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## Intégration et Avantages de n8n

### 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)

```
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
    
- 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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## Intégration et Avantages de MPC

### 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)

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

- Interface Web accessible à : 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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