Strata
Klavis AI · 程式設計 · 其他
Strata 是 Klavis AI 推出的 Model Context Protocol 伺服器，能協助 AI 代理在超過 100 種預建整合服務中探索並執行工具，而不必把所有工具定義都載入脈絡。Strata 不會把上百個工具塞成一份扁平清單交給模型，而是透過分層架構轉送請求，讓代理自行探索有哪些可用項目，只取用真正需要的工具。你可以把它當成雲端託管服務來執行、自己架設，或是在自家產品裡用 Python 或 TypeScript SDK 來驅動。
關於 Strata
Strata 是什麼
Strata 是一套漸進式 MCP 伺服器。如果你最近把 AI 助理接上外部工具，大概已經碰過扁平做法的極限：給模型 50 個工具定義，脈絡視窗還沒等到它回答就滿了。那該怎麼解？Strata 走另一條路。它夾在你的代理和龐大的整合目錄之間，再分層曝光這些整合，讓代理能按需往下鑽。
這個目錄涵蓋 100 種以上支援 OAuth 的預建整合，從 Gmail、Slack 一路到 Notion、GitHub，以及 HubSpot 這類行銷工具。這份廣度正是重點。意思是，開發者在打造代理時，不必為產品碰到的每個服務各寫一套 MCP 伺服器並自行託管。
主要的取捨在於，你面對的是開發者基礎設施，不是給終端使用者的應用程式。這裡沒有給非工程師用的親切儀表板。自己架設需要 Python 或 Node 工具鏈，雲端託管則要透過 Klavis API 金鑰，且有使用上限。如果你在開發代理，就把它用起來；如果你只是想要一個能跟行事曆對話的聊天 App，就跳過吧。
開始使用
- 到 klavis.ai 註冊並為託管服務建立一組 API 金鑰，或是用
pipx install strata-mcp在本機安裝開源套件。 - 建立一個 Strata 實例，並用 Python 或 TypeScript SDK 傳入你想要的伺服器，例如同時加入 Gmail 和 Slack。
- 把這個實例接到你的 MCP 客戶端，或讓你自己的代理指向 Strata 端點。
- 讓代理列出可用工具，只取用某項任務需要的那些，再透過同一條連線呼叫。
- 隨著工作流程成長，從目錄新增或替換整合。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 後端與 AI 開發者：如果你想在代理裡串接工具運用，又想要龐大的整合目錄、不必自己託管每個連接器，這最適合你。你得熟悉 Python 或 Node。
- 新創工程團隊：當你寧願把一週花在產品上，而不是花在十個服務的 OAuth 流程上時，這很實用。免費方案讓你在正式投入前先做原型。
- 代理產品開發者：當你的使用者期待一位能觸及他們真實應用程式的助理，而你需要這份觸及範圍隨時間擴張時，這很合適。
任務
- 一次把代理接上多個 SaaS 工具：Strata 把 Gmail、Slack、Notion 等服務收攏在一條 MCP 連線之後，而不是一整疊各自獨立的伺服器。
- 讓脈絡視窗保持精簡：代理分層探索工具目錄，所以一長串工具不會擠掉真正的對話。
- 更快推出以 OAuth 為基礎的整合：目錄已預先處理好驗證，省下你手寫的設定。
- 在自行架設的技術堆疊上執行代理：有資料規範的團隊可在自家機器上跑開源版本。
情境
- 打造一個內部助理，在同一段對話裡讀取工單、寄信並更新 CRM。
- 為面向客戶的代理做原型，讓它需要少數幾個整合就能在第一天派上用場。
- 評估託管的 MCP 基礎設施是否勝過自行維護連接器一整年的成長。
主要功能
漸進式工具探索
Strata 不會把每個整合都倒進模型的脈絡裡。這裡的 MCP 工具探索是分階段進行的：代理先瀏覽目錄，等到某項任務需要時才載入工具定義。這讓提示詞更小，也留更多空間給對話本身。當工具數量超過十幾個之後，這點最要緊。
超過 100 種預建 MCP 整合
目錄內建超過一百個連接器，涵蓋辦公套件、開發者工具、CRM 與分析平台。每一個都是託管的 MCP 伺服器，所以新增整合只是改設定，而非開發專案。OAuth 由系統代為處理，省掉連接 Gmail 或 HubSpot 這類服務時最煩人的部分。
三種執行方式
你可以用 Klavis 的雲端託管版本、用一行指令自行架設開源套件，或透過 Python 與 TypeScript SDK 呼叫。SDK 這條路最靈活：你在程式碼裡建立 Strata 實例，列出想要的伺服器，取回一個代理可用的端點。
多伺服器工作階段
單一 Strata 實例可同時面對多個 MCP 伺服器。同時要求 Gmail 和 Slack，你的代理就能透過一條連線取得兩者。路由依然單純。
OAuth 與憑證路由
由於整合是託管的，Strata 會代為管理每個服務的權杖流程。建立伺服器實例時傳入使用者識別碼，平台就會把憑證綁定在該使用者身上，多使用者產品因此不必各自打造驗證管線。
優缺點
優點
- 按需載入工具、而非一次全載，能減少脈絡膨脹，有助於較長的代理工作階段維持連貫。
- 超過 100 種支援 OAuth 的整合，代表你得自行打造與維護的連接器更少。
- 支援託管、自架或 SDK 三種方式，可配合你的資料與部署規範。
- 免費方案與開源套件讓你在付費前先試這套做法。
- 以 Klavis 專案開源，自行架設的人可以閱讀並修改程式碼。
缺點
- 這是開發者基礎設施，沒有無程式碼介面，非技術使用者無法自行設定。
- 漸進式探索為每次工具呼叫多添一道步驟，相較於較小的扁平伺服器，我預期會有少許延遲成本。
- 免費方案以外的價格並未在產品頁詳細公布，投入付費方案前得先查現行費率。
- 自行架設意味著維護由你負責：更新、託管與除錯全落在你的團隊身上。
常見問題
它是一套 MCP 伺服器，夾在你的 AI 代理和龐大的工具目錄之間。代理透過它探索並呼叫整合，而 Strata 分層載入工具定義，讓模型不會一次被上百個選項淹沒。
相關內容
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Strata 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。