Original en inglés: https://argusic.com/subject/klavis
klavis
Klavis AI: plataformas de integración MCP que permiten a los AI agents usar herramientas de manera confiable a cualquier escala.
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webPythonApache-2.0commit 45c9f7da83d1
Python, licencia Apache-2.0. El proyecto se describe a sí mismo como: agents, ai, ai agents, api, developer tools, discord, function calling e integration.
klavis funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 11 minutos y encontró 4 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The strata-mcp package installs and imports cleanly. The CLI parses all commands (add, remove, list, enable, disable, auth, run, tool). Stdio mode starts without errors. HTTP server mode starts on port 8080, and the StreamableHTTP MCP endpoint /mcp/ responds 200 to tools/list requests, returning the Strata tool definitions.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- mcp v2.2.0 replaced @server.list_tools()/@server.call_tool() decorators with on_list_tools=/on_call_tool= constructor kwargs3 minutos
- SseServerTransport.connect_sse now sends the HTTP response internally via EventSourceResponse; handle_sse returning Response() caused double-response RuntimeError2 minutos
- mcp v2.2.0 renamed streamablehttp_client import to streamable_http_client1 minuto
- test_sync_with_http_server assertion matched old HTTPTransport(url=...,mode=...,headers=...) signature1 minuto
- Tiempo de instalación
- 11 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 15 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 4 encontrados, 4 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- pytest -m 'not integration' --ignore=tests/test_mcp_client.py --ignore=tests/test_server_integration.py: 61 passed, 3 deselected. strata run --port 8080 then curl POST /mcp/ with tools/list returned 200 with full tool list. strata CLI --help, add, list, enable, disable all work.
- Tokens de modelo usados
- 148.633
- Commit exacto probado
- 45c9f7da83d1
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
Ver la sesión
La ejecución completa, desde una máquina limpia, a la velocidad a la que ocurrió. No se ha cortado ni acelerado nada.
Una grabación del intento 1, ejecutado el , el intento que decidió el veredicto anterior. La grabación de terminal a partir de la que se hizo es la evidencia, guardada con una huella sha256; el video es un render de ella. No se carga nada del servicio de video hasta que pulses reproducir.
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
tests/test_mcp_client_manager.py ........ [ 68%] tests/test_mcp_client_manager_sync.py ......... [ 83%] tests/test_tool_integration.py .......... [100%] ======================= 61 passed, 3 deselected in 7.81s ======================= exec /bin/sh -lc 'echo "Install started: 10:19" ; echo "Completed: 10:30" ; echo "Total: ~11 minutes"' i… succeeded in 0ms: Install started: 10:19 Completed: 10:30 Total: ~11 minutes tokens used 148,633
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se recuperó de los 4 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia Apache-2.0, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Tardó 11 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 37 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 38 proyectos de agents que Argusic ha instalado y cronometrado, klavis fue el 25.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 38 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,15 |
Temas (de GitHub)
agentsaiai-agentsapideveloper-toolsdiscordfunction-callingintegrationllmmcpmcp-clientmcp-serveroauth2open-source
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/klavis)Preguntas
- ¿Funciona klavis?
- klavis funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 11 minutos, con 4 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic klavis?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 45c9f7da83d1. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar klavis?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,15 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda klavis en instalarse?
- 11 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita klavis una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar klavis?
- En la ejecución registrada fallaron 4 cosas, y 4 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara klavis con las alternativas?
- De los 38 proyectos de agents que Argusic ha instalado y cronometrado, klavis fue el 25.º más rápido en llegar a funcionar, y 25 de 38 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de klavis?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.