引言

将 AI 模型连接到外部工具与数据，已经成为构建高级 AI 应用的必备能力。模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 作为一项开放标准应运而生，用于标准化 AI 智能体与外部系统的通信方式——它本质上像一个“通用适配器”（类似 USB-C 接口），让 AI 应用能够以一致的方式接入数据库、API 或其他服务。

在实际落地 MCP 时，开发者通常会引入 MCP Gateway（MCP 网关） 作为中间层。MCP 网关可以被理解为一个平台或代理，用于管理 AI（客户端）与多个 MCP Server（工具/数据源）之间的连接。它通常提供认证、扩缩容、日志、集成管理等关键能力，使得“带工具的 AI 智能体”能够在真实生产环境中可运维、可治理地运行。

在这一赛道上，Klavis AI 是颇具代表性的方案之一。Klavis（2025 年 YC 支持的创业公司）提供云端平台，把 MCP 集成做成近乎“开箱即用”。简单来说，Klavis 提供的是 MCP-as-a-Service：它在自有云基础设施上托管大量常见工具的稳定 MCP Server，并在幕后处理认证（OAuth 2.0、用户授权等）与扩缩容。它还提供面向 Slack、Discord、Web Dashboard 等界面的现成 MCP 客户端集成，以及标准化的 REST API，使你无需从零搭建整套基础设施，就能把“AI 驱动的工具能力”快速接入自己的应用或聊天平台。这种便利性让团队可以非常快地启动：选定需要的工具，Klavis 负责“重活”（Server 托管、Token 管理等）。

但 Klavis 的“托管云便利性”也伴随着明显的权衡：一旦依赖第三方云，你的 MCP 工具调用链路（以及可能涉及的敏感数据或凭证元数据）都会经过外部服务。这对安全、隐私、合规要求严格的企业来说，往往不可接受。大型组织通常会担忧数据驻留、控制权丧失与合规风险。尽管 Klavis 提供一些面向企业的能力（例如基于角色的访问控制，并在路线图中提及私有化/私有云选项），但其核心模式仍假设你愿意接受“云托管”。这天然会引发关于数据安全、供应商锁定、以及企业合规标准能否满足的一系列疑问。因此，很多开发者与 IT 管理者会评估其他 MCP 网关方案，寻找在功能、控制与安全之间更合适的平衡点。

本文将对比 Klavis 的三个值得关注的替代方案：Zapier MCP、ContextForge、Peta。它们分别代表了三种不同路线：

• Zapier MCP —— 云端集成平台路线：把 Zapier 的自动化生态扩展给 AI 智能体。优点是易用、集成数量巨大；代价是同样绑定第三方云（与 Klavis 类似）。

• ContextForge —— IBM 背景的开源“全能型”网关：可自建、可统一多工具，灵活性极强；但复杂度高、缺乏官方支持，利弊并存。

• Peta —— 更新的安全优先型网关：设计更轻量，可部署在私有基础设施（本地或自选云），强调密钥管理、细粒度控制与隐私；但它是商业产品且仍处于成长阶段，也有自身考量。

在对比过程中，我们将围绕：集成能力、部署形态（云托管 vs 自建）、安全特性、复杂度、企业适配性 等维度展开，帮助你在 Klavis 的云中心模型不理想时，找到更适合自身需求的选择。

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Zapier MCP：在超大规模云生态上做 MCP 集成

Zapier MCP 代表了另一种 MCP 集成思路：它不是你自建的“网关软件”，而是 Zapier 将 MCP 标准直接纳入其成熟的云自动化平台。Zapier 以“Zaps”（自动化工作流）连接海量 Web 应用而闻名；而通过 Zapier MCP，这个庞大生态可以通过 MCP 暴露给 AI 助手使用。

实际效果是：AI 模型（例如 LLM 智能体）可以通过标准 MCP 调用，触发 Zapier 支持的 8000+ 应用中的操作。比如创建 Google Calendar 日程、发送 Slack 消息、向 Google Sheets 写入一行、更新 Salesforce 记录等——由 Zapier 后端负责与各服务的真实 API 交互。换句话说，只要某个服务有 Zapier 集成，你的 AI 就能在无需自写连接器的情况下使用它。

从开发者视角看，Zapier MCP 的吸引力主要来自：集成范围广、上手快、零运维（你不需要部署网关，Zapier 在云上运行这层能力）。

主要优势（Pros）

• 海量集成库
  最大优势是可以立即使用 Zapier 约 8000 个预构建集成。AI 智能体可直接执行成千上万种操作（发邮件、更新 CRM、同步表格等），在“集成广度”上几乎没有对手。

• 易用与低门槛
  如果你已经熟悉 Zapier，那么启用 MCP 能力基本就是配置工作：无需运行服务器软件，无需部署运维。对开发者与具备一定技术能力的业务人员都很友好。

• 托管的认证与安全模型
  Zapier 负责对第三方应用的认证流程（OAuth、API Key 等）与凭证存储。AI 智能体不直接接触原始密钥，只发出“我要执行某操作”的请求，由 Zapier 使用用户授权凭证在后台完成执行。你也受益于 Zapier 的运行可靠性与扩缩容能力。

• 无代码工作流编排
  Zapier 本身就是工作流自动化工具，你可以用可视化方式做多步骤流程（条件、过滤、分支等），并让 AI 去触发这些流程。相比“每一步都写代码编排”，原型与落地速度更快。

主要劣势（Cons）

• 云依赖与数据合规顾虑
  所有工具调用都要经过 Zapier 云：你依赖第三方可用性，也必须接受数据（或至少动作元数据）流经第三方的现实。这对某些隐私、合规强约束组织来说仍是障碍，和 Klavis 的顾虑类似。

• 规模化成本
  Zapier 订阅按任务计费；并且在该模型下，每次 MCP 工具调用会消耗额度（文中提到“每次调用计为 2 个 Zapier tasks”），当 AI 高频调用时成本可能迅速上升。与自建方案“主要付算力”不同，Zapier 的边际成本更敏感。

• 定制能力受限 & 小众需求空缺
  你受限于 Zapier 已有的集成能力与既定动作。若需要更深度或更特殊的内部系统交互（或 Zapier 未覆盖的工具），要么做不到，要么得另起一套自定义 MCP Server。

• 实时性与低延迟不足
  Zapier 不是为实时、低延迟交互设计的；它的排队/调度机制可能引入秒级延迟。对“对话中即时返回工具结果”的场景，体验可能不够好；同时也存在速率限制、执行限额等吞吐约束。

• 供应商锁定（Vendor Lock-in）
  一旦你的集成逻辑与流程沉淀在 Zapier 生态中，未来迁移将不轻松；并且价格与产品变化会对你的系统产生结构性影响。

小结
如果你追求“最快把 AI 接入常见 SaaS 工具”、并能接受第三方云依赖，Zapier MCP 非常强。若你更在意控制权、低延迟、深度定制或严格合规，下面的替代方案会更契合。

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ContextForge：IBM 背景的开源“重型武器”（强大但复杂）

ContextForge 是一个功能全面的开源 MCP 网关方案，最初由 IBM Research 等贡献推动。它定位为“功能丰富的网关 + 代理 + MCP Registry”，目标是把多种后端能力统一到一个 MCP 接口之下。

它可以部署在你自己的基础设施中，把任意数量的 MCP Server、传统 REST API、甚至其他 AI 智能体统一成一个“工具集合”供 AI 客户端调用。例如，你可以将遗留 REST/gRPC API 通过虚拟 MCP 工具的方式“封装成 MCP”，让 LLM 像调用标准 MCP 服务一样调用旧系统。它还支持多种传输协议（HTTP/JSON-RPC、WebSocket、SSE，甚至 CLI/stdio），适配不同 AI 应用框架。同时提供可选的 Web 管理 UI，便于管理、调试与观察工具调用情况。

在可扩展性方面，ContextForge 也做了不少“企业级”设计：

• 可容器化部署（Docker），也可通过 pip 安装

• 支持多实例集群与联邦（federation）

• 通过 Redis 等共享状态实现工具目录合并、负载均衡与故障切换

• 提供认证（Basic/JWT）、限流、重试、OpenTelemetry 可观测性等能力

典型用例包括：企业需要把大量内部 API、数据库与工具聚合成一个 MCP 入口；或需要快速把旧系统“MCP 化”以供智能体统一调用。因为是开源 Python 项目，团队可以审计代码、扩展插件、深度定制，也可以参与社区路线图（例如多租户、更复杂鉴权等）。

优势（Pros）

• 广泛集成与联邦能力
  既可连接 MCP 原生工具，也可整合 REST/HTTP API，并把多个后端（甚至多个 ContextForge 实例）联邦成统一的工具注册表。

• 企业能力与可扩展性
  自带认证授权、限流、日志与链路追踪、可横向扩缩容与高可用设计，适合大规模、多团队场景。

• 开源可扩展
  无许可费用，透明可审计，可自定义与插件化扩展，减少供应商锁定。

劣势（Cons）

• 部署与运维复杂度高
  真正发挥 ContextForge 全功能往往意味着要搭一整套基础设施：状态存储、证书与配置、集群治理、联邦调试等。学习曲线陡，需要成熟 DevOps 能力。

• 缺乏官方商业支持与 SLA
  虽有 IBM 参与背景，但并非官方商业产品。关键故障时主要靠社区与自家工程团队排障，对“强依赖 SLA”的组织是一项风险。

• 生态快速变化带来的不确定性
  MCP 与项目本身仍在快速演进阶段，版本更迭可能带来兼容性与稳定性挑战，需要持续投入维护。

• 对小项目可能是“用牛刀杀鸡”
  如果你只需要少量工具集成，部署 ContextForge 可能带来不成比例的运维负担。

小结
ContextForge 是“控制力与集成能力拉满”的方案：适合系统复杂、工具众多、且具备运维能力与工程预算的团队。但若你的目标是更轻量、更快速、更少运维负担，继续往下看。

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Peta：企业级自建的安全优先型 MCP 网关（更轻量、更强调治理）

如果说 Klavis 是“便利的云枢纽”，Peta 则更像“安全优先的自建控制面”。Peta（2025 年末推出）因其强调密钥与策略治理，被形容为“AI 智能体的 1Password”。与 ContextForge 的“全能”与 Klavis 的“全托管”不同，Peta 聚焦企业在把 AI 智能体推向生产后必然遇到的核心需求：密钥安全、细粒度权限、审计与人类审批。有观点将其概括为：相较 ContextForge，Peta 试图用更少复杂度交付更高比例的实际价值（“80% 价值 / 20% 复杂度”）。

核心设计：密钥零暴露（Zero-Trust Secrets）

让 AI 调用工具最大的安全难点之一是：API Key、Token、密码怎么处理？
Peta 的关键策略是：绝不把原始密钥暴露给 AI。

• 所有敏感凭证加密存放在 Peta Vault（部署在你自己的环境内）

• AI 只拿到用于访问 Peta 的短期令牌

• 当 AI 调用工具时，由 Peta 在服务端为该次请求注入密钥，并在返回前剥离敏感信息

• 即便对话日志泄露，也不会包含可用密钥

这显著降低了“凭证泄露”风险，也让密钥轮换无需改 Prompt。

策略校验 + 人类审批（HITL）

Peta 对每个请求做身份校验与策略判定：

• 你可以定义“哪个 Agent 能用哪个工具”“哪些操作只读/只写”“什么时候允许执行”等细粒度规则

• 对高风险动作可启用 人工审批：Peta Desk 会在执行前暂停，让人类在 Console/Slack/Teams 等渠道确认后才继续

这种机制很适合企业里“允许智能体自动化，但关键动作要可控”的场景。

可视化治理与审计

Peta 提供 Console 用于配置、监控与审计：

• 以 RBAC/ABAC 方式定义权限与策略

• 展示全量审计日志：哪个 Agent、对哪个工具、做了什么操作、何时发生、是否审批通过

• 便于合规与排障，也便于做成本与异常行为分析

运维与部署特性

• 可在自选云或本地部署（Kubernetes / Docker 等），云无关

• 支持多租户隔离（适合平台型/ToB 场景）

• 能对 MCP Server 实例做健康检查、路由与一定程度的自动扩缩容

主要权衡点

• 仍然需要部署与配置：虽然比 ContextForge 简化，但依然不是“零运维”；需要部署网关、控制台、审批组件，以及 Vault/日志所需存储，并与企业身份系统集成

• 商业产品而非开源：代码不可任意修改，通常需要订阅/许可；但也意味着可获得支持、SLA 与责任主体

• 资源需求与成熟度：相对“极简网关”更重，需要合理资源规划；作为较新的产品，功能与最佳实践仍在快速演进，早期用户可能需要与厂商更紧密协作

小结
Peta 面向的典型诉求是：“我们想要 Klavis 的‘AI 工具化能力’，但不能把数据与凭证交给第三方云；我们需要能自建、可审计、可审批、可合规的网关。”
它以“安全与治理”为中心，提供一条介于“全开源自研（ContextForge）”与“全托管云服务（Klavis/Zapier）”之间的中间路线。

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结论：如何在便利性、广度、控制与安全之间做选择？

选择 MCP 网关的本质，是在 便利性、集成广度、安全与控制 之间做权衡。Klavis 及其替代方案大致落在这条光谱上的不同位置：

• Klavis：MCP-as-a-Service，最快启动、体验友好、功能齐全；但云托管与数据路径经过第三方，是企业合规与控制权的核心担忧点。

• Zapier MCP：同样云托管，但在“集成广度”和“时间-到-价值（TTFV）”方面极强，尤其适合需要快速连接大量主流 SaaS 的场景；需要关注成本、实时性与锁定风险。

• ContextForge：自建与控制力最强、集成面最广、开源可定制；代价是部署与运维复杂度高、缺少官方商业支持，适合有能力运营复杂基础设施的团队。

• Peta：面向企业的自建中间路线：强调密钥零暴露、细粒度策略、审计与人类审批，更贴合“高敏感动作 + 强治理”场景；代价是需要部署运维、并接受商业产品依赖。

对开发者和 IT 管理者而言，决策通常取决于这些问题：

• AI 要执行的动作是否高度敏感？

• 你需要多少集成、需要多快上线？

• 你是否具备自建与运维能力？

• 你更倾向开源可控，还是商业支持与 SLA？

值得一提的是，很多组织最终可能采用“组合策略”：比如用 Zapier 覆盖通用 SaaS 自动化；对涉及内部系统与敏感数据的能力，则使用自建网关（如 Peta）或更强可控的开源方案（如 ContextForge）来治理。关键在于让选择与项目优先级对齐：追求速度与易用、追求广度与生态、追求控制与深度，或追求安全与合规。

通过理解这些替代方案相对 Klavis 的差异，你就能更有把握地把 AI 安全、可控地融入业务流程，在管理风险与复杂度的同时获得真正的生产力提升。