klavis

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做AI Agent的团队多半会在早期撞上同一堵墙：把工具逐个接进模型既繁琐，一旦暴露几十个函数，上下文窗口就被塞满，模型也开始选错工具。Klavis把这个问题当作基础设施层面的事，而不是让每个Agent自己去解决。它直接提供Gmail、Slack、GitHub等服务的现成MCP服务器，OAuth和API密钥处理都已内置，拿到经过认证的工具调用能力，不必自己写凭据管理的代码。上层还有Strata，对外暴露一个统一的MCP服务器，按意图筛选工具并裁剪输出字段，正好对付工具数量上去之后出现的token开销和选择过载。部署方式也灵活，能用Docker自托管，或用Python、TypeScript的SDK，甚至直接走REST接口，从笔记本原型到生产级Agent集群都覆盖得了。由于是开源项目，工具发现和认证逻辑都能直接读源码确认，交给它处理真实负载之前心里有底。