Klavis Strata
ทางการเซิร์ฟเวอร์ MCP หนึ่งตัวสำหรับเอเจนต์ AI เพื่อใช้เครื่องมือใดๆ ได้อย่างน่าเชื่อถือในทุกขนาด
คุณทำอะไรได้บ้างด้วย Klavis Strata MCP?
- ค้นหาเครื่องมือที่เกี่ยวข้องตามวัตถุประสงค์ — ขอให้ผู้ช่วยค้นหาหมวดหมู่หรือการดำเนินการที่ตรงกันบนเซิร์ฟเวอร์โดยใช้
discover_server_categories_or_actionsพร้อมคำค้นในภาษาธรรมชาติ - สำรวจการดำเนินการภายในหมวดหมู่ — ขอรายการชื่อการดำเนินการทั้งหมดสำหรับหมวดหมู่บริการเฉพาะผ่าน
get_category_actions - ตรวจสอบโครงร่างการดำเนินการ — รับรายละเอียดพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับการดำเนินการเฉพาะโดยระบุหมวดหมู่และชื่อการดำเนินการด้วย
get_action_details - ดำเนินการ API — เรียกใช้การดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ด้วยพารามิเตอร์ path, query หรือ body และสามารถกรองฟิลด์ผลลัพธ์ได้โดยใช้
execute_action - ค้นหาเอกสารเซิร์ฟเวอร์ — ขอการค้นหาเอกสารตามคำสำคัญภายในเซิร์ฟเวอร์เพื่อค้นหา endpoint ที่เกี่ยวข้องโดยใช้
search_documentation - แก้ไขปัญหาการยืนยันตัวตนล้มเหลว — จัดการข้อผิดพลาด 401 โดยการดึง URL สำหรับการยืนยันตัวตนหรือบันทึกข้อมูลรับรองที่ผู้ใช้ให้มาด้วย
handle_auth_failure
เอกสาร
Strata
MCP เซิร์ฟเวอร์หนึ่งตัวสำหรับ AI agents ในการใช้เครื่องมืออย่างเป็นขั้นตอนในทุกขนาด
<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" />
Strata คืออะไร?
Strata คือ MCP เซิร์ฟเวอร์หนึ่งตัวที่ช่วยให้ AI agents ใช้เครื่องมือได้อย่างน่าเชื่อถือในทุกความซับซ้อน แทนที่จะทำให้ overwhelmed ด้วยทุกอย่างในครั้งเดียว มันถูกออกแบบโดยคำนึงถึงการที่มนุษย์โต้ตอบกับเครื่องมือ เพื่อแก้ปัญหาหลักสามประการที่รบกวน AI agents ในปัจจุบัน:
- Tool Overload: เครื่องมือมากเกินไปทำให้ LLM เกิด choice paralysis
- Context Overload: รายการเครื่องมือที่ยาวเกินไปทำให้ token count และค่าใช้จ่ายพุ่งสูง
- Coverage Gap: เซิร์ฟเวอร์ส่วนใหญ่ติดอยู่ที่ 40~50 เครื่องมือ ซึ่งจำกัดสิ่งที่คุณสามารถสร้างได้
คุณสามารถใช้ Strata ผ่าน เว็บไซต์, API, หรือแม้แต่ โอเพนซอร์ส บนข้อมูลของคุณเอง!
วิดีโอสอน
ดูวิดีโอสอนนี้เพื่อความเข้าใจอย่างสมบูรณ์ว่า Strata ทำงานอย่างไร:
บทเรียนแบบข้อความเคล็ดลับ
ลองดู บทสนทนา Claude ที่แชร์ไว้ เพื่อเห็น Strata ทำงานจริง!
1. ค้นหาหมวดหมู่หรือการกระทำของเซิร์ฟเวอร์
discover_server_categories_or_actions - ค้นหาหมวดหมู่หรือการกระทำที่เกี่ยวข้องตามความตั้งใจของผู้ใช้ ไม่มีการค้นหาแบบ semantic search!
หากระดับรายละเอียดเป็น 'categories_only' รายละเอียดจะเป็นรายการชื่อหมวดหมู่เท่านั้น ขั้นตอนถัดไปควรใช้เครื่องมือ get_category_actions เพื่อรับการกระทำสำหรับหมวดหมู่เหล่านั้น
หากระดับรายละเอียดเป็น 'full_details' รายละเอียดจะเป็นรายการชื่อหมวดหมู่พร้อมรายละเอียดการกระทำที่รวมอยู่ด้วย สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อเซิร์ฟเวอร์มีการกระทำเพียงไม่กี่อย่าง ขั้นตอนถัดไปควรใช้เครื่องมือ execute_action เพื่อดำเนินการการกระทำเหล่านั้น
หากระดับรายละเอียดเป็น 'categories_and_actions' รายละเอียดจะเป็นรายการชื่อหมวดหมู่และชื่อการกระทำ สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อใช้เครื่องมือภายนอก ขั้นตอนถัดไปควรใช้เครื่องมือ get_action_details เพื่อรับรายละเอียดของการกระทำเหล่านั้น
พารามิเตอร์:
user_query(string, จำเป็น): คำค้นหาภาษาธรรมชาติจากผู้ใช้เพื่อกรองผลลัพธ์server_names(array, จำเป็น): รายการชื่อเซิร์ฟเวอร์เพื่อค้นหาหมวดหมู่หรือการกระทำ
2. รับการกระทำของหมวดหมู่
get_category_actions - ดึงชื่อการกระทำทั้งหมดภายในหมวดหมู่ที่ระบุ
พารามิเตอร์:
category_names(array, จำเป็น): รายการหมวดหมู่เพื่อรับการกระทำ
3. รับรายละเอียดการกระทำ
get_action_details - รับ schema และพารามิเตอร์ทั้งหมดสำหรับการกระทำเฉพาะ
พารามิเตอร์:
category_name(string, จำเป็น): ชื่อของหมวดหมู่action_name(string, จำเป็น): ชื่อของการกระทำ/การดำเนินการภายในหมวดหมู่
4. ดำเนินการการกระทำ
execute_action - รันการกระทำด้วยพารามิเตอร์และรับผลลัพธ์
พารามิเตอร์:
server_name(string, จำเป็น): ชื่อของเซิร์ฟเวอร์category_name(string, จำเป็น): ชื่อของหมวดหมู่เพื่อดำเนินการการกระทำaction_name(string, จำเป็น): ชื่อของการกระทำ/การดำเนินการที่จะดำเนินการpath_params(string, ไม่จำเป็น): สตริง JSON ที่มีพารามิเตอร์เส้นทางสำหรับการกระทำquery_params(string, ไม่จำเป็น): สตริง JSON ที่มีพารามิเตอร์ query สำหรับการกระทำbody_schema(string, ไม่จำเป็น, ค่าเริ่มต้น: "{}"): สตริง JSON ที่มี request body สำหรับการกระทำinclude_output_fields(array, ไม่จำเป็น): ไม่จำเป็นแต่แนะนำอย่างยิ่งเมื่อคุณทราบ response_schema ของการกระทำนี้จากการเรียกใช้เครื่องมือก่อนหน้า: อาร์เรย์ของ field paths ที่จะรวมในผลลัพธ์ เฉพาะฟิลด์เหล่านี้เท่านั้นที่จะถูกส่งกลับ ใช้ dot notation สำหรับฟิลด์ที่ซ้อนกัน (เช่น "author.displayName")maximum_output_characters(integer, ไม่จำเป็น): ไม่จำเป็น: จำนวนอักขระสูงสุดที่จะส่งกลับในผลลัพธ์ หากผลลัพธ์เกินขีดจำกัดนี้ จะถูกตัดทอน ควรใช้ include_output_fields มากกว่าตัวเลือกนี้
5. ค้นหาเอกสาร
search_documentation - ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องเมื่อจำเป็นเท่านั้น
พารามิเตอร์:
query(string, จำเป็น): คำสำคัญค้นหาที่ตรงกับคำศัพท์ในเอกสาร API แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด: (1) ใช้ชื่อทรัพยากรเช่น 'users', 'projects', 'files', (2) เพิ่มการกระทำเพื่อความแม่นยำเช่น 'user create' หรือ 'project delete', (3) หลีกเลี่ยงคำเติมเช่น 'how to', 'show me', 'all the' - เน้นคำศัพท์หลักที่ปรากฏในชื่อ endpoint และคำอธิบายserver_name(string, จำเป็น): ชื่อของเซิร์ฟเวอร์ที่จะค้นหาภายในmax_results(integer, ไม่จำเป็น, ค่าเริ่มต้น: 10, ขั้นต่ำ: 1, สูงสุด: 50): จำนวนผลลัพธ์ที่จะส่งกลับ ค่าเริ่มต้น: 10
6. จัดการความล้มเหลวของการรับรองความถูกต้อง
handle_auth_failure - จัดการการรับรองความถูกต้องเมื่อจำเป็นเท่านั้น
พารามิเตอร์:
server_name(string, จำเป็น): ชื่อของเซิร์ฟเวอร์ที่ล้มเหลวการรับรองความถูกต้องระหว่าง execute_actionintention(string, จำเป็น, enum: ["get_auth_url", "save_auth_data"]): ใช้ 'get_auth_url' เมื่อ execute_action ล้มเหลวด้วยข้อผิดพลาดการรับรองความถูกต้องเพื่อรับคำแนะนำการรับรองความถูกต้อง ใช้ 'save_auth_data' เมื่อผู้ใช้ให้ข้อมูลประจำตัวการรับรองความถูกต้องหลังความล้มเหลวของการรับรองความถูกต้องauth_data(object, ไม่จำเป็น): ข้อมูลการรับรองความถูกต้องที่ผู้ใช้ให้หลังความล้มเหลวของการรับรองความถูกต้อง (เช่น{"token": "...", "api_key": "..."}) ใช้เฉพาะกับความตั้งใจ 'save_auth_data' เมื่อแก้ไขความล้มเหลวของการรับรองความถูกต้อง
การประเมินผล
Strata ให้ผลลัพธ์จริง:
- MCPMark Benchmark: ทำได้ อัตรา pass@1 สูงขึ้น +15.2% เทียบกับ GitHub เซิร์ฟเวอร์อย่างเป็นทางการ และ อัตรา pass@1 สูงขึ้น +13.4% เทียบกับ Notion เซิร์ฟเวอร์อย่างเป็นทางการ (แหล่งที่มา)
- การประเมินโดยมนุษย์: ทำได้ ความแม่นยำ 83%+ จากการประเมินชุดคำถามจริงมากกว่า 2k รายการ
ขั้นตอนถัดไป
สร้าง Strata เซิร์ฟเวอร์แรกของคุณในไม่กี่นาที สำรวจ Strata API ทั้งหมดเอกสารนี้สร้างและโฮสต์บน Mintlify ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มเอกสารสำหรับนักพัฒนา