随着大型语言模型（LLM）的能力日益增强，AI Agent（人工智能代理）已从理论走向实践，有望自动执行复杂的业务流程。然而，当这些 Agent 进入真实的企业环境时，一个核心的工程挑战浮出水水面：如何让它们在严苛的安全与合规要求下，可靠、可扩展地使用各种内部和外部工具（API）？这正是 Klavis AI 及其“任务关键型平台”（Mission-Critical Platform, MCP）试图解决的核心问题。
传统的 Agent 开发，无论是基于 LangChain、LlamaIndex 还是自定义框架，往往将工具集成的复杂性留给了开发者。开发者需要为每个工具单独处理身份验证（尤其是复杂的 OAuth 2.0 流程）、状态管理、错误重试、API 版本兼容性等一系列棘手问题。当工具数量从几个增加到几十甚至上百个时，这种点对点的集成方式将迅速演变为一场难以维护的噩梦，系统的稳定性和安全性也无从谈起。
Klavis AI 提出了一种截然不同的架构思想，它将工具集成从 Agent 的核心逻辑中剥离出来，通过一个标准化的中间层来应对企业级的挑战。本文将深入解构 Klavis AI 的 MCP 架构，探讨其如何为构建可信赖的 Agentic 工作流填补关键的空白。
核心架构：MCP Server 与 Strata 的双层抽象
Klavis AI 的架构精髓在于其双层抽象模型：MCP Server（任务关键型平台服务器）和 Strata。
1. MCP Server：工具的标准化“容器”
MCP Server 是整个架构的基石。你可以将其理解为一个标准化的、独立的微服务，它将一个或多个相关的工具 API（例如，Gmail API 的所有功能）封装起来。每个 MCP Server 负责处理与特定工具交互的所有底层细节，包括：
- 认证与授权： 这是 MCP Server 最关键的价值之一。它内置了对 OAuth 2.0 等复杂认证流程的完整支持。开发者无需在 Agent 代码中处理 token 的获取、刷新和安全存储，Agent 只需与受信任的 MCP Server 通信，后者会代理所有与外部服务的认证交互。这极大地降低了安全风险，并简化了开发流程。
- 状态管理： 企业级工具调用往往是长周期和有状态的。例如，一个预订流程可能涉及多个步骤，需要在不同 API 调用之间维持一个会话状态。MCP Server 负责管理这些与特定工具相关的状态，使 Agent 本身可以保持无状态，从而更容易扩展和管理。
- API 抽象与版本控制： 外部 API 经常会变更或升级。MCP Server 提供了一个稳定的接口层，即使底层工具的 API 发生变化，只要 MCP Server 及时更新，Agent 的代码就可以保持不变。这避免了因上游 API 变更而导致的大规模代码重构。
- 可靠性机制： 内置了错误处理、自动重试和速率限制等机制，确保与外部工具的交互更加稳健。
根据 Klavis AI 在其 GitHub 仓库 (https://github.com/Klavis-AI/klavis) 中的展示，它已经提供了超过 100 个预置的 MCP 集成，涵盖了从 Slack、Gmail 到各类 SaaS 应用的广泛生态。
2. Strata：智能化的 Agent-Side 聚合器
如果说 MCP Server 是单个工具的“驱动程序”，那么 Strata 就是这些驱动程序的“智能总线”或“聚合器”。在 Agent 的视角里，它不必直接与一个个独立的 MCP Server 对话，而是与一个 Strata 实例进行交互。
Strata 的核心职责是：
- 统一接口： 为 Agent 提供一个单一、一致的入口点，无论背后连接了多少个 MCP Server。Agent 通过这个统一接口描述它想要执行的任务，Strata 负责将请求路由到正确的 MCP Server。
- 动态工具注册： Strata 允许为一个特定的任务或用户动态地加载和配置所需的工具集。例如，一个用户的 Agent 实例可以同时接入他的 Gmail 和 Google Calendar，而另一个用户的实例则可能接入 Slack 和 Jira。这种动态组合能力是实现个性化和多租户 Agent 服务的关键。
- 上下文管理： Strata 在更高维度上管理跨多个工具的上下文。它可以协调不同 MCP Server 之间的操作，实现更复杂的工作流。
通过这种“Agent → Strata → MCP Servers → 外部工具”的链条，Klavis AI 将 Agent 的“思考”能力（由 LLM 驱动）与工具的“执行”能力（由 MCP 架构保障）清晰地分离开来。
工程实践：部署选项与落地考量
理论上的优雅架构必须辅以灵活的工程实践才能落地。Klavis AI 在这方面提供了多种选项，以适应不同企业的需求：
- 云托管服务 (
klavis.ai)： 对于希望快速启动和验证 Agent 应用的团队，Klavis AI 提供了云端托管服务。开发者只需通过 REST API 或 SDK 调用，即可创建和管理 Strata 实例，无需关心底层服务器的运维。
- 自托管部署 (Self-hosting)： 对于数据安全和合规性要求极高的企业，Klavis AI 支持将 MCP Server 甚至整个 Strata 架构以 Docker 容器的形式部署在企业自己的基础设施内。这种模式提供了最大程度的控制力和安全性。例如，你可以通过
docker pull ghcr.io/klavis-ai/github-mcp-server:latest 拉取一个 GitHub 的 MCP Server 镜像在本地运行。
- SDK 与 REST API： 无论是使用云服务还是自托管，Klavis AI 都提供了 Python 和 TypeScript SDK，以及标准的 REST API。这使得开发者可以方便地将 MCP 的能力集成到现有的应用或 Agent 框架中。
一个典型的 Python SDK 使用示例如下，它展示了如何为一个用户创建一个包含 Gmail 和 Slack 工具的 Strata 实例：
from klavis import Klavis
from klavis.types import McpServerName
klavis_client = Klavis(api_key="your-api-key")
strata_instance = klavis_client.mcp_server.create_strata_server(
user_id="enterprise-user-001",
servers=[McpServerName.GMAIL, McpServerName.SLACK],
)
这段代码简洁明了，完全屏蔽了背后 OAuth 认证和状态管理的复杂性，让开发者能专注于 Agent 的业务逻辑本身。
结论：企业级 Agentic 工作流的必要基础设施
AI Agent 的潜力毋庸置疑，但将其从激动人心的演示转变为在企业生产环境中 7x24 小时可靠运行的服务，需要坚实的工程基础设施。Klavis AI 的 MCP 架构正是为应对这一挑战而设计的。它通过标准化的工具封装 (MCP Server) 和智能化的服务聚合 (Strata)，系统性地解决了企业级 Agent 在工具使用方面最头痛的可靠性、安全性和可扩展性问题。
虽然该项目尚属早期 (YC X25)，但其清晰的架构、开源的组件 (open-strata) 以及对企业核心痛点的精准把握，使其成为 AI 系统开发者和架构师在构建下一代 Agentic 应用时，一个不容忽视的重要参考和备选项。它预示着 Agent 开发的一个趋势：从手工作坊式的集成，走向平台化、标准化的基础设施之上，这正是技术走向成熟的必经之路。