クラビスAIのReportGenサーバーは、従来5〜8時間かかっていた手作業によるレポート作成プロセスを3分に圧縮します。 その技術的アーキテクチャは、Firecrawlを通じて生データを取得するウェブクローリングレイヤー、クロードモデルを使用して重要な情報を抽出するLLMパージングレイヤー、D3.jsに基づいてインタラクティブなチャートを自動生成するビジュアライゼーションレイヤーの3層の処理エンジンで構成されています。テストデータによると、100ページの業界レポートの解析精度は92.3%に達した。
典型的なアプリケーションのシナリオでは、マーケティング担当者がSlackに次のように入力する。/klavis reportgen 竞品分析このシステムは、1）権威ある10個のデータソースをクロールする、2）市場動向など7種類のコア要素を特定する、3）3D棒グラフを含む共有可能なHTMLレポートを出力する、を自動的に実行する。あるコンサルティング会社のケーススタディでは、このソリューションによって四半期報告書の作成コストが70%削減されたことが証明されています。
開発者はmcp_servers/report_generationカスタマイズされたレポートスタイルのJinja2テンプレート、プラットフォームは、市場シェアやユーザープロファイルなどの12カテゴリの既製テンプレートを提供します。パフォーマンスの最適化に関しては、クロールの深さ（タイムアウト=30s）とキャッシュ戦略（TTL=24h）の設定をサポートしており、20MBのウェブデータを処理するのにわずか8.7秒しかかかりません。
この答えは記事から得たものである。Klavis AI: AIアプリケーションのためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）統合ツールについて
