Klavis AI代理MCP集成平台，100+预构建工具支持企业级可靠部署

Klavis：让AI代理在任何规模下可靠使用工具的MCP集成平台

你是否曾经为AI代理的工具集成问题而烦恼？Klavis的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于MCP（Model Context Protocol）协议的AI工具集成平台，可以帮助开发者快速、可靠地为AI代理集成各种外部工具和服务。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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Klavis项目stars数：5101
Klavis项目forks数：468

Klavis项目目录截图

Klavis项目核心亮点

🌟 开箱即用的集成方案：提供100+预构建的MCP集成，支持OAuth认证，无需从零开始开发。
🎯 灵活的部署选项：支持云托管、自托管、SDK和REST API四种使用方式，满足不同场景需求。
🔒 企业级可靠性：专为大规模AI代理场景设计，确保工具调用的稳定性和可靠性。
🧩 多语言SDK支持：提供Python和TypeScript两种主流语言的SDK，方便开发者快速集成。

Klavis项目快速开始

根据你的需求选择最适合的入门方式：

选项1：云托管（推荐新手）
访问 klavis.ai 查看快速入门指南

选项2：自托管

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

选项3：SDK集成

# Python SDK
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName
klavis = Klavis(api_key="your-key")
strata = klavis_client.mcp_server.create_strata_server(
user_id="user123",
servers=[McpServerName.GMAIL, McpServerName.SLACK],
)

Klavis项目应用场景

场景一：企业级AI助手开发：为企业构建能够访问内部系统（如Slack、Gmail、GitHub）的智能助手，实现自动化工作流。
场景二：多工具AI代理：开发需要同时使用多个外部服务的复杂AI应用，如客服机器人、数据分析助手等。
场景三：快速原型开发：利用预构建的集成快速验证AI应用想法，大幅缩短开发周期。
用户案例：作为YC X25孵化项目，Klavis已被多家初创公司和企业在生产环境中使用，为他们的AI代理提供可靠的工具集成能力。

Klavis项目链接

Klavis-AI / klavis项目地址：https://github.com/Klavis-AI/klavis

本文地址：https://www.tgoos.com/18164