Klavis Strata
官方一个MCP服务器,供AI代理在任何规模下可靠地使用任何工具
你可以用 Klavis Strata MCP 做什么?
- 按意图发现相关工具 — 通过
discover_server_categories_or_actions使用自然语言查询,让助手跨服务器查找匹配的类别或操作。 - 探索类别中的操作 — 通过
get_category_actions请求特定服务类别的所有操作名称列表。 - 检查操作架构 — 通过提供类别和操作名称,使用
get_action_details获取特定操作的完整参数详情。 - 执行 API 操作 — 使用
execute_action运行服务器操作,可包含路径、查询或主体参数,并可选择过滤输出字段。 - 搜索服务器文档 — 通过
search_documentation在服务器内进行基于关键字的文档查找,以找到相关端点。 - 解决身份验证失败 — 通过
handle_auth_failure处理 401 错误,获取认证 URL 或保存用户提供的凭据。
文档
Strata
一个 MCP 服务器,让 AI 代理能够按任意规模渐进式地使用工具
<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" />
什么是 Strata?
Strata 是一个 MCP 服务器,它引导 AI 代理在任意复杂度下可靠地使用工具,而不是一次性将所有工具都抛给它们。它的设计源于对人类与工具交互方式的思考,解决了当前困扰 AI 代理的三大问题:
- 工具过载:工具太多会导致 LLM 选择困难
- 上下文过载:冗长的工具列表会推高 token 数量和成本
- 覆盖缺口:大多数服务器停留在 40~50 个工具的水平,限制了你能构建的内容
你可以通过我们的网站、API,甚至开源方式在自己的数据上使用 Strata!
视频教程
观看此视频教程,全面了解 Strata 的工作原理:
文字教程提示
查看这个共享的 Claude 对话,看看 Strata 的实际应用!
1. 发现服务器类别或操作
discover_server_categories_or_actions - 根据用户意图查找相关类别或操作。无需语义搜索!
如果详细级别为“categories_only”,详细信息将仅包含类别名称列表。下一步建议使用 get_category_actions 工具获取这些类别的操作。
如果详细级别为“full_details”,详细信息将包含类别名称及其操作详情。这发生在服务器只有少量操作时。下一步建议使用 execute_action 工具执行操作。
如果详细级别为“categories_and_actions”,详细信息将包含类别名称和操作名称列表。这发生在使用外部工具时。下一步建议使用 get_action_details 工具获取操作的详细信息。
参数:
user_query(字符串,必填):用于过滤结果的自然语言用户查询。server_names(数组,必填):要发现类别或操作的服务器名称列表。
2. 获取类别操作
get_category_actions - 检索指定类别中的所有操作名称。
参数:
category_names(数组,必填):要获取操作的类别列表
3. 获取操作详情
get_action_details - 获取特定操作的完整模式和参数。
参数:
category_name(字符串,必填):类别名称action_name(字符串,必填):类别中的操作/动作名称
4. 执行操作
execute_action - 使用参数运行操作并获取结果。
参数:
server_name(字符串,必填):服务器名称category_name(字符串,必填):要执行操作的类别名称action_name(字符串,必填):要执行的操作/动作名称path_params(字符串,可选):包含操作路径参数的 JSON 字符串query_params(字符串,可选):包含操作查询参数的 JSON 字符串body_schema(字符串,可选,默认值:"{}"):包含操作请求体的 JSON 字符串include_output_fields(数组,可选):可选,但在你从之前的工具调用中知道此操作的 response_schema 时强烈建议提供:要在响应中包含的字段路径数组。仅返回这些字段。嵌套字段使用点号表示法(例如,"author.displayName")。maximum_output_characters(整数,可选):可选:响应中返回的最大字符数。如果响应超过此限制,将被截断。优先使用 include_output_fields 而不是此参数。
5. 搜索文档
search_documentation - 仅在需要时查找相关信息。
参数:
query(字符串,必填):匹配 API 文档术语的搜索关键字。最佳实践:(1) 使用资源名称,如“users”、“projects”、“files”,(2) 添加操作以提高精确度,如“user create”或“project delete”,(3) 避免“how to”、“show me”、“all the”等填充词——专注于出现在端点名称和描述中的核心术语。server_name(字符串,必填):要在其中搜索的服务器名称。max_results(整数,可选,默认值:10,最小值:1,最大值:50):返回的结果数量。默认值:10
6. 处理认证失败
handle_auth_failure - 仅在需要时处理认证。
参数:
server_name(字符串,必填):在 execute_action 期间认证失败的服务器名称intention(字符串,必填,枚举:["get_auth_url", "save_auth_data"]):当 execute_action 因认证错误失败时,使用“get_auth_url”获取认证说明。当用户在认证失败后提供认证凭据时,使用“save_auth_data”。auth_data(对象,可选):用户在认证失败后提供的认证数据(例如,{"token": "...", "api_key": "..."})。仅在解决认证失败时与“save_auth_data”意图一起使用。
评估
Strata 带来了实实在在的成果:
- MCPMark 基准测试:与官方 GitHub 服务器相比,pass@1 率提高 +15.2%;与官方 Notion 服务器相比,pass@1 率提高 +13.4%。(来源)
- 人工评估:在超过 2k 个真实世界查询评估集上达到 83%+ 的准确率
后续步骤
在几分钟内创建你的第一个 Strata 服务器 探索完整的 Strata API本文档由 Mintlify 构建和托管,Mintlify 是一个开发者文档平台。