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## Schéma détaillé de l'installation

```
PC Principal (Windows 11 Pro)
│
├── Disque principal (Crucial T700 - 2 To)
│   ├── Windows 11
│   ├── Logiciels principaux
│   ├── Ollama + WSL2
│
├── Disques Crucial P3 (4 To x2)
│   ├── P3 (1)
│   │   ├── Modèles LLM
│   │   └── Fine-tuning (LoRA)
│   └── P3 (2)
│       └── Données (notes, code, contenus)
│
└── SSD MX500 SATA
    └── Sauvegardes & temporaires

Serveur Windows Server 2025
│
├── Disque NVMe Gen3
│   ├── OS
│   ├── IIS
│   ├── Next.js
│   ├── Strapi
│   └── Base vectorielle (RAG avec Ragflow)
│
├── SSD 240 Go SATA
│   ├── FastAPI
│   └── Ollama (Mistral 7B)
│
├── HDD RAID1
│   └── Données site web (images, médias)
│
└── HDD 8To / 3To
    └── Sauvegardes & archives
```

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## Intégration et Avantages de n8n et MCP

### n8n (Automatisation de workflows open-source)

- **Description :** Plateforme visuelle d'automatisation permettant de créer des workflows entre API, fichiers, bases de données et services locaux ou cloud.
- **Licence :** Gratuit en auto-hébergement, version cloud payante si hébergée par n8n.io
- **Utilisations recommandées :**
    - Automatiser la synchronisation entre Ragflow, Strapi, fichiers de code, notes Obsidian
    - Déclencher des actions : sauvegarde automatique, traitement de données, appel de modèles LLM
    - Lier des événements : création d’un fichier → ajout dans la base vectorielle

#### 🚀 Installation de n8n (Docker - Serveur ou PC Principal)

```bash
docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  -e N8N_HOST=localhost \
  -e N8N_PORT=5678 \
  n8nio/n8n
```

- Accès ensuite à l’interface : [http://localhost:5678](http://localhost:5678/)
- Créer un utilisateur, commencer à connecter tes services.

#### ✅ Exemples de workflows utiles

- Fichier ajouté dans `/mnt/d/notes` → envoyer dans Ragflow via HTTP Request
- Webhook Strapi → traitement avec LLM → export JSON/Markdown
- Surveillance d’un dossier → déclenchement d’un fine-tuning

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### MCP (Machine Learning Control Panel)

- **Description :** Interface open-source pour gérer et visualiser les modèles LLM, entraînements, datasets.
- **Licence :** Gratuit (open-source), fonctionne via Docker ou installation manuelle.

#### 🔧 Installation MCP (avec Docker)

```bash
git clone https://github.com/mgoin/MCP.git
cd MCP
sudo docker-compose up --build
```

- Interface Web accessible à : [http://localhost:8000](http://localhost:8000/) ou via ton IP réseau

#### ✅ Utilisation typique

- Visualisation en temps réel de l’activité de tes modèles (RAM, VRAM, charge CPU)
- Gestion de sessions de fine-tuning via interface graphique
- Déploiement local de modèles LoRA/Ollama
- Intégration avec ChromaDB ou Ragflow pour annotation automatique

#### 💡 Fonctionnalités supplémentaires intéressantes

- Création de profils pour tes différents modèles
- Suivi des performances GPU/CPU (intégration avec `nvitop` ou Prometheus)
- Logs centralisés de toutes les exécutions

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## Utilisation combinée n8n + MCP

### 🔄 Scénario synergique

- **n8n** automatise les déclenchements (surveillance de dossiers, synchronisation de données, webhooks d’Obsidian ou Strapi)
- **MCP** exécute les tâches IA correspondantes et fournit un tableau de bord pour suivre chaque étape.

### 🔗 Exemple concret

1. n8n surveille `/mnt/d/notes` sur ton PC principal.
2. Lorsqu’un nouveau fichier est détecté, il appelle une API FastAPI (ou script Python) qui :
    - alimente Ragflow avec le contenu
    - déclenche une session de fine-tuning si besoin (via API MCP ou ligne de commande)
3. MCP enregistre l’opération, affiche l’état de la RAM/VRAM, et permet de suivre l'entraînement.

### 🧠 Avantages de la combinaison

- **Automatisation complète sans intervention manuelle.**
- **Contrôle fin et centralisé de toutes les IA.**
- **Surveillance continue avec logs et retour visuel.**

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## Tirer le Meilleur Parti de ChatGPT Plus & Cursor Pro

### Avantages de ChatGPT Plus

- Accès prioritaire et performances optimisées
- Complémentarité avec modèles locaux

### Avantages de Cursor Pro

- IDE optimisé pour l'IA
- Intégration transparente avec modèles locaux et GPT-4

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## Installation et Optimisation de Ragflow (sur le serveur)

#### Pré-requis

```bash
npm install -g ragflow-cli
```

#### Configuration

```bash
ragflow init rag-db
cd rag-db
```

#### Installation des dépendances

```bash
pip install ragflow chromadb
```

#### Démarrage de Ragflow

```bash
ragflow start
```

### Optimisation des ressources

- **Disque :** NVMe Gen3
- **RAM dédiée :** 24 Go

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## Optimisation RAMDISK

- Accélère accès temporaires durant fine-tuning
- Taille : 16 Go (PC principal)
- Logiciel : **ImDisk Toolkit**

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## Tableau des commandes Nvidia

|Commande|Description|
|---|---|
|`nvidia-smi`|Affiche usage GPU actuel, mémoire, température.|
|`nvidia-smi -l 1`|Rafraîchissement toutes les secondes|
|`nvidia-smi -q`|Rapport complet GPU|
|`nvcc --version`|Version CUDA installée|
|`nvitop`|Surveillance interactive temps réel (GPU)|

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## Surveillance Ollama

```bash
ollama ps
```

Ce guide intègre désormais des outils puissants comme **n8n** pour l’automatisation, et **MCP** pour le contrôle de tes modèles IA, tous deux auto-hébergeables et gratuits, parfaitement intégrés à ton infrastructure locale, avec une synergie complète pour automatiser, surveiller et ajuster intelligemment ton flux de travail IA.

[[Agent LLM Classes recherches 1]]
[[LLM Cursor]]
[[LLM Obsidian]]
[[Piste d'améliorations du projet IA locale]]
[[Optimisation bios serveur]]