coffreobsidian/Serveur perso/Piste d'améliorations du projet IA locale.md

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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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