Klavis Strata MCP Server
oficialUm servidor MCP para agentes de IA usarem qualquer ferramenta de forma confiável em qualquer escala.
Documentação
Strata
Um servidor MCP para agentes de IA usarem ferramentas de forma progressiva em qualquer escala
<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" />
O que é Strata?
Strata é um servidor MCP que orienta agentes de IA a usar ferramentas de forma confiável em qualquer complexidade, em vez de sobrecarregá-los com tudo de uma vez. Foi projetado pensando na interação humana com ferramentas, resolvendo os três maiores problemas que afligem os agentes de IA atualmente:
- Sobrecarga de Ferramentas: Muitas ferramentas causam paralisia de escolha no LLM
- Sobrecarga de Contexto: Listas longas de ferramentas aumentam a contagem de tokens e os custos
- Lacuna de Cobertura: A maioria dos servidores fica limitada a 40~50 ferramentas, restringindo o que você pode construir
Você pode usar o Strata através do nosso website, API, ou até mesmo código aberto com seus próprios dados!
Tutorial em Vídeo
Assista a este tutorial em vídeo para entender completamente como o Strata funciona:
Tutorial em Texto Confira esta [conversa compartilhada do Claude](https://claude.ai/share/9b44a192-9f2d-46e2-a875-ef905c457070) para ver o Strata em ação!1. Descobrir Categorias de Servidores ou Ações
discover_server_categories_or_actions - encontre categorias ou ações relevantes com base na intenção do usuário. Sem busca semântica!
Se o nível de detalhe for 'categories_only', os detalhes serão apenas uma lista de nomes de categorias. O próximo passo preferencial é usar a ferramenta get_category_actions para obter as ações das categorias.
Se o nível de detalhe for 'full_details', os detalhes serão uma lista de nomes de categorias com os detalhes de suas ações incluídos. Isso acontece quando o servidor tem apenas algumas ações. O próximo passo preferencial é usar a ferramenta execute_action para executar as ações.
Se o nível de detalhe for 'categories_and_actions', os detalhes serão uma lista de nomes de categorias e nomes de ações. Isso acontece ao usar ferramentas externas. O próximo passo preferencial é usar a ferramenta get_action_details para obter os detalhes das ações.
Parâmetros:
user_query(string, obrigatório): Consulta do usuário em linguagem natural para filtrar resultados.server_names(array, obrigatório): Lista de nomes de servidores para descobrir categorias ou ações.
2. Obter Ações da Categoria
get_category_actions - recupere todos os nomes de ações dentro de categorias especificadas.
Parâmetros:
category_names(array, obrigatório): Lista de categorias para obter ações
3. Obter Detalhes da Ação
get_action_details - obtenha o esquema completo e os parâmetros para uma ação específica.
Parâmetros:
category_name(string, obrigatório): O nome da categoriaaction_name(string, obrigatório): O nome da ação/operação dentro da categoria
4. Executar Ação
execute_action - execute ações com parâmetros e obtenha resultados.
Parâmetros:
server_name(string, obrigatório): O nome do servidorcategory_name(string, obrigatório): O nome da categoria para executar a açãoaction_name(string, obrigatório): O nome da ação/operação a executarpath_params(string, opcional): String JSON contendo parâmetros de caminho para a açãoquery_params(string, opcional): String JSON contendo parâmetros de consulta para a açãobody_schema(string, opcional, padrão: "{}"): String JSON contendo o corpo da requisição para açõesinclude_output_fields(array, opcional): Opcional, mas fortemente recomendado quando você conhece o response_schema desta ação de chamadas de ferramentas anteriores: Array de caminhos de campos a incluir na resposta. Apenas esses campos serão retornados. Use notação de ponto para campos aninhados (ex., "author.displayName").maximum_output_characters(integer, opcional): Opcional: Número máximo de caracteres a retornar na resposta. Se a resposta exceder esse limite, será truncada. Prefira include_output_fields em vez disso.
5. Pesquisar Documentação
search_documentation - encontre informações relevantes apenas quando necessário.
Parâmetros:
query(string, obrigatório): Palavras-chave de pesquisa que correspondam aos termos da documentação da API. Melhores práticas: (1) Use nomes de recursos como 'users', 'projects', 'files', (2) Adicione ações para precisão como 'user create' ou 'project delete', (3) Evite palavras de preenchimento como 'how to', 'show me', 'all the' - foque nos termos centrais que aparecem em nomes e descrições de endpoints.server_name(string, obrigatório): Nome do servidor para pesquisar.max_results(integer, opcional, padrão: 10, mínimo: 1, máximo: 50): Número de resultados a retornar. Padrão: 10
6. Tratar Falha de Autenticação
handle_auth_failure - trate autenticação apenas quando necessário.
Parâmetros:
server_name(string, obrigatório): O nome do servidor que falhou na autenticação durante execute_actionintention(string, obrigatório, enum: ["get_auth_url", "save_auth_data"]): Use 'get_auth_url' quando execute_action falhar com erros de autenticação para obter instruções de autenticação. Use 'save_auth_data' quando o usuário fornecer credenciais de autenticação após uma falha de autenticação.auth_data(object, opcional): Dados de autenticação fornecidos pelo usuário após uma falha de autenticação (ex.,{"token": "...", "api_key": "..."}). Usado apenas com a intenção 'save_auth_data' ao resolver falhas de autenticação.
Avaliação
Strata entrega resultados reais:
- Benchmark MCPMark: Alcança +15,2% maior taxa de acerto pass@1 vs o servidor oficial do GitHub e +13,4% maior taxa de acerto pass@1 vs o servidor oficial do Notion. (Fonte)
- Avaliação Humana: Atinge 83%+ de precisão em conjuntos de avaliação com mais de 2 mil consultas do mundo real