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## Intégration et Avantages de n8n
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### n8n (Automatisation de workflows open-source)
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- **Description :** Plateforme visuelle d'automatisation permettant de créer des workflows entre API, fichiers, bases de données et services locaux ou cloud.
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- **Licence :** Gratuit en auto-hébergement, version cloud payante si hébergée par n8n.io
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- **Utilisations recommandées :**
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- Automatiser la synchronisation entre Ragflow, Strapi, fichiers de code, notes Obsidian
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- Déclencher des actions : sauvegarde automatique, traitement de données, appel de modèles LLM
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- Lier des événements : création d’un fichier → ajout dans la base vectorielle
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#### 🚀 Installation de n8n (Docker - Serveur ou PC Principal)
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docker run -it --rm \
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-p 5678:5678 \
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-v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
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-e N8N_HOST=localhost \
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-e N8N_PORT=5678 \
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n8nio/n8n
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```
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- Accès ensuite à l’interface : http://localhost:5678
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- Créer un utilisateur, commencer à connecter tes services.
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#### ✅ Exemples de workflows utiles
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- Fichier ajouté dans `/mnt/d/notes` → envoyer dans Ragflow via HTTP Request
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- Webhook Strapi → traitement avec LLM → export JSON/Markdown
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- Surveillance d’un dossier → déclenchement d’un fine-tuning
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## Intégration et Avantages de MPC
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### MCP (Machine Learning Control Panel)
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- **Description :** Interface open-source pour gérer et visualiser les modèles LLM, entraînements, datasets.
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- **Licence :** Gratuit (open-source), fonctionne via Docker ou installation manuelle.
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#### 🔧 Installation MCP (avec Docker)
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git clone https://github.com/mgoin/MCP.git
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cd MCP
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sudo docker-compose up --build
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- Interface Web accessible à : http://localhost:8000 ou via ton IP réseau
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#### ✅ Utilisation typique
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- Visualisation en temps réel de l’activité de tes modèles (RAM, VRAM, charge CPU)
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- Gestion de sessions de fine-tuning via interface graphique
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- Déploiement local de modèles LoRA/Ollama
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- Intégration avec ChromaDB ou Ragflow pour annotation automatique
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#### 💡 Fonctionnalités supplémentaires intéressantes
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- Création de profils pour tes différents modèles
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- Suivi des performances GPU/CPU (intégration avec `nvitop` ou Prometheus)
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- Logs centralisés de toutes les exécutions
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## Utilisation combinée n8n + MCP
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### 🔄 Scénario synergique
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- **n8n** automatise les déclenchements (surveillance de dossiers, synchronisation de données, webhooks d’Obsidian ou Strapi)
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- **MCP** exécute les tâches IA correspondantes et fournit un tableau de bord pour suivre chaque étape.
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### 🔗 Exemple concret
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1. n8n surveille `/mnt/d/notes` sur ton PC principal.
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2. Lorsqu’un nouveau fichier est détecté, il appelle une API FastAPI (ou script Python) qui :
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- alimente Ragflow avec le contenu
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- déclenche une session de fine-tuning si besoin (via API MCP ou ligne de commande)
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3. MCP enregistre l’opération, affiche l’état de la RAM/VRAM, et permet de suivre l'entraînement.
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### 🧠 Avantages de la combinaison
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- **Automatisation complète sans intervention manuelle.**
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- **Contrôle fin et centralisé de toutes les IA.**
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- **Surveillance continue avec logs et retour visuel.**
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## Tirer le Meilleur Parti de ChatGPT Plus & Cursor Pro
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### Avantages de ChatGPT Plus
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- **Accès prioritaire et performances optimisées**
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- **Complémentarité avec modèles locaux**
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### Avantages de Cursor Pro
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- **IDE optimisé pour l'IA**
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- **Intégration transparente avec modèles locaux et GPT-4**
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