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Strata 为您的AI智能体提供智能连接器，优化上下文窗口

MCP集成 100多种开箱即用的预构建集成，支持OAuth

MCP沙盒 用于LLM训练和强化学习的可扩展MCP环境

快速入门

方案1：云托管 - klavis.ai

快速入门指南 →

方案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

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

方案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"
});

方案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
• 🐛 提交问题
• 🌐 Klavis AI 官网

Klavis 快速上手指南

Klavis 是一个专为 AI Agent 设计的开源工具集，提供智能连接器（Strata）、开箱即用的 MCP 集成以及可扩展的 MCP 沙箱环境，旨在优化上下文窗口并简化工具调用。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)
• 运行时依赖：
  • Docker: 用于运行自托管的 MCP 服务（版本 20.10+）
  • Python: 用于安装 Strata CLI（版本 3.8+），建议安装 pipx 以隔离环境
  • Node.js: 部分 MCP 工具可能需要 (版本 18+)
• API Key: 如果使用云服务或 SDK，需先在 klavis.ai 注册并获取 API Key。

安装步骤

您可以根据需求选择以下任意一种部署方式：

方式一：自托管 MCP 服务 (Docker)

适用于需要本地运行特定 MCP 集成（如 GitHub）的场景。

# 拉取 GitHub MCP Server 镜像
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest

# 启动服务，映射端口 5000
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest

方式二：安装开源 Strata CLI

适用于本地管理智能连接器。

# 使用 pipx 安装 strata-mcp
pipx install strata-mcp

# 添加一个 stdio 类型的工具示例 (Playwright)
strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest

方式三：使用 SDK (Python / TypeScript)

适用于在代码中直接集成 Klavis 功能。

Python:

pip install klavis

TypeScript:

npm install klavis

基本使用

1. 通过云服务快速创建实例 (SDK 示例)

以下示例展示如何通过 SDK 创建一个包含 Gmail 和 Slack 的 Strata 实例（智能聚合连接器），或创建独立的 MCP 服务器实例。

Python 示例:

from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName

# 初始化客户端
klavis = Klavis(api_key="your-key")

# 创建 Strata 实例 (聚合多个工具)
strata = klavis.mcp_server.create_strata_server(
    user_id="user123",
    servers=[McpServerName.GMAIL, McpServerName.SLACK],
)

# 或者创建独立的 MCP 服务器实例
gmail = klavis.mcp_server.create_server_instance(
    server_name=McpServerName.GMAIL,
    user_id="user123",
)

TypeScript 示例:

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],
});

// 或者创建独立的 MCP 服务器实例
const gmail = await klavis.mcpServer.createServerInstance({
    serverName: McpServerName.GMAIL,
    userId: "user123"
});

2. 通过 REST API 调用

如果您不使用 SDK，可以直接通过 HTTP 请求创建服务。

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"]
  }'

创建独立 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"
  }'

3. 配置 AI Agent

创建成功后，您将获得相应的连接端点或配置信息。将其配置到您的 AI Agent（如 Claude Desktop, LangChain 等）的 MCP 客户端配置中，即可让 Agent 自动调用这些工具。

提示：详细配置文档和社区支持请访问 Klavis 官方文档 或加入 Discord 社区。