A solução de conteinerização da Klavis AI supera o problema de dependência ambiental na implantação de ferramentas de IA, e sua arquitetura Docker contém três inovações: 1) a construção em vários estágios reduz o tamanho da imagem, com uma imagem de base de apenas 276 MB; 2) um mecanismo de verificação de integridade recupera automaticamente os serviços com falhas; e 3) o mapeamento dinâmico de portas suporta mais de 20 instâncias de MCP em execução em uma única máquina. As medições mostram que são necessários apenas 2 minutos e 15 segundos desde a clonagem do código até a prontidão do serviço, o que representa um aumento significativo na eficiência em comparação com os métodos tradicionais de implementação.
Veja a implantação do Firecrawl Research Server, por exemplo: o desenvolvedor executa o comandodocker build -t firecrawl-mcp -f mcp_servers/firecrawl/DockerfileDepois disso, o sistema conclui automaticamente 1) o empacotamento em contêiner do ambiente Python 3.12; 2) a configuração do modo sem cabeça do navegador Chromium; e 3) a configuração do proxy gRPC para a interface LLM. Por meio do-e FIRECRAWL_RETRY_MAX_ATTEMPTS=3e outros parâmetros podem ser ajustados na estratégia de rastreamento em tempo real.
As 17 imagens pré-construídas do Docker fornecidas pela plataforma abrangem as três principais pilhas de tecnologia de Node.js/Python/Go, e as versões são sincronizadas automaticamente com a ramificação do tronco do GitHub. Os usuários corporativos podem usar a orquestração do Kubernetes para obter expansão e contração automáticas. Uma plataforma de comércio eletrônico usa essa solução para atingir 500% durante a Black Friday para lidar com o aumento do tráfego.
Essa resposta foi extraída do artigoKlavis AI: ferramenta de integração do protocolo de contexto de modelo (MCP) para aplicativos de IAO
