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分类General

作者Community

星标691

定价Free

简介

Metorial 是一个强大的 MCP 服务集成枢纽，旨在解决 AI Agent 在调用外部 API 时面临的碎片化问题。它通过统一的接口，将 600 多个第三方应用集成到 MCP 协议中，开发者无需为每个工具重复编写对接代码。它内置了 OAuth 认证、可扩展的架构和监控机制，极大降低了在企业级场景下部署 AI 插件的门槛。简单来说，它就像是 AI 时代的“集成中间件”，让你的 LLM 能够快速、稳定地读写外部数据并触发实际业务流程。

核心亮点

一站式连接 600+ 流行应用，无需重复开发
内置 OAuth 认证，简化第三方授权流程
提供企业级监控，确保 API 调用稳定可靠
极低上手难度，快速扩展 AI Agent 能力边界

完整文档

<br />

<h1 align="center">Metorial (YC F25)</h1>

<p align="center">
面向 AI agents 的开源身份与访问层。<br />
通过一致的 auth、permissions 和 observability 将 agents 连接到真实系统。
</p>

> [!TIP]
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Introduction

Agents 正在被连接到生产系统，但缺乏统一的身份与访问层：访问控制有限、缺乏审计且没有标准的访问限制。Metorial 解决了这些问题。

Metorial 是一个用于 agent 访问外部系统的控制平面。它位于 agents 和 integrations 之间，以一致的方式处理 auth、permissions 和 observability。团队无需临时构建 integration，而是通过一个共享层来标准化 agents 与系统的交互方式。

Core Capabilities- 1200+ integrations，涵盖 SaaS 工具、企业系统、数据源和自定义 MCP servers。

Auth 和 token 生命周期管理，支持 OAuth、API keys、service accounts 及其他凭据流。

内置 RBAC、SAML SSO 和 IAM，确保 agent 访问遵循您现有的安全模型。

Scoped permissions，可针对每个 agent、workflow、团队或环境进行配置。

Audit logs 和可追溯性，记录 agent 的操作，包括哪个 agent 使用了谁的凭据执行了操作。

共享访问模式，在团队和项目间通用，无需编写一次性的集成代码。

Metorial for Developers

Metorial 为开发者提供了一个将 agent 连接到真实系统的统一接口。

在 Claude Code、Codex 和 Cursor 等工具中使用 integrations，且不破坏安全策略。

将 integrations 作为 tools 暴露给任何 agent framework。

将 OAuth、API keys 和其他 auth flows 统一为一个 magic URL。

在项目、环境和人员之间复用 connections。

避免为每个应用重复实现集成和 auth 逻辑。

您只需对接一个 API 或使用一个 connection URL，其余部分由 Metorial 处理。

Metorial for Security

Metorial 为 agent 如何访问系统提供了结构化管理和可见性。- 具有 RBAC、SAML SSO、IAM 和 scoped credentials 的集中式访问控制。

每个 agent 具有清晰的权限边界。

所有操作均有审计日志，包括哪个 agent 使用谁的凭据执行了操作。

可控的集成共享。

一致且安全的凭据处理。

这使得 agent 活动可强制执行且可审计，无需依赖手动流程。让你的 Head of AI 满意，让你的 CISO 安稳入睡。

Ecosystem

Metorial：涵盖 SaaS 工具和企业系统的集成目录。

Metorial Platform：核心引擎，开源且支持私有化部署。

Metorial CLI：用于与集成交互的 agent-first CLI。

Lowerdeck：贯穿整个技术栈的共享库。

Starbase：MCP 调试和测试工具。

SDKs

SDKs 开放了 Metorial API 并与 agent 框架集成。

它们以一致的方式处理 auth、访问控制和 tool 暴露。- <img src="https://raw.githubusercontent.com/metorial/metorial-platform/refs/heads/dev/assets/typescript.png" width="12px" height="12px" /> JavaScript / TypeScript

<img src="https://raw.githubusercontent.com/metorial/metorial-platform/refs/heads/dev/assets/python.svg" width="12px" height="12px" /> Python

如果您想构建自定义集成，请参阅我们的 API documentation 以了解如何直接使用 Metorial API 的详细信息。

Self-Hosting

Metorial Platform 是驱动 Metorial 引擎的核心代码。它是开源的且支持 self-hosted。您可以使用它来运行自己的 Metorial 实例，并由本仓库中的 MCP servers 提供支持。

Quick Start

最简单的入门方式是使用 Metorial Search，这是一个内置的 Web 搜索提供商，无需进行 auth 配置。

JavaScript / TypeScript

typescript

import { Metorial } from 'metorial';


import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';
import { anthropic } from '@ai-sdk/anthropic';
import { stepCountIs, streamText } from 'ai';
let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });
let deployment = await metorial.providerDeployments.create({
  name: 'Metorial Search',
  providerId: 'metorial-search'
});
let session = await metorial.connect({
  adapter: metorialAiSdk(),
  providers: [{ providerDeploymentId: deployment.id }]
});
let result = streamText({
  model: anthropic('claude-sonnet-4-20250514'),
  prompt:
    'Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories.',
  stopWhen: stepCountIs(10),
  tools: session.tools()
});

for await (let part of result.textStream) { process.stdout.write(part); }

使用以下命令安装：

bash

npm install metorial @metorial/ai-sdk @ai-sdk/anthropic ai

### Python

python

import asyncio
import os
from metorial import Metorial
from metorial import metorial_pydantic_ai
from pydantic_ai import Agent
async def main():
  metorial = Metorial(api_key=os.environ["METORIAL_API_KEY"])
deployment = metorial.provider_deployments.create(
    name="Metorial Search",
    provider_id="metorial-search",
  )
session = await metorial.connect(
    adapter=metorial_pydantic_ai(),
    providers=[{"provider_deployment_id": deployment.id}],
  )
agent = Agent(
    "anthropic:claude-sonnet-4-20250514",
    system_prompt="You are a helpful research assistant.",
    tools=session.tools(),
  )
result = await agent.run(
    "Search the web for the latest news about AI agents and summarize the top 3 stories."
  )
  print(result.output)
asyncio.run(main())

使用以下命令安装：

bash

pip install metorial pydantic-ai python-dotenv

## OAuth 集成

在处理需要用户身份验证的服务（如 Slack、GitHub、Google Calendar 或 SAP）时，Metorial 提供 setup sessions 来处理 OAuth 流程，并复用生成的 auth config。

JavaScript / TypeScript

typescript

import { Metorial } from 'metorial';


import { metorialAiSdk } from '@metorial/ai-sdk';
let metorial = new Metorial({ apiKey: process.env.METORIAL_API_KEY! });
let setupSession = await metorial.providerDeployments.setupSessions.create({
  providerId: 'your-slack-provider-id',
  providerAuthMethodId: 'your-slack-auth-method-id'
});
console.log(Authenticate here: ${setupSession.url});
let completed = await metorial.providerDeployments.setupSessions.waitForCompletion([
  setupSession
]);
let session = await metorial.connect({
  adapter: metorialAiSdk(),
  providers: [
    {
      providerDeploymentId: 'your-slack-deployment-id',
      providerAuthConfigId: completed[0]!.authConfig!.id
    }
  ]
});

// Pass session.tools() to your model SDK.

材料/材料

简介

核心亮点

完整文档

Introduction

Core Capabilities- 1200+ integrations，涵盖 SaaS 工具、企业系统、数据源和自定义 MCP servers。

Metorial for Developers

Metorial for Security

Ecosystem

SDKs

Self-Hosting

Quick Start

JavaScript / TypeScript
typescript
`import { Metorial } from 'metorial';`

JavaScript / TypeScript
typescript
`import { Metorial } from 'metorial';`

Provider 配置示例

TypeScript

Python- `pydantic-ai` - PydanticAI + Anthropic

多供应商支持

动机MCP 是一个将 AI 模型连接到外部数据和工具的强大标准，但它侧重于使 AI 客户端（如 Claude Desktop 或 Cursor）能够连接到工具和数据源。

Tech Stack- Model Context Protocol (MCP) - Metorial 由 Model Context Protocol 提供支持，这是一个将 AI 模型连接到外部数据和工具的标准。

Features

Large Server CatalogMetorial server index 已包含超过 5000 个 MCP server。它可以让你非常轻松地为 AI 应用查找并使用 MCP server。所有内容均可搜索且组织有序，方便你根据使用场景找到合适的 server。

Embedded MCP Explorer

Monitoring and Debugging

Built for Developers

License

扫码进交流群

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Core Capabilities- 1200+ integrations，涵盖 SaaS 工具、企业系统、数据源和自定义 MCP servers。

Metorial for Developers

Metorial for Security

Ecosystem

SDKs

Self-Hosting

Quick Start

JavaScript / TypeScripttypescriptimport { Metorial } from 'metorial';

JavaScript / TypeScripttypescriptimport { Metorial } from 'metorial';

Provider 配置示例

TypeScript

Python- pydantic-ai - PydanticAI + Anthropic

多供应商支持

动机MCP 是一个将 AI 模型连接到外部数据和工具的强大标准，但它侧重于使 AI 客户端（如 Claude Desktop 或 Cursor）能够连接到工具和数据源。

Tech Stack- Model Context Protocol (MCP) - Metorial 由 Model Context Protocol 提供支持，这是一个将 AI 模型连接到外部数据和工具的标准。

Features

Large Server CatalogMetorial server index 已包含超过 5000 个 MCP server。它可以让你非常轻松地为 AI 应用查找并使用 MCP server。所有内容均可搜索且组织有序，方便你根据使用场景找到合适的 server。

Embedded MCP Explorer

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Built for Developers

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JavaScript / TypeScript
typescript
`import { Metorial } from 'metorial';`

JavaScript / TypeScript
typescript
`import { Metorial } from 'metorial';`

Python- `pydantic-ai` - PydanticAI + Anthropic