Atla MCP Server

Servidor MCP Atla

[!CAUTION] Este repositório foi arquivado em 21 de julho de 2025. A API Atla não está mais ativa.

Uma implementação de servidor MCP que fornece uma interface padronizada para LLMs interagirem com a API Atla para avaliação LLMJ de última geração.

Saiba mais sobre a Atla aqui. Saiba mais sobre o Model Context Protocol aqui.

Ferramentas Disponíveis

• evaluate_llm_response: Avalia a resposta de um LLM a um prompt usando um determinado critério de avaliação. Esta função usa um modelo de avaliação Atla internamente para retornar um dicionário contendo uma pontuação para a resposta do modelo e uma crítica textual com feedback sobre a resposta do modelo.
• evaluate_llm_response_on_multiple_criteria: Avalia a resposta de um LLM a um prompt em múltiplos critérios de avaliação. Esta função usa um modelo de avaliação Atla internamente para retornar uma lista de dicionários, cada um contendo uma pontuação de avaliação e uma crítica para um determinado critério.

Uso

Para usar o servidor MCP, você precisará de uma chave de API Atla. Você pode encontrar sua chave de API existente aqui ou criar uma nova aqui.

Instalação

Recomendamos usar uv para gerenciar o ambiente Python. Veja aqui as instruções de instalação.

Executando o servidor manualmente

Depois de instalar o uv e ter sua chave de API Atla, você pode executar manualmente o servidor MCP usando uvx (que é fornecido pelo uv):

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

Conectando-se ao servidor

Está com problemas ou precisa de ajuda para conectar a outro cliente? Sinta-se à vontade para abrir uma issue ou entrar em contato conosco!

OpenAI Agents SDK

Para mais detalhes sobre como usar o OpenAI Agents SDK com servidores MCP, consulte a documentação oficial.

1. Instale o OpenAI Agents SDK:

pip install openai-agents

2. Use o OpenAI Agents SDK para conectar-se ao 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:
    ...

Claude Desktop

Para mais detalhes sobre como configurar servidores MCP no Claude Desktop, consulte o guia de início rápido oficial do MCP.

1. Adicione o seguinte ao seu arquivo claude_desktop_config.json:

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

2. Reinicie o Claude Desktop para aplicar as alterações.

Agora você deve ver as opções do atla-mcp-server na lista de ferramentas MCP disponíveis.

Cursor

Para mais detalhes sobre como configurar servidores MCP no Cursor, consulte a documentação oficial.

1. Adicione o seguinte ao seu arquivo .cursor/mcp.json:

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

Agora você deve ver o atla-mcp-server na lista de servidores MCP disponíveis.

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Consulte o arquivo CONTRIBUTING.md para obter detalhes.

Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.