Serveur MCP & API

Serveur MCP et API : vos agents IA travaillent avec le jumeau

Le serveur MCP d'OTS permet à un agent IA de lire la DTO, de l'analyser et de proposer des améliorations ; l'API donne le même accès à vos intégrations.

Disponible

Le problème

Vos agents IA raisonnent sur des documents. Ils n'ont aucune vision fiable de l'organisation.

Ce que fait OTS

Lire le modèle

Contexte, schéma, objets et relations d'un scénario : l'agent sait qui fait quoi, avec quels outils et quelles données.

Analyser

L'agent obtient la même analyse que le Workspace : charge, goulots, dépendances, opportunités d'automatisation.

Proposer, jamais imposer

Les modifications proposées par un agent arrivent en brouillon et attendent la validation d'un humain.

Accès maîtrisés

Jetons dédiés par organisation, droits en lecture ou en proposition, journal de chaque appel.

# Outils exposés par le serveur MCP d'OTS
ots_context() → organisations, espaces, scénarios accessibles
ots_schema() → types d'objets et de relations
ots_read_model(scenario_id, type="task")
ots_analyze(scenario_id) → charge, goulots, opportunités
ots_propose_changes(scenario_id, changes)
  → brouillon, validé par un humain dans Cartographie assistée
Schéma de principe, exemple fictif Boulangeries Paul & Fils.

Exemple concret

Exemple de demande à un agent

« Lis le scénario Noël, identifie les trois tâches les plus répétitives de l'administration des ventes et propose un agent pour la première. » L'agent répond avec un brouillon à valider dans Cartographie assistée.

Dans l'application

Captures réelles

L'écran tel qu'il est aujourd'hui, sur l'organisation de démonstration Horizon Services (données fictives).

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