Klavis AI: AIアプリケーションのためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合ツール

はじめに

Klavis AIは、AIアプリケーションが外部のツールやデータソースと動的に接続できるようにするオープンスタンダード、モデルコンテキストプロトコル（MCP）の使用と統合の簡素化に焦点を当てたオープンソースプラットフォームです。 エムシーピー サーバーとシンプルなウェブ・インターフェースは技術的な敷居を低くし、技術者でないユーザーにも使いやすく、開発者はMCPアプリケーションを迅速に構築・拡張できる。このプラットフォームは、複数のツールの統合をサポートし、セキュリティを重視し、安全なデータアクセスを保証するOAuth認証を提供します。

機能一覧

• SlackとDiscord用のMCPクライアントを提供し、チャットプラットフォームから直接MCP機能を使用できるようにします。
• ReportGen、Resend Mail Delivery、Firecrawl Deep Researchなど、さまざまなMCPサーバーをホスティング。
• RESTful APIによるシステムMCPサーバーインスタンスの作成と管理をサポート。
• OAuth認証を提供し、ツールとデータソースの安全な統合を保証します。
• Dockerとローカルデプロイをサポートし、開発者がMCPサーバーを簡単に実行できるようにします。
• ドキュメントやMarkdownの変換、YouTubeツールなど、さまざまなMCP機能を搭載。
• 異なるMCPサーバーのパフォーマンスを比較するためのテストおよび評価プラットフォームを提供します。

ヘルプの使用

インストールと展開

クラビスAIのコアコードはGitHubにホストされており、開発者はリポジトリをクローンしてローカルにデプロイしたり、Dockerを使ってMCPサーバーを実行したりできる。以下に正確な手順を示す：

1. クローン倉庫::

   git clone https://github.com/Klavis-AI/klavis.git
   cd klavis

2. Dockerを使ったデプロイ（推奨）::
   • Dockerがインストールされていることを確認する。
   • プロジェクトのルート・ディレクトリに移動し、対象のMCPサーバを探します（例： mcp_servers/resend）。
   • 例えば、Dockerイメージをビルドする：

     docker build -t resend-mcp -f mcp_servers/resend/Dockerfile .
     

   • コンテナを実行する：

     docker run -p 5000:5000 resend-mcp
     

   • サーバーはhttp://localhost:5000。
3. ローカルデプロイメント（Node.jsまたはPython）::
   • Node.js (18.0.0+) または Python (3.12+) がインストールされていることを確認してください。
   • 対象のMCPサーバ・ディレクトリ（mcp_servers/markitdownなど）に移動します。
   • 依存関係をインストールします：

     npm install  # 对于 Node.js 服务器
     pip install -r requirements.txt  # 对于 Python 服务器
     

   • .envファイルで設定した環境変数（APIキーなど）を設定する。
   • サーバーを起動します：

     node index.js  # 或 python app.py
     

4. APIキーの取得::
   • アカウント登録はhttps://www.klavis.ai。
   • アカウント設定で認証用のAPIキーを生成する。

MCPクライアントの使用

Klavis AIは、ユーザーがコーディングすることなくMCPの機能を利用できるSlackとDiscordクライアントを提供している。

• Slackクライアント::
  • SlackワークスペースにKlavis AIアプリを追加する（https://www.klavis.ai にあるインストールリンクから）。
  • レポートを生成するためにReportGenサーバーを起動するには、/klavis reportgenなどのコマンドを使用します。
  • ウェブページのURLや検索用語を入力すると、サーバーが自動的にデータをクロールし、JavaScriptコードを生成してレポートを表示する。
• Discordクライアント::
  • クラビスAIのDiscordサーバーに参加する（リンクはhttps://www.klavis.ai）。
  • mcp send-emailのような同様のコマンドを使用して、メールを送信したり、他のタスクを実行したりする。
  • クライアントは、必要なパラメータを入力する際にユーザーをガイドする対話型のプロンプトをサポートしています。

注目の機能操作

1. レポートジェン・サーバー::
   • ダイナミックレポートの生成に使用。ユーザーがURLやキーワードを入力すると、サーバーがウェブクローリング（Firecrawl）とLLMプロンプトによってレポートを生成する。
   • 操作手順：
     • Slackで「/klavis reportgen 」と入力。
     • サーバーは、ビジュアルチャートとフォーマットされたコンテンツを含むレポートへのリンクを返します。
     • 開発者は、レポート・テンプレートをカスタマイズするために、オープン・ソース・コード（mcp_servers/report_generation）を見ることができます。
2. メール配信の再送::
   • 再送サービスとの統合、プレーンテキストまたはHTMLメールの送信サポート、スケジュール配信の設定、ccとbcc。
   • 設定ステップ：
     • 再送APIキーを取得し、送信メールボックスを確認する。
     • .envファイルにRESEND_API_KEYを設定する。
     • Discordで!mcp send-email to:recipient@example.com subject:テスト body:こんにちは。
     • サーバーはリクエストを処理し、送信ステータスを返す。
3. ファイヤークロール徹底研究::
   • LLMクライアント（Claudeなど）は、構造化データを抽出するためにウェブページを深く調査することをサポートしている。
   • 操作手順：
     • Firecrawlサーバーを起動する（Docker Deploymentを参照）。
     • 研究トピックはクライアント側で入力され、サーバーはウェブページをクロールして分析結果を返す。
     • 設定可能な再試行ロジック（FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS）がパフォーマンスを最適化。

APIの使用

クラビスAIは、開発者がシステムMCPインスタンスを管理できるRESTful APIを提供しています。一般的なリクエストは以下の通りです：

• MCPサーバーの作成::

  curl --request POST \
  --url https://api.klavis.ai/mcp-server/instance/create \
  --header 'Authorization: Bearer <KLAVIS_API_KEY>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{ "serverName": "<MCP_SERVER_NAME>", "userId": "<USER_ID>", "platformName": "<PLATFORM_NAME>" }'
  

  以降の操作に使用するサーバーの URL を返します。

• 認証トークンの設定::

  curl --request POST \
  --url https://api.klavis.ai/mcp-server/instance/set-auth-token \
  --header 'Authorization: Bearer <KLAVIS_API_KEY>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{ "instanceId": "<string>", "authToken": "<string>" }'
  

APIはデータのセキュリティを確保するためにHTTPSプロトコルを使用している。開発者は https://docs.klavis.ai で詳細なドキュメントを参照できる。

ほら

• .envファイルが正しく設定され、APIキーが漏れないようにしてください。
• Dockerのデプロイメントでは、ポートマッピングを確認する必要がある（例：5000:5000）。
• コミュニティ・サポートはDiscord (https://discord.gg/3uqNS3KRP2)で受けることができ、質問やコードの投稿も歓迎する。

アプリケーションシナリオ

1. チームワークでの自動レポート
   マーケティングチームはReportGen Serverを使用して、Slack経由でキーワードを入力して市場分析レポートを作成し、手作業による照合の時間を節約している。
2. AIを活用したメールワークフロー
   カスタマーサービスチームは、DiscordのResend Serverを使って、時間指定や複数受信者対応の顧客確認メールを自動化しています。
3. 開発者ツールの統合
   開発者はMCPの機能をAPI経由で既存のアプリケーションに統合し、リアルタイムのデータ分析のためにFirecrawlを動的に呼び出す。
4. 教育・研究
   Firecrawlサーバーを使って、研究者たちは学術的なトピックを入力し、ウェブデータを素早く取得し、構造化された要約を作成した。

品質保証

1. クラビスAIはどのようなプラットフォームに対応していますか？
   現在、Slack、Discord、ウェブインターフェースがサポートされており、将来的には他のプラットフォームにも拡大する可能性がある。
2. FirecrawlのAPIキーを取得するには？
   Firecrawlアカウント登録(https://firecrawl.dev)、設定でキー生成、.envファイルに設定。
3. MCPサーバーは無料ですか？
   クラビスAIのコードとクライアントはオープンソースで無料です。ホスティングサーバーによってはクラウドサービス料金がかかる場合があります。
4. コードを提供するには？
   https://github.com/Klavis-AI/klavis で貢献のガイドラインを読み、プルリクエストを提出してください。