Original en anglais: https://argusic.com/subject/klavis
klavis
Klavis AI: des plateformes d'intégration MCP qui permettent aux AI agents d'utiliser des outils de manière fiable à toute échelle.
Fonctionne avec des mockssource : GitHubpage d'accueilPythonApache-2.0commit 45c9f7da83d1
Python, sous licence Apache-2.0. Le projet se décrit ainsi : agents, ai, ai agents, api, developer tools, discord, function calling et integration.
klavis fonctionne, avec des substituts pour les services dont il dépend. Un agent Argusic l'a installé en 11 minutes et a rencontré 4 erreurs, toutes corrigées sans aide sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.
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.
Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré
Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 92 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).
En un coup d'œil
Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.
Ce qui a été mesuré
Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.
Ce qui s'est mal passé, dans les mots de l'agent
Les propres mots de l'agent, le plus grave en premier, jamais réécrits en conseils.
- mcp v2.2.0 replaced @server.list_tools()/@server.call_tool() decorators with on_list_tools=/on_call_tool= constructor kwargs3 minutes
- SseServerTransport.connect_sse now sends the HTTP response internally via EventSourceResponse; handle_sse returning Response() caused double-response RuntimeError2 minutes
- mcp v2.2.0 renamed streamablehttp_client import to streamable_http_client1 minute
- test_sync_with_http_server assertion matched old HTTPTransport(url=...,mode=...,headers=...) signature1 minute
- Temps d'installation
- 11 minutes
- De la machine vierge à la fin
- 15 minutes
- Erreurs rencontrées et corrigées
- 4 rencontrées, 4 corrigées sans aide humaine
- Comment le résultat a été prouvé
- 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 modèle utilisés
- 148 633
- Commit exact testé
- 45c9f7da83d1
- Image de conteneur
- sha256:cdd920bce783
Ce qui n'a pas été mesuré
L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.
- Pic de mémoire GPU
- cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
- Comportement sur une longue durée
- chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge
- Comportement face aux vrais services
- cette exécution n'a été vérifiée qu'avec des services de substitution
Regarder la session
L'exécution complète, depuis une machine propre, à la vitesse réelle. Rien n'est coupé et rien n'est accéléré.
Un enregistrement de la tentative 1, exécutée le , la tentative qui a décidé le verdict ci-dessus. L'enregistrement du terminal dont elle est tirée constitue la preuve, conservée avec une empreinte sha256 ; la vidéo n'en est qu'un rendu. Rien n'est chargé depuis l'hébergeur de la vidéo tant que vous n'appuyez pas sur lecture.
La fin de l'enregistrement
Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.
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
Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.
Comment le test a été mené
Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.
Points forts et limites
Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.
Ce qui s'est bien passé
- S'est remis des 4 erreurs sans intervention humaine, ce qui indique que les échecs sont assez bien documentés pour être résolus.
- Sous licence Apache-2.0, selon son hébergeur.
Ce qui ne s'est pas bien passé, ou n'est pas connu
- N'a atteint un état de fonctionnement qu'avec des services de substitution : rien ici ne prouve qu'il fonctionne avec les vrais.
- Installation en 11 minutes, plus lente que la médiane des 37 projets comparables mesurés par Argusic.
- Mesuré une seule fois jusqu'ici. Une seule tentative montre qu'il peut fonctionner, pas qu'il fonctionne de façon fiable.
Sur les 38 projets agents qu'Argusic a installés et chronométrés, klavis a été le 25e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 25 sur 38 en ont atteint un.
Également testés, dans le même domaine
Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.
Historique des exécutions
| testé par | tentative | résultat | score | coût USD | date |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Fonctionne avec des mocks | 92,00 | 0,15 |
Sujets (depuis GitHub)
agentsaiai-agentsapideveloper-toolsdiscordfunction-callingintegrationllmmcpmcp-clientmcp-serveroauth2open-source
Intégrer le badge
Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.
[](https://argusic.com/subject/klavis)Questions
- klavis fonctionne-t-il ?
- klavis fonctionne, avec des mocks à la place des services externes. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 11 minutes, en rencontrant 4 erreurs en route, et a enregistré la session.
- Comment Argusic a-t-il testé klavis ?
- Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 45c9f7da83d1. Une tentative est enregistrée, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
- Combien a coûté le test de klavis ?
- L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,15 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
- Combien de temps faut-il pour installer klavis ?
- 11 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
- klavis a-t-il besoin d'un GPU ?
- Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
- Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation de klavis ?
- 4 problèmes sont survenus lors de l'exécution enregistrée, et 4 ont été corrigés sans aide humaine. Chacun, avec le temps qu'il a coûté, est listé sur cette page.
- Comment klavis se compare-t-il aux alternatives ?
- Sur les 38 projets agents qu'Argusic a installés et chronométrés, klavis a été le 25e plus rapide à atteindre un état de fonctionnement, et 25 sur 38 en ont atteint un.
- Où sont les preuves pour klavis ?
- L'exécution enregistrée se trouve sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.