Klavis

Klavis AI 是一个开源的 Model Context Protocol (MCP) 平台，专为在 Slack、Discord 和 Web 平台上运行而设计。它提供多种 AI 工具，包括报告生成、YouTube 内容处理、文档格式转换、GitHub 搜索、网页爬取和数据库操作等，使用户能够在熟悉的聊天界面中直接使用这些功能，无需复杂的配置。

核心功能

Klavis AI 提供了多种核心功能，适用于不同场景下的 AI 工作流需求：

• 多平台支持：支持 Slack、Discord 和 Web 界面，用户可以在自己习惯的平台上使用 AI 工具。
• 智能报告生成：根据用户查询自动创建专业的网页报告，支持多种数据源。
• YouTube 内容处理：提取、分析和转换 YouTube 视频信息，支持内容总结和格式转换。
• 文档格式转换：使用 Pandoc 引擎在多种文档格式之间进行高质量转换。
• 深度网络研究：通过 Firecrawl 进行网页爬取和深度数据收集，支持复杂研究任务。
• 数据库集成：支持 PostgreSQL 和 Supabase 数据库操作，便于数据管理。

安装方法

Klavis AI 提供了托管式 MCP 服务器，用户无需管理基础设施即可使用。以下是主要的安装和配置方法：

• 访问 mcp_servers/ 目录，每个子目录对应一个特定功能的 MCP 服务器，例如报告生成、YouTube 工具、文档转换等。
• 每个服务器目录下都有详细的 README 文件，说明如何设置和运行该服务。
• 例如，mcp_servers/report_generation/README.md 提供了报告生成器的完整配置和使用说明。
• 对于客户端，访问 mcp-clients/ 目录，选择适合的平台（如 Slack 或 Discord）并按照对应的 README 文件进行配置。

使用方法

Klavis AI 的使用非常直观，用户只需在聊天界面中发送指令即可调用各种 AI 工具。以下是几个常见的使用示例：

生成报告 上周销售数据

分析YouTube视频 https://www.youtube.com/watch?v=example

转换文档 example.md 到 pdf

搜索GitHub 项目管理工具

这些命令可以直接在 Slack 或 Discord 的聊天窗口中输入，系统将自动调用相应的 MCP 服务器并返回结果。

使用场景

Klavis AI 适用于多种工作场景，包括：

• 团队协作：市场团队可以快速生成周报，技术团队可以转换文档格式。
• 内容创作：内容创作者可以分析 YouTube 视频，提取关键信息。
• 数据分析：通过 Firecrawl 进行网页爬取，收集和分析竞品网站数据。
• 自动化工作流：通过 Slack 或 Discord 机器人，实现自动化任务处理。

注意事项

在使用 Klavis AI 时，需要注意以下几点：

• 部分高级功能需要 API 密钥，如 OpenAI API 或 Firecrawl。
• 网络依赖性强，需要稳定的互联网连接。
• 自定义开发需要一定的技术背景。
• 某些工具可能有使用限制，具体请参考相关文档。

Klavis AI 通过其开源、易用和多平台支持的特性，为用户提供了强大的 AI 工具集，帮助他们在日常工作中提高效率。