root-signals-mcp
Root Signals MCPは、AIアシスタントや自動化ツールのために設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーです。評価者をツールとして提供し、LLM（大規模言語モデル）の自動化を測定・制御する機能を持っています。Hugging Faceとの統合や、豊富なドキュメントが特徴です。
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4
イシュー
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インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
Docker: Latest versionインストール方法
インストール方法
前提条件
必要なソフトウェアとバージョンを明記してください。Docker: 最新版
インストール手順
1. Dockerをインストール
Dockerがインストールされていない場合、公式サイトからインストールしてください。2. MCPサーバーを実行
以下のコマンドを実行して、MCPサーバーを起動します。bash
docker run -e ROOT_SIGNALS_API_KEY= -p 0.0.0.0:9090:9090 --name=rs-mcp -d ghcr.io/root-signals/root-signals-mcp:latest
3. ログの確認
サーバーが正しく起動したことを確認するために、以下のコマンドでログを確認します。bash
docker logs rs-mcp
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: APIキーが正しいか確認し、Dockerの設定を見直してください。設定方法
設定方法
基本設定
環境変数設定
MCPサーバーを実行する前に、APIキーを環境変数として設定する必要があります。bash
export ROOT_SIGNALS_API_KEY="your-api-key"
詳細設定
セキュリティ設定
APIキーは安全な場所に保存し、環境変数として管理します。
サーバーのポート番号を変更する場合、
-pオプションで指定します。設定例
bash
Dockerコマンドの例
docker run -e ROOT_SIGNALS_API_KEY="your-api-key" -p 0.0.0.0:9090:9090 --name=rs-mcp -d ghcr.io/root-signals/root-signals-mcp:latest
使用例
使用例
基本的な使用方法
MCPサーバーの基本的な使用方法を以下に示します：MCPサーバーの起動確認
bash
サーバーの起動確認
docker logs rs-mcp
評価者の一覧取得
bash
curl -X GET http://localhost:9090/mcp/list_evaluators
評価の実行
bash
curl -X POST http://localhost:9090/mcp/run_evaluation -H "Content-Type: application/json" -d '{"evaluator_id": "your_evaluator_id"}'
使用ケース
AIアシスタントがユーザーの質問に対して適切な応答を生成する際の評価
開発者がコードのポリシー遵守を確認するための自動化された評価
AIモデルのパフォーマンスを測定し、改善点を特定するための評価の実施
異なるAIエージェントの応答品質を比較するための評価ツールの利用