Atla

Atla MCP सर्वर

[!CAUTION] यह रिपॉजिटरी 21 जुलाई, 2025 को संग्रहीत कर दी गई थी। Atla API अब सक्रिय नहीं है।

एक MCP सर्वर कार्यान्वयन जो LLMs को अत्याधुनिक LLMJ मूल्यांकन के लिए Atla API के साथ इंटरैक्ट करने हेतु एक मानकीकृत इंटरफ़ेस प्रदान करता है।

Atla के बारे में अधिक जानें यहाँ। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल के बारे में अधिक जानें यहाँ।

उपलब्ध उपकरण

• evaluate_llm_response: दिए गए मूल्यांकन मानदंड का उपयोग करके किसी प्रॉम्प्ट पर LLM की प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करें। यह फ़ंक्शन अंदरूनी रूप से एक Atla मूल्यांकन मॉडल का उपयोग करता है और मॉडल की प्रतिक्रिया के लिए एक स्कोर और मॉडल की प्रतिक्रिया पर प्रतिक्रिया वाली एक पाठ्य आलोचना युक्त शब्दकोश लौटाता है।
• evaluate_llm_response_on_multiple_criteria: एकाधिक मूल्यांकन मानदंडों पर किसी प्रॉम्प्ट पर LLM की प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करें। यह फ़ंक्शन अंदरूनी रूप से एक Atla मूल्यांकन मॉडल का उपयोग करता है और शब्दकोशों की एक सूची लौटाता है, जिनमें से प्रत्येक में किसी दिए गए मानदंड के लिए मूल्यांकन स्कोर और आलोचना होती है।

उपयोग

MCP सर्वर का उपयोग करने के लिए, आपको एक Atla API कुंजी की आवश्यकता होगी। आप अपनी मौजूदा API कुंजी यहाँ पा सकते हैं या यहाँ नई कुंजी बना सकते हैं।

स्थापना

हम Python परिवेश प्रबंधित करने के लिए uv का उपयोग करने की अनुशंसा करते हैं। स्थापना निर्देशों के लिए यहाँ देखें।

सर्वर को मैन्युअल रूप से चलाना

एक बार जब आपके पास uv स्थापित हो और आपकी Atla API कुंजी हो, तो आप uvx (जो uv द्वारा प्रदान किया जाता है) का उपयोग करके MCP सर्वर को मैन्युअल रूप से चला सकते हैं:

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

सर्वर से कनेक्ट करना

किसी अन्य क्लाइंट से कनेक्ट करने में समस्या आ रही है या सहायता चाहिए? बेझिझक कोई समस्या खोलें या हमसे संपर्क करें!

OpenAI Agents SDK

MCP सर्वरों के साथ OpenAI Agents SDK का उपयोग करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, आधिकारिक दस्तावेज़ देखें।

1. OpenAI Agents SDK स्थापित करें:

pip install openai-agents

2. सर्वर से कनेक्ट करने के लिए OpenAI Agents SDK का उपयोग करें:

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:
    ...

Claude Desktop

Claude Desktop में MCP सर्वरों को कॉन्फ़िगर करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, आधिकारिक MCP त्वरित आरंभ मार्गदर्शिका देखें।

1. अपनी claude_desktop_config.json फ़ाइल में निम्नलिखित जोड़ें:

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

2. परिवर्तन लागू करने के लिए Claude Desktop को पुनः आरंभ करें।

अब आपको उपलब्ध MCP उपकरणों की सूची में atla-mcp-server के विकल्प दिखाई देने चाहिए।

Cursor

Cursor में MCP सर्वरों को कॉन्फ़िगर करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए, आधिकारिक दस्तावेज़ देखें।

1. अपनी .cursor/mcp.json फ़ाइल में निम्नलिखित जोड़ें:

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

अब आपको उपलब्ध MCP सर्वरों की सूची में atla-mcp-server दिखाई देना चाहिए।

योगदान

योगदान का स्वागत है! कृपया विवरण के लिए CONTRIBUTING.md फ़ाइल देखें।

लाइसेंस

यह परियोजना MIT लाइसेंस के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त है। विवरण के लिए LICENSE फ़ाइल देखें।