YouTube video bilgilerini çıkartıp dönüştürün.
Claude Desktop config.json'a ekle
{
"mcpServers": {
"klavis-ai-klavis": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"klavis"
]
}
}
} Kaynak kodu al ve yerel olarak çalıştır
git clone https://github.com/Klavis-AI/klavis.git ~/.mcp/klavis
cd ~/.mcp/klavis # Herhangi bir MCP Entegrasyonu çalıştırın
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
docker run -p 5000:5000 ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest
# Açık Kaynak Strata'yı yerel olarak yükleyin
pipx install strata-mcp
strata add --type stdio playwright npx @playwright/mcp@latest
# Python SDK
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName
klavis = Klavis(api_key="your-key")
# Strata instance'ı oluşturun
strata = klavis_client.mcp_server.create_strata_server(
user_id="user123",
servers=[McpServerName.GMAIL, McpServerName.SLACK],
)
# Veya bireysel MCP sunucularını kullanın
gmail = klavis.mcp_server.create_server_instance(
server_name=McpServerName.GMAIL,
user_id="user123",
)
// TypeScript SDK
import { KlavisClient, McpServerName } from 'klavis';
const klavis = new KlavisClient({ apiKey: 'your-api-key' });
// Strata instance'ı oluşturun
const strata = await klavis.mcpServer.createStrataServer({
userId: "user123",
servers: [Klavis.McpServerName.Gmail, Klavis.McpServerName.Slack],
});
// Veya bireysel MCP sunucularını kullanın
const gmail = await klavis.mcpServer.createServerInstance({
serverName: McpServerName.GMAIL,
userId: "user123"
});
# Strata sunucusu oluşturun
curl -X POST "https://api.klavis.ai/v1/mcp-server/strata" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"user_id": "user123",
"servers": ["GMAIL", "SLACK"]
}'
# Bireysel MCP sunucusu oluşturun
curl -X POST "https://api.klavis.ai/v1/mcp-server/instance" \
-H "Authorization: Bearer your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"server_name": "GMAIL",
"user_id": "user123"
}'
Klavis Ekibi tarafından ❤️ ile yapılmıştır
Tüm MCP protokol özelliklerini kullanan MCP sunucusu.
Python'da MCP sunucuları oluşturmak için üst düzey bir framework.
Ekran ve ses kaydını zaman damgasıyla indeksleyen, SQL/embedding storage kullanan, semantic search ve LLM tabanlı geçmiş analizi yapan local-first sistem. NextJS plugin ekosistemi aracılığıyla bağlam farkında AI ajanlar oluşturmayı ve event-triggered aksiyonları destekler.
Obsidian ile REST API aracılığıyla etkileşim kurma
AI ajanlarını 600+ entegrasyon ile tek bir arayüzden bağlayın - OAuth, scaling ve monitoring dahil
TypeScript'te MCP sunucuları geliştirmek için yüksek seviye bir framework'tür.