Making MCPs Accessible for Everyone 🚀
2025.04.17
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TypeScript开源基础设施AI 工作流Slack 集成Discord 集成Web UI开发效率交流协作
Klavis AI 是一个开源基础设施项目，旨在使模型上下文协议（MCPs）对所有人变得简单易用。它提供了多种工具和服务，包括 Slack 和 Discord 客户端、托管 MCP 服务器以及简单的 Web UI，使用户无需编码即可配置和管理 AI 工作流。Klavis AI 适用于非技术用户和开发者，帮助他们轻松利用和扩展 MCPs。
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Overview
基本能力
产品定位
Klavis AI 致力于通过开源基础设施简化模型上下文协议（MCPs）的使用，使其对非技术用户和开发者都更加友好。
核心功能
- Slack 和 Discord 客户端：直接从消息平台运行 MCPs。
- 托管 MCP 服务器：无需管理基础设施即可访问强大工具。
- 简单 Web UI：无需编码即可配置和管理所有内容。
适用场景
- 非技术用户希望通过 AI 工作流提升效率。
- 开发者需要构建和扩展 MCPs。
工具列表
- Discord Bot：Discord 平台的交互式 AI 助手。
- Slack Bot：Slack 平台的交互式 AI 助手。
- Report Generation：从各种数据源创建专业报告。
- YouTube：下载、分析和转换 YouTube 内容。
- Document Conversion (Pandoc)：使用 Pandoc 在各种文件格式之间转换。
- GitHub：执行 GitHub 仓库操作。
- Slack：Slack API 集成。
- Supabase：数据库操作。
- Firecrawl：网络爬取和数据收集。
- Resend：电子邮件服务。
- Postgres：PostgreSQL 数据库操作。
- Discord：Discord API 集成。
常见问题解答
- 如何添加新工具？
- 在
mcp_servers/中创建新目录。 - 实现 MCP 服务器接口。
- 使用适当的模式注册工具。
-
通过标准 SSE 协议连接到客户端。
-
如何添加新客户端平台？
- 在
mcp_clients/中创建新客户端模块。 - 扩展
base_bot.py功能。 - 实现平台特定的消息处理。
- 使用
mcp_client.py连接到 MCP 服务器。
使用教程
使用依赖
无具体依赖命令，但需要安装 Python 和相关库。
安装教程
- 克隆仓库：
bash git clone https://github.com/klavis-ai/klavis.git - 进入项目目录：
bash cd klavis - 安装依赖：
bash pip install -r requirements.txt
调试方式
- 启动 MCP 服务器：
bash python mcp_servers/<server_name>/main.py - 启动客户端：
bash python mcp_clients/<client_name>/main.py - 检查日志以调试问题。