Klavis AI：开源 AI 代理工具集成平台，突破限制实现千种工具可靠使用

一、Klavis AI是什么

Klavis AI是一个开源的AI代理工具集成项目，其核心目标是为AI代理提供一个高效、可靠的工具集成框架。通过自主研发的MCP（Module Communication Protocol）集成层，Klavis AI打破了传统AI代理在工具使用上的限制，使得AI代理能够无缝对接并使用数千种不同的工具和服务。

在当今AI技术快速发展的背景下，AI代理的能力很大程度上依赖于其所能调用的工具数量和种类。然而，传统的工具集成方式往往存在诸多局限，如工具数量有限、集成难度大、兼容性差等。Klavis AI的出现正是为了解决这些问题，它为AI代理构建了一个统一的工具调用桥梁，让AI代理能够更高效、更灵活地处理各种任务。

无论是企业用户还是个人开发者，都可以通过Klavis AI实现AI代理与各类工具的集成，从而提升工作效率、拓展AI应用的边界。该项目开源免费，允许用户根据自身需求进行定制和二次开发，具有很高的灵活性和可扩展性。

二、功能特色

Klavis AI凭借其独特的设计和强大的功能，在AI代理工具集成领域展现出显著的优势，具体功能特色如下：

1. Strata（统一MCP路由器）

Strata作为Klavis AI的核心组件，是一个功能强大的MCP服务器，主要具备以下特色：

• 突破工具数量限制：传统的AI代理工具集成方案通常只能支持40-50个工具，而Strata能够引导AI代理逐步使用多个应用中的数千种工具，极大地扩展了AI代理的能力范围。

• 可扩展性强：采用模块化的设计架构，能够根据实际需求轻松添加新的工具和服务，适应不断变化的业务场景。

• 渐进式发现功能：能够引导AI代理从任务意图出发，逐步发现完成任务所需的工具和步骤，实现从意图到行动的顺畅转化。例如，当AI代理需要完成“整理并发送某项目的GitHub代码提交记录到Slack群”这一任务时，Strata会引导其先调用GitHub的相关工具获取提交记录，再调用Slack的工具将记录发送出去。

2. MCP集成

Klavis AI在MCP集成方面表现出色，具体特点如下：

• 丰富的集成数量：提供50多个生产级MCP服务器，涵盖了众多主流的服务和工具，方便用户快速实现AI代理与这些服务的对接。

• 企业级安全认证：支持企业级OAuth认证，相比简单的API密钥认证，具有更高的安全性，能够有效保护用户的数据和隐私。

• 灵活的部署方式：支持Docker部署，用户可以根据自身需求选择自托管或使用托管服务。自托管方式让用户能够更好地掌控数据和系统，托管服务则无需用户进行复杂的部署和维护工作。

• 主流服务覆盖广：已集成GitHub、Gmail、Slack、Salesforce等主流服务，满足不同用户在不同场景下的需求。

以下表格为Klavis AI部分已集成的主流服务及其部分功能：

三、技术细节

1. MCP协议

MCP（Module Communication Protocol）是Klavis AI实现工具集成的核心协议，它定义了AI代理与各种工具之间的通信规范。该协议具有以下特点：

• 标准化接口：为不同的工具和服务定义了统一的接口规范，使得AI代理能够以相同的方式与不同的工具进行交互，降低了集成的复杂性。

• 灵活性高：支持多种数据格式和交互方式，能够适应不同工具的特性和需求。

• 可扩展性强：协议设计预留了扩展空间，便于添加新的功能和支持新的工具类型。

2. Strata的路由机制

Strata作为统一的MCP路由器，其路由机制是实现高效工具调用的关键。当AI代理发起工具调用请求时，Strata会根据请求的内容、目标工具的特性等因素，选择最优的路径将请求转发到相应的MCP服务器。同时，Strata还会对工具调用过程进行监控和管理，确保调用的可靠性和效率。

具体来说，Strata的路由机制包括以下几个步骤：

• 请求解析：对AI代理的工具调用请求进行解析，提取请求的目标工具、参数等关键信息。

• 路径选择：根据预设的路由规则和实时的网络状况、服务器负载等信息，选择最合适的MCP服务器进行请求转发。

• 请求转发：将解析后的请求按照选定的路径转发到相应的MCP服务器。

• 结果返回：接收MCP服务器返回的结果，并将其转发给AI代理。

3. 安全机制

Klavis AI在安全方面做了充分的考虑，采用了多种安全机制保障系统的稳定和数据的安全：

• OAuth认证：对于集成的各类服务，优先采用OAuth认证方式，通过授权令牌的方式实现AI代理对服务的访问，避免了直接使用账号密码带来的安全风险。

• 数据加密：在数据传输过程中，采用加密技术对数据进行保护，防止数据被窃取或篡改。

• 权限控制：提供细粒度的权限控制机制，用户可以根据实际需求为AI代理分配不同的工具使用权限，确保AI代理只能访问其被授权的资源。

4. 部署架构

Klavis AI支持Docker部署，其部署架构具有以下特点：

• 容器化部署：将各个组件（如Strata服务器、不同的MCP服务器等）打包成Docker容器，实现了组件的隔离和独立部署，便于维护和升级。

• 可扩展性部署：根据业务需求，可以通过增加Docker容器的数量来扩展系统的处理能力，满足高并发的工具调用需求。

• 跨平台支持：Docker容器可以在不同的操作系统平台上运行，提高了系统的兼容性和可移植性。

四、应用场景

Klavis AI凭借其强大的工具集成能力，在多个领域都有广泛的应用场景，以下是一些典型的应用场景：

1. 软件开发领域

在软件开发过程中，开发团队需要与GitHub等代码仓库、项目管理工具、沟通工具等进行频繁交互。Klavis AI可以将AI代理与这些工具集成，实现以下功能：

• 自动化代码管理：AI代理可以通过调用GitHub的工具，自动完成代码提交、分支管理、代码审查等操作。例如，当开发者提交代码后，AI代理可以自动运行测试用例，若测试通过则将代码合并到主分支。

• 项目进度跟踪：AI代理可以从项目管理工具中获取项目进度信息，并通过Slack等沟通工具向团队成员实时汇报。同时，还可以根据项目进度自动提醒团队成员完成相关任务。

• 技术文档生成：AI代理可以调用文档生成工具，根据代码注释和开发过程中的信息，自动生成技术文档，减少开发者的文档编写工作量。

2. 客户关系管理领域

在客户关系管理中，企业需要处理大量的客户信息、沟通记录、销售数据等。Klavis AI与Salesforce等客户关系管理工具、Gmail等邮件工具集成后，可以实现：

• 客户信息管理：AI代理可以自动从各种渠道收集客户信息，并将其整理后录入Salesforce系统，确保客户信息的完整性和准确性。

• 自动化邮件沟通：根据客户的需求和历史沟通记录，AI代理可以通过Gmail自动发送个性化的邮件，如产品介绍、优惠活动通知等，提高客户沟通的效率和效果。

• 销售数据分析：AI代理可以调用Salesforce的工具获取销售数据，并进行分析和汇总，生成销售报表，为企业的销售决策提供支持。

3. 团队协作领域

团队协作过程中，成员之间需要进行大量的信息共享和沟通协调。Klavis AI与Slack等团队协作工具集成后，可以：

• 信息聚合与分发：AI代理可以从不同的信息源（如新闻网站、行业报告、内部文档等）收集相关信息，进行筛选和整理后，通过Slack发送给团队成员，确保团队成员及时获取所需信息。

• 会议安排与提醒：根据团队成员的日程安排，AI代理可以自动安排会议时间，并通过Slack发送会议提醒，同时还可以在会议前收集会议议题和相关材料。

• 任务分配与跟踪：团队负责人可以通过AI代理分配任务，AI代理会将任务信息发送给相应的团队成员，并跟踪任务的完成情况，及时向负责人反馈。

4. 个人办公领域

对于个人用户而言，Klavis AI可以帮助其提高办公效率，例如：

• 日程管理：AI代理可以集成日历工具，根据用户的安排自动提醒会议、约会等事项，还可以根据用户的习惯优化日程安排。

• 邮件处理：自动分类和筛选邮件，将重要邮件优先展示给用户，同时还可以根据用户的指示自动回复一些简单的邮件。

• 信息查询与整理：当用户需要查询某些信息时，AI代理可以调用搜索引擎等工具获取相关信息，并进行整理和总结，以简洁明了的方式呈现给用户。

五、使用方法

Klavis AI提供了开源方案和托管服务方案两种使用方式，用户可以根据自身需求选择合适的方式。

1. 开源方案（自托管）

如果用户希望在自有基础设施上自托管Klavis AI，可以按照以下步骤进行操作：

（1）运行MCP集成

首先，需要拉取并运行所需的MCP服务器镜像。以GitHub MCP服务器为例，执行以下命令：

docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest

上述命令中，docker pull用于拉取最新的GitHub MCP服务器镜像，docker run用于启动该镜像，并将容器的5000端口映射到主机的5000端口，以便外部访问。

对于其他MCP服务器，只需将命令中的镜像名称替换为相应的MCP服务器镜像名称即可。

（2）安装开源Strata

安装Strata可以使用pipx工具，执行以下命令：

pipx install strata-mcp

pipx是一个用于安装和管理Python应用程序的工具，使用它可以确保Strata在独立的环境中运行，避免与其他Python包产生冲突。

（3）添加MCP集成

安装完成后，需要添加所需的MCP集成。例如，添加playwright MCP集成，执行以下命令：

strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest

通过strata add命令可以添加不同类型的MCP集成，--type stdio指定了集成类型为标准输入输出，playwright是集成的名称，npx @playwright/mcp@latest是用于启动该集成的命令。

根据实际需求，添加相应的MCP集成后，Strata就可以开始工作了。

2. 托管服务方案

如果用户不想进行复杂的部署和维护工作，可以选择使用Klavis AI的托管服务方案。只需通过WebUI直接访问托管服务平台，无需任何设置即可使用Klavis AI的各项功能。

用户可以通过官方网站提供的链接进入托管服务的WebUI界面，按照界面提示进行操作，轻松实现AI代理与各种工具的集成和使用。

六、常见问题解答

1. Klavis AI支持哪些操作系统？

Klavis AI基于Docker部署，而Docker支持多种操作系统，如Windows、macOS、Linux等，因此Klavis AI可以在这些操作系统上运行。对于自托管方案，用户需要确保操作系统已安装Docker；对于托管服务方案，用户无需考虑操作系统问题，只需通过浏览器访问WebUI即可。

2. 如何解决MCP集成过程中的认证问题？

Klavis AI支持企业级OAuth认证，在进行MCP集成时，用户需要按照相应服务的OAuth认证流程进行授权。具体步骤如下：

• 在相应服务的开发者平台上创建应用，获取客户端ID和客户端密钥。

• 在Klavis AI的配置界面中，输入客户端ID和客户端密钥，按照提示完成授权流程。 如果在认证过程中遇到问题，可以参考该服务的官方文档或Klavis AI的官方文档中的相关指导。

3. 自托管部署时，对服务器配置有什么要求？

自托管部署Klavis AI时，服务器配置要求取决于所使用的MCP服务器数量和工具调用的并发量。一般来说，建议服务器至少具备2GB内存、2核CPU和20GB存储空间。对于并发量较大的场景，需要相应提高服务器的配置，以确保系统的稳定运行。

4. 如何添加自定义的MCP集成？

要添加自定义的MCP集成，需要按照MCP协议规范开发相应的MCP服务器。开发完成后，将其打包成Docker镜像，然后通过docker run命令启动该镜像，并使用strata add命令将其添加到Strata中。具体的开发规范和添加步骤可以参考Klavis AI的官方开发文档。

5. Klavis AI的开源协议是什么？

Klavis AI采用的是MIT开源协议，该协议允许用户自由地使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和销售该软件及其副本，只要在软件的所有副本或重要部分中包含原始版权声明和许可声明即可。

七、相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/Klavis-AI/klavis

• 官方文档：https://docs.klavis.ai

• 项目网站：https://www.klavis.ai

八、总结

Klavis AI作为一个专注于AI代理工具集成的开源项目，通过MCP集成层和Strata统一路由器，成功突破了传统AI代理在工具使用上的限制，实现了数千种工具的可靠集成，其丰富的功能、灵活的部署方式和广泛的应用场景，为企业和个人用户提供了高效的AI代理工具集成解决方案，无论是自托管还是使用托管服务，都能满足不同用户的需求，有效提升工作效率和拓展AI应用边界。