Klavis AI

Klavis AI：MCP（Model Context Protocol）集成平台，旨在让 AI Agent 能够在大规模场景下可靠地使用各种工具。

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解决方案	说明
Strata	为你的 AI Agent 提供智能连接器，优化上下文窗口（Context Window）
MCP Integrations	开箱即用的 100+ 预构建集成，支持 OAuth
MCP Sandbox	用于 LLM 训练和强化学习（RL）的可扩展 MCP 环境

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选项 1：云端托管 - klavis.ai

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选项 2：自托管

# 运行任何 MCP 集成
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest

# 在本地安装开源版 Strata
pipx install strata-mcp
strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest

选项 3：SDK

# Python SDK
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName

klavis = Klavis(api_key="your-key")

# 创建 Strata 实例
strata = klavis_client.mcp_server.create_strata_server(
    user_id="user123",
    servers=[McpServerName.GMAIL, McpServerName.SLACK],
)

# 或使用单独的 MCP 服务器
gmail = klavis.mcp_server.create_server_instance(
    server_name=McpServerName.GMAIL,
    user_id="user123",
)

// TypeScript SDK
import { KlavisClient, McpServerName } from 'klavis';

const klavis = new KlavisClient({ apiKey: 'your-api-key' });

// 创建 Strata 实例
const strata = await klavis.mcpServer.createStrataServer({
    userId: "user123",
    servers: [Klavis.McpServerName.Gmail, Klavis.McpServerName.Slack],
});

// 或使用单独的 MCP 服务器
const gmail = await klavis.mcpServer.createServerInstance({
    serverName: McpServerName.GMAIL,
    userId: "user123"
});

选项 4：REST API

# 创建 Strata 服务器
curl -X POST "https://api.klavis.ai/v1/mcp-server/strata" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user123",
    "servers": ["GMAIL", "SLACK"]
  }'

# 创建单独的 MCP 服务器
curl -X POST "https://api.klavis.ai/v1/mcp-server/instance" \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "server_name": "GMAIL",
    "user_id": "user123"
  }'

资源

• 📖 文档
• 💬 Discord 社区
• 🐛 反馈问题
• 🌐 Klavis AI 官网

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