Klavis AI bietet eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten für Anwender aller Qualifikationsstufen:
- Docker-Bereitstellung (empfohlen): Stellen Sie zunächst sicher, dass Docker installiert ist, und führen Sie dann das
docker build -t resend-mcp -f mcp_servers/resend/DockerfileErstellen Sie das Image und führen Sie schließlichdocker run -p 5000:5000 resend-mcpStart-Container - lokaler EinsatzSie können zwischen Node.js und Python wählen. Installieren Sie die entsprechende Laufzeitumgebung (Node.js 18.0.0+ oder Python 3.12+), geben Sie das Verzeichnis des Zielservers ein und führen Sie den Befehl
npm installvielleichtpip install -r requirements.txtInstallation von Abhängigkeiten - Umgebung Konfiguration: muss sein in
.envDatei, um die notwendigen Umgebungsvariablen wie den API-Schlüssel zu setzen.
Nach Abschluss der Bereitstellung läuft der Server standardmäßig auf demhttp://localhost:5000. Den Entwicklern wird empfohlen, die offizielle Dokumentation für spezifische Konfigurationen zu Rate zu ziehen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKlavis AI: Model Context Protocol (MCP) Integrationswerkzeug für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie wird der MCP-Server von Klavis AI eingesetzt?
