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Production-ready MCP integrations for AI applications

Production-ready MCP integrations for AI applications

リモート
klavis.aiAI・エージェント5.8k21 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

Production-ready MCP integrations for AI applications について

Klavis AI は、AI エージェントが外部ツールを安定して利用できるようにする MCP 統合プラットフォームです。事前構築済みの MCP サーバー、Strata コネクター、MCP Sandbox を提供し、クラウドとセルフホストのどちらでも利用できます。

主な機能

  1. 01OAuth に対応した 100 種以上の事前構築済み統合
  2. 02コンテキストウィンドウを最適化する Strata コネクター
  3. 03セルフホスト可能なオープンソースの Strata
  4. 04Python および TypeScript の SDK
  5. 05Strata サーバーを作成する REST API
  6. 06LLM の学習と強化学習向け MCP Sandbox

活用シーン

  1. 01Gmail や Slack などのサービスと AI エージェントの接続
  2. 02Docker や pipx によるローカルでの MCP サーバーの実行
  3. 03LLM の学習と強化学習のためのスケーラブルな MCP 環境の構築

MCP 対応

本プロジェクトはサードパーティの統合を MCP サーバーとして MCP クライアントに提供します。Strata は複数の MCP サーバーを単一の接続先にまとめます。

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設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://strata.klavis.ai/mcp/
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

README の画像

Documentation Website Discord

Strata - One MCP server for AI agents to handle thousands of tools | Product Hunt

🎯 ソリューションを選択する

Strata

AI エージェント向けのインテリジェントなコネクターで、コンテキストウィンドウを最適化します

MCP Integrations

OAuth に対応した、すぐに使える構築済みの連携機能を 100 種類以上提供します

MCP Sandbox

LLM のトレーニングと RL 向けのスケーラブルな MCP 環境

クイックスタート

オプション 1：クラウドホスト型 - klavis.ai

クイックスタートガイド →

オプション 2: セルフホスト
# Run any MCP Integration
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest

# Install Open Source Strata locally
pipx install strata-mcp
strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest
オプション 3: SDK
# Python SDK
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName

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

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

# Or use individual MCP servers
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' });

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

// Or use individual MCP servers
const gmail = await klavis.mcpServer.createServerInstance({
    serverName: McpServerName.GMAIL,
    userId: "user123"
});
オプション 4: REST API
# Create Strata server
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"]
  }'

# Create individual MCP server
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"
  }'

リソース

Klavis チームが ❤️ を込めて制作しました

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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。