Preuve technique avant l'appel commercial.

Examinez les standards derrière une construction IdeaBosque avant un appel : modules Model Context Protocol (MCP) cohérents, connecteurs typés, tests, limites de débit, journaux d'audit, instructions de déploiement et runbooks opérateur. Le livrable est du code de production que votre équipe peut posséder, ou une plateforme gérée que nous exploitons avec vous.

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Le Model Context Protocol (MCP) est un standard ouvert pour connecter les agents d'IA aux systèmes externes. IdeaBosque publie un standard de code afin que chaque module MCP — HubSpot, NetSuite, BigCommerce, Shopify et plus — soit construit, testé et audité de la même façon.

01—Standard de modules MCP

Un schéma de module, chaque connecteur.

MCP_CONFIGURATION

Chaque module expose ses capacités via une déclaration MCP_CONFIGURATION uniforme : outils, ressources et prompts. La colonne vertébrale et le processus de revue savent exactement à quoi s'attendre.

  • Outils, ressources et prompts déclarés dans MCP_CONFIGURATION
  • Schémas partagés d'auth, d'erreur et de limite de débit sur tous les modules
  • Compatibilité Python 3.8+ — les modules s'exécutent sur l'infrastructure existante sans mises à niveau du runtime
  • Attentes de test uniformes : chaque outil a des tests requête/réponse et une couverture des chemins d'erreur

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02—Schéma de livraison des connecteurs

Chaque connecteur est livré avec la même posture opérationnelle.

Client typé + gouvernance

  • Client typé avec signatures de méthodes explicites et types de retour
  • Gestion d'auth : OAuth, clés API et mTLS gérés par connecteur, jamais codés en dur
  • httpx HTTP/2 avec backoff exponentiel et jitter
  • Limiteurs de débit modulaires (token bucket, sliding window, par système)
  • Erreurs structurées avec statut HTTP, code d'erreur fournisseur et classification de retry
  • Journalisation d'audit : chaque requête et réponse journalisées avec latence et résultat
  • Couverture de tests : tests d'intégration contre sandbox, tests mock pour les chemins d'erreur
03—Schéma de runtime de l'agent

La colonne vertébrale d'orchestration est le livrable.

Colonne vertébrale d'orchestration d'agents IA + posture opérationnelle

  • La colonne vertébrale coordonne l'agent, achemine le dispatch d'outils à travers les modules MCP et applique les limites de débit
  • System prompt et descriptions d'outils versionnés avec le code du module
  • Session store pour les conversations multi-tours avec rétention configurable
  • Journaux d'audit pour chaque appel d'outil : requête, réponse, latence, résultat
  • Observabilité : logs structurés, métriques et traces envoyés vers votre stack de supervision
  • Chemins de repli : dégradation progressive lorsqu'un backend est indisponible
  • Runbook opérateur : déploiement, rollback, réponse aux incidents et opérations courantes
04—Schéma de données et graphe de connaissances

Le graphe complète le système d'enregistrement ; il ne le remplace jamais.

Neo4j + Dagster

Neo4j stocke le graphe de catalogue statique : relations produits, correspondances fournisseurs, règles de substitution et configurations de marge. L'état opérationnel en temps réel tel que les niveaux d'inventaire, le statut des commandes et la disponibilité reste dans les systèmes source où il appartient.

  • Neo4j pour le raisonnement relationnel : fournisseurs alternatifs, pièces substituts, hiérarchies de catégories
  • Dagster pour l'ELT : assets, ops, schedules et sensors — déclarés, versionnés, observables
  • Fichiers partitionnés Hive dans S3, chargements incrémentaux par watermark, écritures idempotentes
  • dbt pour les transformations vers Redshift / Athena
  • L'état en temps réel reste dans le système d'enregistrement ; le graphe ne devient pas une seconde source de vérité
05—Artefacts publics

Écrits d'ingénierie et plans d'exemple que vous pouvez demander avant une construction.

06—Forme de la mission

Phases à périmètre fixe, démonstrations hebdomadaires et transmission définie.

Comment les missions sont cadrées

La Découverte dure une semaine et produit l'inventaire des systèmes, la cartographie des flux et le plan de construction. Les premières constructions durent typiquement 5 à 8 semaines au total. Vous connaissez le périmètre complet et le coût après la Découverte avant de vous engager dans la construction, et chaque phase se termine par un logiciel fonctionnel ou un artefact concret de transmission.

Envoyez vos systèmes source, limites de flux et transmission cible.

Plus vous êtes précis sur les backends, les contraintes et la transmission, plus vite un ingénieur peut confirmer l'adéquation, les risques et la plus petite première construction utile. Les coûts de modèle et d'inférence sont intégrés dans la Découverte : les flux agentiques modifient le ratio GPU/CPU, et le plan de construction reflète la stratégie de modèle (pointe, poids ouverts ou hybride) qui correspond à votre plafond de latence et de coût. La stratégie de modèles n'est pas un choix unique : les modèles de pointe convergent désormais vers un contexte de 1M de tokens à trois paliers de prix, et les modèles à poids ouverts égalent les modèles de pointe fermés sur la plupart des charges de travail. Le plan de construction achemine vers le modèle capable le moins coûteux par tâche, y compris les poids ouverts auto-hébergés pour les charges de travail air-gapped ou sensibles au coût.

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