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Le serveur MCP Meilisearch fait le lien entre les assistants IA et votre instance Meilisearch, permettant des opérations sur la base de données, la gestion des index, la configuration des paramètres, et le contrôle des clés API directement depuis des workflows IA ou des outils d’automatisation.
Le serveur MCP git-mcp-go permet une interaction transparente avec les dépôts Git en utilisant des Large Language Models (LLMs), permettant aux assistants IA d’automatiser les tâches de gestion du code source comme les vérifications de statut, les commits, la gestion des branches, et plus encore via un protocole standardisé.
Le serveur Milvus MCP connecte les assistants IA et les applications alimentées par LLM à la base de données vectorielle Milvus, permettant une recherche vectorielle avancée, la gestion des embeddings et une mémoire contextuelle pour des workflows IA intelligents dans FlowHunt.
Le serveur Neo4j MCP fait le lien entre les assistants IA et la base de données graphique Neo4j, permettant des opérations sur le graphe, des requêtes Cypher et une gestion automatisée des données en langage naturel, de manière sécurisée, directement depuis des environnements IA comme FlowHunt.
Le serveur MCP arXiv fait le lien entre les assistants IA et le dépôt d’articles scientifiques arXiv, permettant des recherches en langage naturel, la récupération de métadonnées, le téléchargement de PDF et le chargement direct du contenu des articles dans des LLM. Il simplifie les flux de travail de recherche académique et rend la littérature scientifique plus accessible aux développeurs et agents IA.
Le Serveur MCP Mobile permet une automatisation et une interaction transparentes et évolutives avec les appareils iOS et Android dans FlowHunt, faisant le lien entre les agents IA et les LLMs avec les environnements mobiles réels et virtuels pour les tests, l'extraction de données et le développement.
Le serveur Tavily MCP intègre des fonctionnalités puissantes de recherche web, de récupération directe de réponses et d’agrégation d’actualités dans FlowHunt et d'autres environnements alimentés par des LLM grâce à l’API de recherche de Tavily. Il simplifie la recherche, l’automatisation et les solutions d’IA contextuelles en permettant un accès en temps réel à des informations de haute qualité.
