klavis

让 AI 代理稳定调用任意工具，规模再大也不慌

Klavis 是一个开源的 MCP（Model Context Protocol）集成平台，旨在让 AI 代理在任何规模下都能可靠地使用外部工具。它解决了 AI 代理在调用工具时面临的连接管理、权限控制、可观测性和扩展性问题。核心能力包括：统一的工具注册与发现、动态工具路由、细粒度的访问控制、实时调用监控与日志、以及支持水平扩展的高可用架构。Klavis 基于 Python 构建，提供了简洁的 API 和配置化界面，使开发者能够快速接入各种 MCP 工具，并确保 AI 代理在复杂生产环境中的稳定运行。

开源 unknown 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 5811

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类开源模型

开发团队Klavis-AI

所属国家

官网地址https://www.klavis.ai

GitHubhttps://github.com/Klavis-AI/klavis

定价模式unknown

价格说明开源项目，无官网及定价信息，需自行部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agents,ai,ai-agents,api,developer-tools,discord,function-calling,integration,llm,mcp,mcp-client,mcp-server,oauth2,open-source

GitHub 星标★ 5811

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-04-14 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 4 步

环境要求

已安装 Docker（用于运行现成的 MCP Integration 容器）
已安装 Python 环境并具备 pipx（用于本地安装开源 Strata）
可访问 ghcr.io 镜像仓库的网络环境

安装与启动步骤

1拉取 MCP 服务镜像

从 GitHub 容器仓库拉取 Klavis 预置的 GitHub MCP 服务镜像，需保证网络可访问 ghcr.io。
```
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
```
2启动 MCP 服务容器

以 5000 端口映射方式运行容器，宿主机的 5000 端口被占用时可调整前面的端口号。
```
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
```
3本地安装 Strata

使用 pipx 安装开源 Strata，安装后即可在命令行使用 strata 指令管理 MCP 工具。
```
pipx install strata-mcp
```
4添加一个 MCP 工具

通过 stdio 方式接入 Playwright MCP 工具，名称与启动命令按实际需求替换。
```
strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest
```

如何确认成功

执行 docker ps 能看到容器处于运行状态，且本机 5000 端口已在监听。

常见问题

Q：没有 Docker 环境可以部署吗？

A：可以。README 提供了本地安装途径：先 pipx install strata-mcp，再用 strata add 接入具体 MCP 工具。

Q：如何接入其他 MCP 工具？

A：沿用 strata add 命令格式，指定 --type stdio、工具名称与对应的启动命令即可。

Q：5000 端口被占用怎么办？

A：修改 docker run 的 -p 参数，把宿主机侧端口换成其他空闲端口，容器内端口保持不变。

注意事项

README 只给出了 Quick Start，未提供配置文件说明，更多细节请参考官网文档 https://www.klavis.ai/docs。
Klavis 提供 Strata 与 MCP Integrations 两种方案，前者侧重智能连接与上下文优化，后者是 100+ 开箱即用集成。
示例镜像以 github-mcp-server 为例，实际使用时可按需替换为其他集成镜像。

核心亮点

提供统一的 MCP 工具接入层，简化多工具管理
内置细粒度权限控制，保障工具调用安全
支持水平扩展，适应高并发生产场景

不足之处

文档/社区待观察
生态相对较新，集成案例有限

适用场景

企业级 AI 代理平台需要统一管理外部工具
高并发场景下需要稳定可靠的工具调用基础设施
多团队协作时需要对工具访问进行权限管控

替代项目

Model Context Protocol (MCP) 官方 SDK、LangChain 工具集成、OpenAI Function Calling 平台

项目介绍

klavis 是智能体领域的开源项目，由 Klavis-AI 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（5,811）位列前 8%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 8%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 5,791 增加到 5,811，净增 20。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。无官网及定价信息，需自行部署。

它主要面向的使用场景是：企业级AI代理平台需要统一管理外部工具。同类可对比的替代方案包括 Model Context Protocol (MCP) 官方 SDK、LangChain 工具集成、OpenAI Function Calling 平台。

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