Klavis Strata MCP Server
officielUn serveur MCP permettant aux agents IA d'utiliser n'importe quels outils de manière fiable, à n'importe quelle échelle.
Documentation
Strata
Un serveur MCP pour que les agents IA utilisent des outils progressivement à toute échelle
<img src="https://mintcdn.com/klavisai/7Siw7A5JJSHURM5d/images/concepts/strata_hero.png?fit=max&auto=format&n=7Siw7A5JJSHURM5d&q=85&s=b581fdb821699a32b260d124789396bd" alt="Strata Hero - Progressive tool discovery for AI agents" className="w-full rounded-lg" style={{ maxWidth: '100%', height: 'auto' }} width="2533" height="496" data-path="images/concepts/strata_hero.png" />
Qu'est-ce que Strata ?
Strata est un serveur MCP qui guide les agents IA pour utiliser des outils de manière fiable à toute complexité, au lieu de les submerger avec tout d'un coup. Il a été conçu en pensant à l'interaction humaine avec les outils, résolvant les trois problèmes majeurs qui affectent les agents IA aujourd'hui :
- Surcharge d'outils : Trop d'outils provoquent une paralysie de choix chez le LLM
- Surcharge de contexte : De longues listes d'outils font exploser le nombre de tokens et les coûts
- Écart de couverture : La plupart des serveurs sont bloqués à 40~50 outils, limitant ce que vous pouvez construire
Vous pouvez utiliser Strata via notre site web, API, ou même en open source sur vos propres données !
Tutoriel vidéo
Regardez ce tutoriel vidéo pour une compréhension complète du fonctionnement de Strata :
Tutoriel textuel Consultez cette [conversation Claude partagée](https://claude.ai/share/9b44a192-9f2d-46e2-a875-ef905c457070) pour voir Strata en action !1. Découvrir les catégories de serveur ou les actions
discover_server_categories_or_actions - trouver les catégories ou actions pertinentes en fonction de l'intention de l'utilisateur. Pas de recherche sémantique !
Si le niveau de détail est 'categories_only', les détails seront une liste de noms de catégories uniquement. L'étape suivante préférée est d'utiliser l'outil get_category_actions pour obtenir les actions des catégories.
Si le niveau de détail est 'full_details', les détails seront une liste de noms de catégories avec leurs détails d'actions inclus. Cela se produit lorsque le serveur n'a que quelques actions. L'étape suivante préférée est d'utiliser l'outil execute_action pour exécuter les actions.
Si le niveau de détail est 'categories_and_actions', les détails seront une liste de noms de catégories et de noms d'actions. Cela se produit lors de l'utilisation d'outils externes. L'étape suivante préférée est d'utiliser l'outil get_action_details pour obtenir les détails des actions.
Paramètres :
user_query(chaîne, requis) : Requête utilisateur en langage naturel pour filtrer les résultats.server_names(tableau, requis) : Liste des noms de serveurs pour découvrir les catégories ou actions.
2. Obtenir les actions de la catégorie
get_category_actions - récupérer tous les noms d'actions dans les catégories spécifiées.
Paramètres :
category_names(tableau, requis) : Liste des catégories pour lesquelles obtenir les actions
3. Obtenir les détails de l'action
get_action_details - obtenir le schéma complet et les paramètres pour une action spécifique.
Paramètres :
category_name(chaîne, requis) : Le nom de la catégorieaction_name(chaîne, requis) : Le nom de l'action/opération dans la catégorie
4. Exécuter l'action
execute_action - exécuter des actions avec des paramètres et obtenir des résultats.
Paramètres :
server_name(chaîne, requis) : Le nom du serveurcategory_name(chaîne, requis) : Le nom de la catégorie pour laquelle exécuter l'actionaction_name(chaîne, requis) : Le nom de l'action/opération à exécuterpath_params(chaîne, optionnel) : Chaîne JSON contenant les paramètres de chemin pour l'actionquery_params(chaîne, optionnel) : Chaîne JSON contenant les paramètres de requête pour l'actionbody_schema(chaîne, optionnel, par défaut : "{}") : Chaîne JSON contenant le corps de la requête pour les actionsinclude_output_fields(tableau, optionnel) : Optionnel mais fortement recommandé lorsque vous connaissez le response_schema de cette action à partir d'appels d'outils précédents : Tableau des chemins de champs à inclure dans la réponse. Seuls ces champs seront retournés. Utilisez la notation par points pour les champs imbriqués (par exemple, "author.displayName").maximum_output_characters(entier, optionnel) : Optionnel : Nombre maximum de caractères à retourner dans la réponse. Si la réponse dépasse cette limite, elle sera tronquée. Préférez include_output_fields à cela.
5. Rechercher dans la documentation
search_documentation - trouver des informations pertinentes uniquement lorsque nécessaire.
Paramètres :
query(chaîne, requis) : Mots-clés de recherche qui correspondent aux termes de la documentation API. Meilleures pratiques : (1) Utilisez des noms de ressources comme 'users', 'projects', 'files', (2) Ajoutez des actions pour plus de précision comme 'user create' ou 'project delete', (3) Évitez les mots de remplissage comme 'how to', 'show me', 'all the' - concentrez-vous sur les termes principaux qui apparaissent dans les noms et descriptions des points de terminaison.server_name(chaîne, requis) : Nom du serveur dans lequel rechercher.max_results(entier, optionnel, par défaut : 10, minimum : 1, maximum : 50) : Nombre de résultats à retourner. Par défaut : 10
6. Gérer l'échec d'authentification
handle_auth_failure - gérer l'authentification uniquement lorsque nécessaire.
Paramètres :
server_name(chaîne, requis) : Le nom du serveur qui a échoué à l'authentification pendant execute_actionintention(chaîne, requis, enum : ["get_auth_url", "save_auth_data"]) : Utilisez 'get_auth_url' lorsque execute_action échoue avec des erreurs d'authentification pour obtenir des instructions d'authentification. Utilisez 'save_auth_data' lorsque l'utilisateur fournit des identifiants d'authentification après un échec d'authentification.auth_data(objet, optionnel) : Données d'authentification fournies par l'utilisateur après un échec d'authentification (par exemple,{"token": "...", "api_key": "..."}). Utilisé uniquement avec l'intention 'save_auth_data' lors de la résolution des échecs d'authentification.
Évaluation
Strata fournit des résultats réels :
- Benchmark MCPMark : Atteint un taux de réussite +15,2 % supérieur en pass@1 par rapport au serveur GitHub officiel et un taux de réussite +13,4 % supérieur en pass@1 par rapport au serveur Notion officiel. (Source)
- Évaluation humaine : Atteint une précision de 83 % ou plus sur des ensembles d'évaluation de plus de 2 000 requêtes réelles