为 Claude Code、Cursor、Windsurf 以及任何 MCP 客户端提供 32 个 AI 智能体工具。
在终端或 IDE 中构建、测试、评估和部署 AI 智能体。
claude mcp add kopern -- npx -y @kopern/mcp-server然后设置您的 API 密钥：
export KOPERN_API_KEY=kpn_your_key_here添加到您的 .mcp.json（项目级）或 ~/.claude/settings.json（全局级）：
{
"mcpServers": {
"kopern": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@kopern/mcp-server"],
"env": {
"KOPERN_API_KEY": "kpn_your_key_here"
}
}
}
}添加到您的 MCP 设置中：
{
"mcpServers": {
"kopern": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@kopern/mcp-server"],
"env": {
"KOPERN_API_KEY": "kpn_your_key_here"
}
}
}
}如果您的客户端直接支持 HTTP MCP 传输：
{
"mcpServers": {
"kopern": {
"type": "http",
"url": "https://kopern.ai/api/mcp/server",
"headers": {
"Authorization": "Bearer kpn_your_key_here"
}
}
}
}Related MCP server: Google Analytics MCP Server
前往 kopern.ai 并登录
导航至 Settings > API Keys
点击 Generate API Key
复制 kpn_... 密钥
两种密钥类型：
用户级密钥 — 访问所有 30 个平台工具（智能体 CRUD、评估、模板等）
智能体绑定密钥 — 访问所有 32 个工具，包括 kopern_chat 和 kopern_agent_info
工具 | 描述 |
| 创建带有系统提示词、模型、技能和工具的新智能体 |
| 获取完整的智能体配置和元数据 |
| 更新智能体系统提示词、模型、领域或内置工具 |
| 永久删除智能体 |
| 列出所有带有评分和版本的智能体 |
| 向智能体发送消息（支持工具调用） |
| 获取智能体元数据（仅限智能体绑定密钥） |
| 从 37 个现成模板中部署（BTP、法律、电子商务等） |
工具 | 描述 |
| 根据内联测试用例评估系统提示词 |
| 创建可复用的测试套件及用例 |
| 执行评估套件，获取评分和改进建议 |
| AutoTune — 迭代式提示词优化（使用改进建议） |
| 获取评估运行的详细结果和改进建议 |
| 列出套件的评分历史 |
工具 | 描述 |
| 创建多智能体团队（并行、顺序、条件） |
| 使用提示词执行团队任务 |
| 创建带有输入映射的多步骤流水线 |
| 按顺序执行流水线 |
工具 | 描述 |
| 部署可嵌入的聊天小部件 |
| 连接 Telegram 机器人 |
| 连接 WhatsApp Business |
| 连接到 Slack 工作区 |
| 设置入站/出站 Webhook |
| 连接 Gmail 或 Outlook |
| 连接 Google 或 Microsoft 日历 |
工具 | 描述 |
| 列出带有指标的对话会话 |
| 获取完整的会话详情（事件、工具调用、Token） |
| 智能体记忆 CRUD（记忆、回想、遗忘、列出） |
工具 | 描述 |
| 浏览 37 个模板（28 个通用 + 9 个垂直领域） |
| 生成欧盟 AI 法案合规报告 |
| Token 使用量、成本、各智能体明细 |
| 将智能体导出为便携式 JSON |
| 从 JSON 导出文件导入智能体 |
> Use kopern_create_agent to create a customer support agent for my SaaS product> Use kopern_grade_prompt to test my system prompt with these cases:
- "What's your refund policy?" should mention "30-day guarantee"
- "Can I cancel?" should be empathetic and provide steps> Use kopern_list_templates to show me business templates, then deploy the "restaurant" one> Run kopern_run_grading on my agent — it will return scores AND improvement notes.
Then run kopern_run_autoresearch to optimize using those suggestions automatically.> Create an agent, add a grading suite with 5 test cases, run grading,
then run autoresearch to optimize the prompt to 90%+ score变量 | 必需 | 默认值 | 描述 |
| 是 | — | 您的 Kopern API 密钥 ( |
| 否 |
| 自定义端点 URL |
此包是一个轻量级的 stdio 转 HTTP 桥接器。它从您的 MCP 客户端接收 stdin 上的 JSON-RPC 消息，将其转发到 Kopern 可流式传输的 HTTP 端点，并将响应返回到 stdout。
Claude Code ──stdin──> @kopern/mcp-server ──HTTP──> kopern.ai/api/mcp/server
<──stdout── <──JSON──Kopern 服务器处理所有 MCP 协议方法（initialize、tools/list、tools/call、ping）。零依赖 —— 仅需 Node.js 18+ 和 fetch。
MIT
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.
Create and manage AI agents that collaborate and solve problems through natural language interacti…
The agent-native cloud: database, functions, AI, storage, computers. 50 tools, one API key.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/berch-t/kopern'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
