Sua arquitetura técnica consiste em um mecanismo de processamento de três camadas: uma camada de rastreamento da Web que obtém dados brutos por meio do Firecrawl, uma camada de análise LLM que usa o modelo Claude para extrair informações importantes e uma camada de visualização que gera automaticamente gráficos interativos com base no D3.js. Os dados de teste mostram que a precisão da análise do relatório de 100 páginas do setor atinge 92,3%.
Em um cenário típico de aplicativo, um profissional de marketing digita no Slack/klavis reportgen 竞品分析O sistema executa automaticamente: 1) o rastreamento de 10 fontes de dados confiáveis; 2) a identificação de 7 tipos de elementos principais, como tendências de mercado; e 3) a produção de relatórios HTML compartilháveis contendo gráficos de barras em 3D. Um estudo de caso de uma empresa de consultoria comprovou que a solução reduziu o custo de produção de relatórios trimestrais em 70%.
O desenvolvedor pode modificar omcp_servers/report_generationO modelo Jinja2 no estilo de relatório personalizado, a plataforma oferece 12 categorias de modelos pré-fabricados, como participação de mercado e perfis de usuários. Em termos de otimização de desempenho, ela suporta a configuração de profundidade de rastreamento (timeout=30s) e estratégia de cache (TTL=24h), e leva apenas 8,7 segundos para processar 20 MB de dados da Web.
Essa resposta foi extraída do artigoKlavis AI: ferramenta de integração do protocolo de contexto de modelo (MCP) para aplicativos de IAO
