atla MCP 服务器

MCP 服务器实现为 LLM 提供标准化接口，以便与 Atla API 交互，实现最先进的 LLMJ 评估。

点击此处了解更多关于 Atla 的信息。点击此处了解更多关于模型上下文协议的信息。

可用工具

evaluate_llm_response ：使用给定的评估标准评估法学硕士 (LLM) 对提示的响应。此函数使用 Atla 评估模型，返回一个字典，其中包含模型响应的分数以及包含对模型响应反馈的文本评论。
评估 LLM 的答案evaluate_llm_response_on_multiple_criteria符合多个评估标准。此函数使用 Atla 评估模型，返回一个字典列表，每个字典包含针对给定标准的评估分数和评论。

Related MCP server: Letta MCP Server

用法

要使用 MCP 服务器，您需要一个 Atla API 密钥。您可以在这里找到您现有的 API 密钥，或在这里创建一个新的。

安装

我们建议使用uv来管理 Python 环境。安装说明请参阅此处。

手动运行服务器

安装uv并拥有 Atla API 密钥后，您可以使用uvx （由uv提供）手动运行 MCP 服务器：

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

连接到服务器

遇到问题或需要帮助连接到其他客户端？欢迎随时提交问题或联系我们！

OpenAI代理SDK

有关将 OpenAI Agents SDK 与 MCP 服务器一起使用的更多详细信息，请参阅官方文档。

安装 OpenAI Agents SDK：

pip install openai-agents

使用 OpenAI Agents SDK 连接到服务器：

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:
    ...

克劳德桌面

有关在 Claude Desktop 中配置 MCP 服务器的更多详细信息，请参阅官方 MCP 快速入门指南。

将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json文件中：

{
  "mcpServers": {
    "atla-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["atla-mcp-server"],
      "env": {
        "ATLA_API_KEY": "<your-atla-api-key>"
      }
    }
  }
}

重新启动 Claude Desktop以应用更改。

您现在应该在可用的 MCP 工具列表中看到来自atla-mcp-server的选项。

光标

有关在 Cursor 中配置 MCP 服务器的更多详细信息，请参阅官方文档。

将以下内容添加到您的.cursor/mcp.json文件：

{
  "mcpServers": {
    "atla-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["atla-mcp-server"],
      "env": {
        "ATLA_API_KEY": "<your-atla-api-key>"
      }
    }
  }
}

您现在应该在可用的 MCP 服务器列表中看到atla-mcp-server 。