ragdrift-mcp について
ragdrift-mcpは、LLMによるRAGドリフトスコアやアラートの解釈を支援するMCPサーバーです。深刻度の説明、閾値の提案、ドリフト次元の参照を提供し、検出自体は関連ライブラリやテレメトリーが担います。
主な機能
- 01ドリフトスコアと深刻度の解釈
- 02サンプル数と誤検知予算に応じた閾値提案
- 035つのドリフト次元の説明
活用シーン
- 01RAGドリフトアラートの深刻度を評価
- 02サンプル数と誤検知予算に合わせた閾値選定
MCP 対応
ドリフトスコアの解釈、閾値の提案、次元の説明を行うツールをMCPクライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
3掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| score | number | はい | 検出器によるドリフトスコア。 |
| dimension | enum | はい | data | embedding | response | confidence | query |
| threshold | number | いいえ | 任意。指定すると、スコアがこの値を超えているかどうかを返します。 |
詳細
@mukundakatta/ragdrift-mcp
RAG のドリフトを診断する MCP サーバーです。Rust や PyO3 をインストールすることなく、LLM がドリフトスコアを推論できるようにします。
ragdrift クレートと ragdrift-py の PyPI ホイールに対応する MCP サーバーです。実際のドリフト検出はこれらのライブラリ(または既存のテレメトリー)が担い、この MCP サーバーはその解釈レイヤーを提供します。
ツール
interpret_drift_score(score, dimension, threshold?)— 平易な言葉での解釈、深刻度の分類、推奨される次のステップを提供します。recommend_thresholds(dimension, sample_size, false_positive_budget)— サンプルサイズと誤検知の予算に合わせて調整されたしきい値を提示します。explain_drift_dimensions()— 5 つのすべての次元(データ、埋め込み、応答、信頼度、クエリ)について、構造化されたリファレンスを提供します。
インストールするタイミング
Claude Desktop/Cursor/Cline/Windsurf/Zed を使って、RAG のドリフトアラートの診断を支援したい場合にインストールしてください。セッションの例:
User:「サンプル数 500 で、埋め込みのドリフトスコアが 0.27 のアラートが出ました。心配すべきですか?」
LLM(
interpret_drift_scoreを呼び出し):「埋め込みの次元におけるスコア 0.27 は、『大幅な変化、調査が必要』の範囲に該当します。基盤となる手法は MMD²(RBF カーネル)と sliced Wasserstein-1 です。次のステップとして、埋め込みモデルが変更されたか、コーパスが再インデックスされたかを確認し、ベースラインと現在のドキュメントサンプルを比較してください。」
インストール — Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"ragdrift": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@mukundakatta/ragdrift-mcp"]
}
}
}
インストール — Cursor/Cline/Windsurf/Zed
各ツールで同じ形式です。標準入出力を介して npx -y @mukundakatta/ragdrift-mcp を実行します。
ライセンス
MIT OR Apache-2.0。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。