Jenova AI：首个原生支持 MCP 的智能体平台

Jenova AI 是首个为 Model Context Protocol (MCP) 生态系统原生构建的智能体平台，让您能够通过单一的智能界面连接无限的工具和服务。当传统的 AI 助手在工具集成和可靠性方面举步维艰时，Jenova 在数百个并发连接中实现了 97.3% 的工具调用成功率——彻底改变了您在 Gmail、Google Calendar、Slack、GitHub 以及数十个其他平台上自动化工作流的方式。

Jenova 的与众不同之处：

✅ 一键式 MCP 服务器集成 – 通过 URL 或 OAuth 在几秒钟内连接远程服务器

✅ 97.3% 的工具可靠性 – 多智能体架构确保执行的一致性

✅ 无限扩展 – 基于向量的路由可处理数百个工具而无性能损失

✅ 跨平台访问 – 在网页、iOS 和 Android 上提供完整功能

要理解这为何重要，让我们来看看当今用户在尝试构建实用的 AI 智能体时所面临的挑战。

快速解答：什么是 Jenova AI？

Jenova AI 是一个原生支持 MCP 的智能体平台，通过标准化的协议集成连接无限的工具和服务，为自动化的多步骤工作流实现了 97.3% 的可靠性。 它基于 Model Context Protocol 构建，可以无缝访问官方的第一方服务器（Gmail、Google Calendar、Google Drive）和企业级的第三方实现。

核心功能：

• 通过简单的 URL 或 OAuth 认证连接远程 MCP 服务器
• 跨多个服务执行复杂的多步骤工作流
• 访问 20 多个原生研究和生产力工具
• 在网页、iOS 或 Android 上部署，功能保持一致

问题所在：AI 智能体无法大规模可靠地使用工具

从“会思考的 AI”转变为“会行动的 AI”，依赖于一个关键能力：可靠的工具集成。然而，当前的方法面临着根本性的限制，阻碍了实际部署。

核心挑战：

• 工具过载导致性能崩溃 – 系统在管理 50 多个并发集成时会失败
• 认证复杂性 – 每个服务都需要自定义的 OAuth 实现
• 可靠性差距 – 在生产环境中，工具调用失败率超过 20%
• 上下文限制 – 庞大的工具定义会耗尽模型的 token 限制
• 访问碎片化 – 仅限桌面的解决方案限制了在现实世界中的实用性

工具过载会降低智能体性能

随着用户添加更多集成，传统的智能体系统会出现严重的性能下降。对社区报告的分析揭示了一个一致的模式：拥有 60 多个工具的智能体会遇到上下文大小错误，而管理 200 多个工具的智能体则面临模型混淆和延迟增加的问题。

根本问题在于架构：大多数系统将所有工具定义同时加载到模型的上下文窗口中。这种方法为人为地限制了集成能力——迫使用户在功能广度和系统可靠性之间做出选择。

认证过程增加了集成摩擦

将 AI 智能体连接到现实世界的服务需要应对复杂的认证协议。每个平台实现 OAuth 的方式都不同，具有不同的 token 刷新机制、范围要求和安全策略。

对于个人开发者或小团队来说，即使是为少数几个服务实现安全认证，也需要数周的工程工作。随着 API 的演变，维护这些集成会增加持续的开销。这种摩擦解释了为什么大多数 AI 智能体的实现仍然局限于一小部分预配置的工具。

可靠性差距削弱了信任

工具调用的可靠性直接影响用户信任和实际效用。当一个智能体未能执行关键操作——发送一封重要邮件、更新一个日历事件或创建一个文档——用户就会对自动化失去信心。

行业分析表明，对于复杂的多步骤工作流，生产环境中的工具调用失败率通常超过 20%。这些失败源于多种原因：不正确的参数格式、API 速率限制、网络超时以及模型对不存在的工具能力的幻觉。

Model Context Protocol 提供了基础

Model Context Protocol (MCP) 通过标准化解决了这些挑战。作为一个开放协议，MCP 在 LLM 应用和外部数据源及工具之间建立了一个通用接口。

通过为工具发现、认证和执行定义一致的模式，MCP 消除了为每个服务编写自定义集成代码的需要。然而，协议本身只是基础设施——要实现实际效用，需要一个专门为大规模利用 MCP 能力而构建的智能体平台。

解决方案：Jenova 的原生 MCP 架构

Jenova AI 是为 Model Context Protocol 生态系统量身打造的，提供了第一个既能实现无限集成能力又具备生产级可靠性的智能体平台。

传统 AI 智能体	Jenova AI
超过 50 个工具后性能下降	处理数百个工具而无延迟
每个服务都需要自定义 OAuth	通过 MCP 一键认证
20% 以上的工具调用失败率	所有集成可靠性达 97.3%
仅限桌面访问	在网页、iOS、Android 上功能齐全
需要手动选择工具	智能路由到最佳工具

轻松集成 MCP 服务器

Jenova 通过两种连接方法消除了集成复杂性：

远程服务器 URL： 通过提供其端点 URL 连接任何与 MCP 兼容的服务器。这种方法支持自定义实现、第三方服务和实验性工具，无需平台批准或配置。

OAuth 认证： 对于需要账户访问的服务，Jenova 会处理完整的 OAuth 流程。点击连接，通过服务的标准界面授权，平台会管理 token 的存储、刷新和安全。

该平台包含一个广泛的预集成服务器库：

• 来自 Google（Gmail、Calendar、Drive、Docs）、Slack、GitHub 等主要平台的官方第一方服务器
• 来自 Klavis AI 等合作伙伴的企业级第三方服务器，Klavis AI 是一家 Y Combinator 公司，提供符合 SOC 2 标准的托管 MCP 实现
• 社区贡献的服务器，用于专业工具和利基服务

用于个性化自动化的自定义指令

每个连接的 MCP 服务器都支持自定义指令配置。这些设置确保自动化操作符合您的特定偏好和工作流：

• Gmail 服务器： 默认签名、首选发送地址、标准抄送收件人
• Calendar 服务器： 默认会议时长、事件之间的缓冲时间、首选时区
• 文档服务器： 模板偏好、格式标准、默认共享权限

自定义指令会自动应用于所有相关的工具调用，无需重复指定参数，并确保自动化工作流的一致性。

用于扩展和可靠性的多智能体架构

在底层，Jenova 的架构 采用了一个专为 MCP 工具编排设计的复杂多智能体系统。这种方法在支持无限并发集成的同时，实现了 97.3% 的工具调用可靠性。

基于向量的工具索引： Jenova 并不将所有工具定义加载到模型的上下文中，而是维护一个工具能力的向量数据库。在处理请求时，系统会执行语义搜索以识别 5-10 个最相关的工具，然后仅将这些定义加载到上下文中。

这种架构完全消除了工具过载问题。无论您连接了 20 个服务器还是 200 个，模型只看到与当前任务相关的工具——无论总集成数量如何，都能保持一致的性能。

智能工具路由： 系统会分析每个用户请求，以确定最佳的工具选择和执行顺序。对于跨多个服务的复杂多步骤工作流，Jenova 会自动编排必要的工具调用，同时在整个过程中保持上下文。

错误恢复和重试逻辑： 当工具调用因暂时性问题（API 速率限制、网络超时）失败时，系统会采用带指数退避的智能重试策略。这种弹性对平台的高可靠性率做出了重要贡献。

用于研究和生产力的原生工具

除了 MCP 集成，Jenova 还包括 20 多个用于常见研究和生产力任务的原生工具。这些内置功能可与您的 MCP 服务器协同工作，并可单独切换：

搜索与发现：

• Google Search, Images, Maps, Scholar
• YouTube, Reddit, GitHub Search
• Amazon, eBay, App Store, Play Store Search
• Google Flights and Hotels

内容创作：

• 图像生成
• 文档生成 (PDF, Word, TXT, CSV)

原生工具在多步骤工作流中与 MCP 服务器无缝集成。例如，您可以通过 Amazon Search 研究产品，通过 eBay Search 比较价格，然后通过您的 Gmail MCP 服务器将结果通过电子邮件发送出去——所有这些都在一次对话中完成。

模型无关的智能

Jenova 支持来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的最先进模型，让您可以根据任务要求、成本考虑或性能偏好灵活选择。

平台的 Model Router 会分析每个请求，并根据以下因素自动选择最佳模型：

• 任务复杂性和推理要求
• 工具调用模式和可靠性需求
• 响应时间预期
• 特定工作流的成本效益

这种智能路由确保您在有效管理各种工作负载成本的同时，为每个任务获得最佳性能。

工作原理：从设置到执行

第 1 步：连接您的 MCP 服务器

在 Jenova 中导航到 MCP 服务器部分。浏览预集成的库或通过 URL 添加自定义服务器。对于需要认证的服务，点击“连接”并通过服务的标准界面完成 OAuth 流程。平台会自动处理所有 token 管理。

第 2 步：配置自定义指令（可选）

对于每个连接的服务器，访问设置面板以定义自定义指令。例如，配置您的 Gmail 服务器始终包含您的专业签名，并在发送给客户的邮件中抄送您的助手。这些偏好会自动应用于所有相关的工具调用。

第 3 步：启用原生工具

查看原生工具库并打开您希望使用的功能。如果您经常研究产品，请启用 Amazon 和 eBay Search。如果您处理学术内容，请激活 Google Scholar。您可以随时调整这些设置。

第 4 步：用自然语言描述您的任务

只需描述您想完成的事情：“研究排名前 5 的项目管理工具，比较它们的价格，然后将摘要通过电子邮件发送给我的团队。”Jenova 的多智能体系统会分析请求，识别 MCP 服务器和原生功能中的相关工具，并规划执行顺序。

第 5 步：审查并批准工具调用

在执行修改数据的操作（发送邮件、创建日历事件、编辑文档）之前，Jenova 会呈现计划的工具调用供您审查。您可以批准、修改参数或取消单个操作。此审批工作流确保您对自动化任务保持控制。

第 6 步：监控执行和结果

观察 Jenova 执行工作流，实时显示每个工具调用及其结果。对于上述研究任务，您将看到来自多个来源的搜索结果、编译的摘要以及邮件发送的确认——所有这些都在一个对话线程中完成。

真实世界应用：您可以自动化什么

📧 邮件和沟通工作流

场景： “查找过去一周内所有来自客户的未读邮件，总结关键行动项，并为后续跟进创建日历事件。”

传统方法： 手动查看收件箱，提取信息，切换到日历应用，创建单个事件——大约需要 30-45 分钟。

Jenova AI: 执行 Gmail 搜索，分析邮件内容，提取行动项，并创建具有适当细节和时间的日历事件——在 2 分钟内完成。

主要优势：

• 同时处理数十封邮件
• 在邮件内容和日历安排之间保持上下文
• 应用关于会议时长和缓冲时间的自定义指令
• 提供所有已执行操作的摘要以供审查

📊 研究和分析任务

场景： “研究排名前 10 的 AI 智能体平台，比较它们的 MCP 支持、定价和关键功能，然后创建一个比较电子表格。”

传统方法： 手动进行网络搜索，访问多个网站，提取信息，在电子表格中整理——大约需要 2-3 小时。

Jenova AI: 在 Google、GitHub 和产品网站上执行并行搜索，提取结构化信息，并生成带有比较数据的格式化 CSV 文件——在 5 分钟内完成。

主要优势：

• 同时搜索多个来源
• 从非结构化内容中提取结构化数据
• 生成即用型电子表格格式
• 包含源链接以供验证

💼 项目管理自动化

场景： “审查分配给我的 GitHub 问题，为高优先级项目创建 Jira 工单，并向我的经理发送状态更新。”

传统方法： 查看 GitHub，手动创建格式正确的 Jira 工单，起草带有状态摘要的邮件——大约需要 45-60 分钟。

Jenova AI: 通过 MCP 服务器查询 GitHub API，分析优先级和上下文，通过 MCP 服务器创建格式化的 Jira 工单，并通过 Gmail MCP 服务器发送全面的状态邮件——在 3 分钟内完成。

主要优势：

• 在各平台间保持一致的格式
• 保留相关项目之间的上下文和链接
• 应用关于工单模板的自定义指令
• 自动生成专业的项目状态摘要

📱 移动生产力

场景： 在通勤途中，您需要因意外冲突重新安排明天的会议，通知所有参与者，并更新您的任务列表。

传统方法： 在移动设备上不切实际——需要在日历应用、邮件应用和任务管理器之间切换，并进行大量手动输入。

Jenova AI: 通过 iOS 或 Android 应用，用自然语言描述情况。智能体识别受影响的会议，根据参与者的空闲时间提出新的时间，发送重新安排的邮件，并更新任务——所有这些都来自一个单一的移动界面。

主要优势：

• 在移动设备上完全访问 MCP 服务器
• 支持语音输入，实现免提操作
• 桌面和移动设备功能一致
• 实时执行并立即确认

常见问题

Jenova AI 的费用是多少？

Jenova AI 提供免费和付费订阅两种方案。免费方案提供对所有核心功能的完全访问，包括无限的 MCP 服务器连接、原生工具、自定义指令和多智能体工作流，但有每日使用限制。付费订阅者则享有更高的使用限制，以满足密集的自动化需求。请访问 www.jenova.ai 查看当前的定价详情。

使用 Jenova 需要技术知识吗？

不需要任何技术专长。Jenova 处理了 MCP 服务器集成、OAuth 认证和工具编排的所有技术复杂性。您只需通过界面连接服务器，用自然语言描述任务，并在执行前审查建议的操作。该平台是为最终用户设计的，而不是开发者。

Jenova 与其他 AI 智能体平台相比如何？

Jenova 是第一个专门为 Model Context Protocol 生态系统构建的平台。虽然其他平台可能通过自定义代码支持有限的工具集成，但 Jenova 的原生 MCP 架构 能够实现无限集成，可靠性高达 97.3%。基于向量的工具路由消除了在添加更多服务器时性能下降的问题——这是传统方法的一个根本限制。

连接服务时我的数据安全吗？

是的。Jenova 由位于纽约的科技公司 Azeroth Inc. 开发，该公司有严格的数据隐私政策。平台不会使用您的数据来训练 AI 模型。OAuth token 经过加密并安全存储。来自 Klavis AI 等合作伙伴的第三方 MCP 服务器保持 SOC 2 合规性。您可以控制连接哪些服务，并可以随时撤销访问权限。

Jenova 可以与自定义或内部工具一起工作吗？

当然可以。Jenova 支持通过远程 URL 连接到任何与 MCP 兼容的服务器。如果您的组织有带有 MCP 服务器实现的内部工具，您可以直接集成它们。这种灵活性使得在标准生产力工具之外，还可以自动化专有工作流和自定义业务流程。

Jenova 在移动设备上能用吗？

是的。Jenova 通过原生移动应用在 iOS 和 Android 上提供完整功能。所有的 MCP 服务器连接、原生工具和多智能体功能在移动设备上都可用，并且与桌面版具有相同的可靠性。这种跨平台的一致性使您无论在哪里工作都能实现自动化。

结论：AI 智能体的未来已来

从回答问题的 AI 助手到执行任务的 AI 智能体，这一转变需要可靠、可扩展的工具集成。Jenova AI 通过其原生 MCP 架构实现了这一能力，在无限集成中实现了 97.3% 的工具可靠性，同时保持了稳定的性能。

通过消除认证、工具编排和多步骤工作流执行的技术复杂性，Jenova 使实用的 AI 自动化对每个人都触手可及。无论您是管理邮件工作流、进行研究、协调项目还是自动化日常任务，该平台都提供了改变您工作方式的基础设施。

Model Context Protocol 生态系统正在迅速扩展，新的服务器和功能不断推出。作为一个原生支持 MCP 的平台，Jenova 自动从这种增长中受益——让您通过一个单一的智能界面访问一个不断扩大的工具和服务宇宙。

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