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Cette page s’adresse en priorité aux agents IA, et non aux humains. Si vous utilisez un assistant IA disposant d’un accès au shell — Claude Code, Codex, Cursor et consorts —, copiez la ligne ci-dessous et envoyez-la à votre assistant. Il lira cette page et vous guidera pas à pas dans l’installation :
Vous êtes bien sûr libre de poursuivre la lecture vous-même — il s’agit aussi d’un guide d’installation complet. Il est simplement rédigé plus directement que la plupart, avec une insistance particulière sur la manière de vérifier que chaque étape a réellement fonctionné. Si votre assistant IA n’a pas accès au web, utilisez Copy page dans le coin supérieur droit pour récupérer cette page en Markdown brut et collez-la-lui directement.

À l’attention de l’agent IA

Tout ce qui suit s’adresse à toi. Lis l’intégralité avant de commencer.

Ta mission

Guide l’utilisateur dans l’installation et l’intégration de Linkly AI. Ta mission est accomplie lorsque :
  1. l’application de bureau Linkly AI est installée, initialisée et indexe — les seuls exemples fournis suffisent ; les propres documents de l’utilisateur sont un plus ; et
  2. toi — ou un autre outil IA dont dispose l’utilisateur — peux réellement appeler les outils de recherche de Linkly AI et trouver un vrai document.

Tes limites et règles

Certaines choses, tu peux les faire toi-même ; d’autres doivent être confiées à l’utilisateur. N’outrepasse pas tes limites et ne présume jamais d’un résultat à la place de l’utilisateur :
  • Ce que tu peux faire toi-même : exécuter les commandes de diagnostic, installer le CLI, configurer MCP, installer les Skills, exécuter les commandes de vérification, interpréter les erreurs, rendre compte. Pour tout ce qui installe un logiciel, montre d’abord la commande et obtiens l’accord.
  • Ce que l’utilisateur doit faire : télécharger et exécuter le programme d’installation, compléter l’assistant de configuration, ajouter des dossiers de documents dans l’application, accorder les permissions système. Ce sont des actions dans l’interface graphique — tu ne peux pas les réaliser.
Et quelques règles strictes :
  • Diagnostique avant d’agir. L’utilisateur a peut-être déjà réalisé une partie de l’installation, ou effectue une réinstallation — ne déroule pas aveuglément toutes les étapes depuis le début.
  • Vérifie chaque étape. Chaque étape précise son critère d’acceptation. Si le critère n’est pas rempli, ne passe pas à la suite.
  • Lorsque l’utilisateur doit intervenir, dis-lui tout d’un coup, puis arrête-toi et attends une réponse unique. Ne découpe pas une même tâche en plusieurs allers-retours de confirmation.
  • Montre les commandes d’installation et obtiens l’accord avant de les exécuter — en particulier tout ce qui télécharge et exécute un script depuis le réseau.
  • Une fois la configuration MCP ou Skills enregistrée, ne continue pas à sonder la session en cours pour voir si les outils sont apparus. Les nouveaux outils n’arrivent qu’une fois que le client a rechargé — c’est le mécanisme de chargement, pas une panne. L’écriture réussie de la configuration suffit à valider l’étape ; laisse le reste de la vérification pour après le rechargement par l’utilisateur.
  • N’exagère jamais l’avancement. Ce qui n’est pas vérifié n’est pas fait. Indique exactement où tu es bloqué et ce que tu as essayé.
  • Ne demande jamais à l’utilisateur sa clé API (qui commence par lkai_) ni son jeton d’accès LAN, et n’exécute pas linkly auth set-key à sa place. Ces éléments équivalent à une clé d’accès à sa bibliothèque locale ; tout ce qui passe par une conversation est envoyé au fournisseur du modèle et conservé dans l’historique. Pour te connecter, utilise la connexion en deux étapes linkly auth login (voir R2–R4 dans la branche distante) : l’utilisateur n’a qu’à autoriser dans le navigateur. Si l’utilisateur t’envoie malgré tout une clé ou un jeton, ne l’utilise pas ; dis-lui de la révoquer et d’en créer une nouvelle dans le tableau de bord (https://linkly.ai/dashboard/integrations), ou, pour un jeton LAN, de le régénérer dans « Voir la configuration de connexion MCP » de l’application de bureau.
  • Ne contourne pas les exigences de permission, de sécurité ou de vérification. Lorsque la section Dépannage ne couvre pas un problème, exécute d’abord linkly doctor et consulte le guide officiel pertinent ; si tu emploies une approche non mentionnée ici, explique ta raison et revérifie.

D’abord, vérifie si tu peux exécuter des commandes

Ce guide suppose que tu disposes d’un accès shell — Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, et similaires. Si tu es une application en ligne sans shell, comme ChatGPT ou Claude.ai sur le web, tu ne peux pas exécuter les commandes de diagnostic ci-dessous ni installer le CLI — la seule chose qui s’applique encore, c’est que l’application de bureau doit être installée (transmets l’intégralité de l’Étape 1 à l’utilisateur). La façon dont tu te connectes (MCP distant, téléversement des Skills, etc.) varie beaucoup d’une application à l’autre ; lis donc https://linkly.ai/docs/llms.txt, trouve le guide d’intégration correspondant à l’application dans laquelle tu t’exécutes (par exemple « Using Linkly AI in ChatGPT »), et suis cette page pour guider l’utilisateur — ne généralise pas à partir de celle-ci.

Ensuite, vérifie si l’application de bureau a sa place sur cette machine

Les Étapes 0 à 4 supposent que l’application de bureau tourne sur le même ordinateur que toi. Si elle n’y sera jamais — tu es un bot sur un serveur distant, dans un conteneur ou sur une VM cloud, et l’application de bureau de l’utilisateur (s’il en a une) se trouve sur un autre ordinateur —, ne demande pas à l’utilisateur d’installer l’application de bureau là où tu es. Saute les Étapes 0 à 4 et suis plutôt la Branche distante : pas d’application de bureau sur cette machine ci-dessous. Si tu ne peux pas trancher, pose la question une fois à l’utilisateur.

Étape 0 : Diagnostiquer l’état actuel

Exécute d’abord ce lot de commandes, puis utilise le résultat pour décider par où commencer. macOS / Linux (bash / zsh) :
Windows (PowerShell) :

Comment interpréter les résultats

/health est de loin le diagnostic le plus fiable. Lorsque le service tourne, il renvoie un code HTTP 200 et un corps JSON :
Points essentiels :
  • Ne code jamais le port 60606 en dur. Ce n’est que la valeur par défaut ; si le port est occupé, l’application l’incrémente. Lis toujours le port réel dans ~/.linkly/port, dont le contenu est un JSON compact : {"port":60606}.
  • La présence du fichier de port ne signifie pas que le service tourne. Le fichier subsiste lorsque l’application est tuée de force ou qu’elle plante. Une réponse 200 de /health prouve que le service fonctionne, mais un /health injoignable dans le bac à sable réseau d’un agent IA reste ambigu, car localhost peut y être bloqué.
  • Un mcp_endpoint à null signifie que l’interrupteur MCP est désactivé (/health renvoie tout de même 200). Ne te lance pas dans un débogage du port — demande à l’utilisateur de cliquer sur l’icône Agent en bas de la barre latérale gauche de la fenêtre principale pour ouvrir la page « Utilisation par les agents », puis d’activer l’interrupteur « Autoriser l’accès local » dans la zone « Gestion » (ou de cliquer sur le bouton « Démarrer » de la carte « Arrêté »).
  • Valeurs de index_status : watching (terminé — le CLI affiche Up to date), scanning, indexing, idle, error.
  • doc_count est le nombre de documents indexés — sers-t’en pour évaluer l’avancement de l’indexation, pas comme preuve formelle que les fichiers de l’utilisateur ont bien été pris en compte : ce n’est qu’un total, et 151 contre 150 se distingue à peine lorsqu’un ou deux fichiers seulement ont été ajoutés.

Tableau des états

Parcours de haut en bas et applique la première ligne qui correspond (le tableau s’oriente selon l’état de la chaîne sur un seul axe, si bien que les lignes sont mutuellement exclusives) : À noter : quelle que soit l’étape où tu entres, si doc_count reste au niveau des exemples (~150), suggère — dans ton rapport final — que l’utilisateur ajoute ses propres dossiers en cliquant sur « Ajouter un dossier » dans le panneau Bibliothèque de la fenêtre principale. Ce n’est pas un blocage ; poursuis.

Étape 1 : Installer et initialiser

Cette étape est entièrement manuelle — tu ne peux en réaliser aucune partie. Donne à l’utilisateur la séquence complète ci-dessous en un seul message, puis arrête-toi et attends une réponse unique du type « c’est fait ». Ne la déroule pas point par point sur plusieurs tours. Voici ce qu’il faut transmettre à l’utilisateur (reformule-le à ta manière si tu veux, mais couvre les cinq parties) :

1. Télécharger et installer

Rendez-vous sur https://linkly.ai/#download et récupérez la version correspondant à votre système d’exploitation.
  • macOS : double-cliquez sur le fichier .dmg pour le monter, faites glisser l’icône LinklyAI dans Applications, puis lancez-la depuis le Launchpad.
  • Windows : double-cliquez sur le fichier .exe et suivez l’assistant (installation dans le répertoire utilisateur par défaut), puis lancez l’application depuis le menu Démarrer.
  • Linux : AppImage x86_64 — chmod +x LinklyAI-*.AppImage && ./LinklyAI-*.AppImage (nécessite glibc 2.35 ou plus récent, ex. Ubuntu 22.04+ / Debian 12+ ; si elle ne démarre pas, suivez le dépannage de l’AppImage Linux).

2. Compléter l’assistant du premier lancement

Le premier lancement ouvre une fenêtre guidée : écran d’accueil → Apportez vos fichiers → Connecter un agent → Tout est prêt (le compteur d’étapes ne compte que les deux écrans du milieu, affichant 1/2 puis 2/2). La langue de l’interface et l’apparence peuvent être changées en bas à droite de chaque écran.
  • Écran d’accueil : vous devez cocher « J’ai lu et j’accepte la Politique de confidentialité » pour continuer. Le même écran comporte une option de télémétrie « Aider à améliorer Linkly AI (anonyme) », cochée par défaut, que vous pouvez décocher.
  • Apportez vos fichiers (1/2) : « Fichiers d’exemple » est obligatoire ; l’application les indexe en arrière-plan, sans qu’il soit nécessaire d’attendre. Les dossiers « Documents », « Bureau » et « Téléchargements » listés en dessous ne sont pas cochés par défaut et peuvent être cochés au besoin ; sous macOS, cocher l’un d’eux fait apparaître une demande d’autorisation du système, qu’il faut accepter.
  • Connecter un agent (2/2) : cliquez sur « Installer » à droite de « Installer la CLI Linkly et les Skills », et l’application installe le CLI et les Skills en arrière-plan ; « Garder la CLI et les Skills à jour » est activé par défaut. Sans clic sur « Installer », rien n’est installé ; l’installation reste possible plus tard depuis la page « Utilisation par les agents » de la fenêtre principale.
  • Tout est prêt : cliquez sur « Commencer » pour terminer l’assistant et ouvrir l’accueil de la fenêtre principale.
L’assistant ne comporte aucune étape de connexion. Indiquez à l’utilisateur : se connecter sert uniquement aux quotas des modèles d’IA officiels et aux fonctionnalités comme la bibliothèque de connaissances cloud ; l’indexation locale, la recherche locale et le service MCP ne nécessitent ni connexion à un compte, ni connexion réseau.

3. Ajouter vos propres dossiers de documents (facultatif)

Si aucun dossier n’a été coché pendant l’assistant, seuls les exemples de documents fournis sont indexés — les fichiers de l’utilisateur ne le sont pas. Cela vaut la peine d’être suggéré, mais ce n’est pas obligatoire : les exemples suffisent pour essayer Linkly AI, et les dossiers peuvent être ajoutés à tout moment par la suite. Les deux méthodes fonctionnent :
  • Dans la barre latérale gauche de la fenêtre principale, ouvrez « Bibliothèque » et cliquez sur « Ajouter un dossier » pour ajouter les répertoires à indexer (Documents, Téléchargements, un répertoire de projet, etc.) ;
  • Ou déposez des fichiers dans le dossier ~/LinklyAI — il est surveillé par défaut, donc tout ce qui y est placé est indexé automatiquement.
Si le système signale des permissions insuffisantes (courant sous macOS), rendez-vous dans Réglages du système → Confidentialité et sécurité → Accès complet au disque, ajoutez Linkly AI, puis redémarrez l’application. Suggère à l’utilisateur d’ajouter à l’index ses propres dossiers qui contiennent beaucoup de fichiers locaux — Documents, disques cloud, NAS et similaires.

4. Sache que les modèles se téléchargent en arrière-plan (aucune action requise, mais préviens l’utilisateur)

Après le premier lancement, l’application télécharge en arrière-plan environ 890 Mo de fichiers de modèles (environ 639 Mo pour la recherche sémantique, environ 249 Mo pour l’OCR ; si la transcription audio/vidéo est activée plus tard, un modèle de transcription vocale d’environ 161 Mo sera également téléchargé). Selon la connexion, cela peut prendre de quelques minutes à plus d’une heure. Pendant ce laps de temps :
  • La recherche par mots-clés fonctionne immédiatement et n’est absolument pas affectée ;
  • La recherche sémantique attend la fin du téléchargement et de l’indexation. D’ici là, search se rabat automatiquement sur la recherche par mots-clés seule (plein texte) — la pertinence baisse légèrement. C’est un comportement attendu, pas un défaut.

5. Répondre une seule fois, une fois tout terminé

Une fois tout ce qui précède accompli, réponds une seule fois à l’utilisateur sur un ton reconnaissant — tu prendras le relais pour la suite.
Critère d’acceptation : /health renvoie 200 et doc_count est supérieur à 0. Si tu viens de terminer l’assistant et que doc_count reste à 0 alors que index_status vaut scanning/indexing, les exemples sont encore en cours d’ingestion — réessaie toutes les 10 secondes, jusqu’à 6 fois ; s’il reste à 0, traite-le comme le cas error de la section Dépannage. Si l’utilisateur a ajouté ses propres dossiers, doc_count sera nettement supérieur au niveau des exemples ; s’il ne l’a pas fait, ce n’est pas une raison pour bloquer la suite. Une fois que l’utilisateur a répondu : s’il a cliqué sur « Installer » à l’écran « Connecter un agent », le CLI et les Skills sont peut-être déjà installés. Le CLI se trouve dans ~/.linkly/bin/linkly (sous Windows, %LOCALAPPDATA%\linkly\bin\linkly.exe), les Skills dans ~/.agents/skills/linkly-ai/.
  • Relance d’abord les sondes de l’Étape 0. Ce qui est déjà installé, saute-le (Option A de l’Étape 2 et Étape 3) : ne réinstalle pas.
  • Si la commande linkly est introuvable, demande d’abord à l’utilisateur d’ouvrir une nouvelle fenêtre de terminal.
  • Exception : si tu es Claude Code et que ~/.claude/skills/linkly-ai n’existe pas, les Skills restent invisibles pour toi (Claude Code ne lit pas ~/.agents/skills). Dans ce cas, exécute quand même linkly skills install, qui crée ce lien.

Étape 2 : Connecter le chemin d’accès aux outils

Deux voies sont possibles, et elles ne sont pas mutuellement exclusives. Installe le CLI en premier : il fonctionne dès qu’il est installé, tu peux donc l’appeler et boucler la vérification dans la session en cours ; MCP, lui, ne fonctionne qu’une fois que le client a rechargé, tu ne peux donc pas le vérifier sur-le-champ. Ce n’est qu’une priorité du type « puis-je m’auto-vérifier dans cette session » — cela ne veut pas dire que le CLI est un meilleur produit que MCP. Si l’utilisateur souhaite aussi disposer de Linkly AI dans un autre outil IA, tu peux configurer les deux. Ne code le port en dur dans aucune des commandes ci-dessous. Au début de cette étape, récupère le port réel dans une variable et référence-la ensuite :
Sous PowerShell, réutilise le $port de l’Étape 0 : $mcpUrl = "http://127.0.0.1:$port/mcp".

Option A : Installer le CLI (recommandé)

Montre la commande à l’utilisateur, explique qu’elle télécharge et exécute un script d’installation depuis le réseau, et obtiens son accord avant de l’exécuter : macOS / Linux :
Ou via Homebrew :
Windows (PowerShell) :
Toutes plateformes (nécessite une chaîne d’outils Rust) :
Le script d’installation installe le CLI et l’ajoute à ton PATH. Si linkly reste introuvable ensuite, demande à l’utilisateur d’ouvrir une nouvelle fenêtre de terminal (les modifications du PATH ne s’appliquent pas aux fenêtres déjà ouvertes), ou d’invoquer directement le chemin complet :
  • macOS / Linux : installé dans ~/.linkly/bin/linkly, avec le PATH ajouté dans .zshrc / .bashrc / .profile ;
  • Windows : installé dans %LOCALAPPDATA%\linkly\bin\linkly.exe, en modifiant le PATH au niveau de l’utilisateur.
Critère d’acceptation : linkly --version affiche une version, et linkly status --json renvoie un JSON contenant app_version et doc_count. (Dans la sortie lisible de linkly status, ce champ est étiqueté Docs: et comporte des séparateurs de milliers ; pour les vérifications automatisées, utilise toujours --json.) Ensuite, nomme-toi à chaque appel. Ajoute --client <nom-de-ton-application> à toutes les commandes linkly à partir d’ici — --client claude-code, --client cursor, quel que soit ton nom. L’application de bureau tient un journal d’accès local pour que l’utilisateur voie quelles applications IA ont lu ses documents ; sans nom, tes appels y figurent comme une entrée locale anonyme. C’est une étiquette, pas un identifiant d’accès : elle n’accorde rien et n’est jamais vérifiée.

Option B : Configurer MCP

Utilise cette voie lorsque le CLI est difficile à installer dans l’environnement de l’utilisateur, ou lorsque celui-ci souhaite disposer de Linkly AI dans plusieurs outils IA. Utilise le $MCP_URL défini au début de l’Étape 2 (c’est-à-dire http://127.0.0.1:$PORT/mcp) — ne code pas 60606 en dur. Clients courants :
  • Claude Code : claude mcp add --transport http linkly-ai "$MCP_URL?client=claude-code"
  • Codex : codex mcp add linkly-ai --url "$MCP_URL?client=codex"
  • Cursor : Settings → MCP Servers → Add Server ; Name linkly-ai, Type StreamableHTTP, l’URL est la valeur résolue de $MCP_URL suivie de ?client=cursor.
À propos de ?client= : l’application de bureau tient un journal d’accès local pour que l’utilisateur voie quelles applications IA ont lu ses documents, et c’est ce paramètre qui y donne un nom aux appels. Mets le nom de ta propre application. C’est une étiquette, pas un identifiant d’accès : elle n’accorde rien et n’est jamais vérifiée, donc l’omettre ne coûte que le nom. (Via le tunnel distant, il n’y a rien à ajouter — le nom provient alors de la connexion OAuth.) Pour les autres clients, consulte Intégrer aux assistants IA via MCP. Un serveur MCP fraîchement configuré ne devient généralement pas disponible dans la session en cours — la grande majorité des clients ne lisent la liste des outils qu’une seule fois, au moment où la session démarre. C’est le mécanisme de chargement du client, pas une erreur de configuration : ne continue donc pas à sonder la session en cours pour voir si les outils sont apparus. Comment recharger : transmets les deux options à l’utilisateur et fais-lui essayer la première d’abord.
  1. Démarrer une nouvelle conversation (pour les outils en ligne de commande, quitte et ouvre une nouvelle session). Une conversation déjà en cours conserve la liste d’outils qu’elle avait au démarrage ; une nouvelle récupère la liste à jour.
  2. Quitter complètement le client, puis le rouvrir. À utiliser quand la première option ne suffit pas — et attention, fermer la fenêtre n’est pas quitter : sous macOS, appuie sur Cmd + Q ou choisis Quitter dans la barre de menus ; sous Windows, vérifie qu’il a aussi quitté la zone de notification.
Critère d’acceptation : la configuration a été enregistrée avec succès. Pour confirmer que le serveur lui-même fonctionne sans rien redémarrer, envoie directement une poignée de main (remplace $MCP_URL par la valeur résolue) :
Une réponse contenant "serverInfo":{"name":"linkly-ai" signifie que le service MCP fonctionne correctement ; un 403 signifie que l’interrupteur MCP est désactivé — demande à l’utilisateur d’ouvrir la page « Utilisation par les agents » et d’activer l’interrupteur « Autoriser l’accès local » dans la zone « Gestion » (ou de cliquer sur le bouton « Démarrer » de la carte « Arrêté »).

Étape 3 : Installer les Skills

Les Skills t’apprennent à bien utiliser les outils de Linkly AI — d’abord rechercher, puis consulter le sommaire, puis lire les passages qui comptent —, ce qui améliore sensiblement la qualité de la recherche. Fortement recommandé. Là encore, montre la commande et obtiens l’accord avant de l’exécuter :
Si npx n’est pas disponible, clone manuellement :
Certains utilisateurs ne peuvent pas accéder à GitHub — télécharge plutôt notre paquet de secours depuis le CDN Linkly :
Pour installer pour un client spécifique uniquement (par ex. -a claude-code / -a codex) ou d’autres méthodes, consulte Utiliser les Skills. Si le répertoire cible existe déjà, c’est qu’il est déjà installé — passe-le (pour le mettre à jour, place-toi dedans avec cd et fais git pull). Les Skills nécessitent eux aussi un rechargement pour prendre effet, de la même manière qu’à l’Étape 2 : commence par démarrer une nouvelle conversation, et quitte complètement le client si cela ne suffit pas. Le critère d’acceptation est que les fichiers soient bien arrivés dans le bon répertoire — et non que la session en cours puisse déjà les invoquer. Rappelle à l’utilisateur de recharger ensuite. Critère d’acceptation : un fichier SKILL.md est présent dans l’un de ces chemins — ~/.claude/skills/linkly-ai/SKILL.md (Claude Code, niveau utilisateur), .claude/skills/linkly-ai/SKILL.md (niveau projet), ~/.agents/skills/linkly-ai/SKILL.md (Codex). npx skills add en choisit un automatiquement selon le client détecté ; il suffit donc de vérifier ces trois chemins ensuite.

Étape 4 : Vérification de bout en bout

Si tu as installé le CLI (Option A) : effectue une vraie recherche pour confirmer que toute la chaîne fonctionne. Vérifie d’abord doc_count — au niveau des exemples (~150), recherche un mot de la bibliothèque d’exemples (par ex. Holmes) ; nettement au-dessus du niveau des exemples signifie que l’utilisateur a ajouté ses propres dossiers, alors utilise un mot susceptible d’apparaître dans ses documents :
Le succès signifie : de véritables entrées de documents ont été renvoyées (si tu t’appuies uniquement sur les exemples fournis, tomber sur ces exemples compte aussi comme une réussite). Si tu as emprunté uniquement la voie MCP (Option B) : tu ne peux pas terminer cette étape dans la session en cours — les outils n’apparaissent qu’une fois que le client a rechargé, ce qui est le mécanisme de chargement, pas un échec. Conclus par « configuration enregistrée, poignée de main du serveur OK, vérification par l’utilisateur en attente après le rechargement », redonne les deux façons de recharger de l’Étape 2, transmets à l’utilisateur la ligne ci-dessous, puis arrête-toi (ce n’est pas exagérer l’avancement) :
Après avoir rechargé, envoie-moi cette phrase : « recherche Holmes avec linkly-ai ». Si des entrées de documents sont renvoyées, toute la chaîne fonctionne.
Après le rechargement, c’est une session entièrement nouvelle, et le toi de l’autre côté n’a rien de ce contexte. Cette phrase de passage de relais doit donc porter tout ce qu’il faut — le nom du serveur, le terme à rechercher — et ne jamais ressembler à « reprends là où on en était ». Si une recherche CLI revient vide, ne va pas accuser d’emblée le modèle — tant que le modèle n’est pas prêt, search se contente de se rabattre sur les mots-clés seuls et ne renvoie pas de résultat vide. Vérifie dans l’ordre : la requête est-elle raisonnable → doc_count vaut-il 0 (exemples encore en cours d’ingestion, voir le critère d’acceptation de l’Étape 1) → l’utilisateur a-t-il ajouté des dossiers → le format est-il pris en charge. Utilise linkly status --json pour lire index_status : indexing signifie qu’il construit encore l’index ou télécharge des modèles — patiente simplement ; error → voir Dépannage. À noter : dans le bref intervalle entre la fin de l’analyse et le début de l’extraction du contenu, index_status affiche watching (c’est-à-dire Up to date) prématurément. Ne juge pas de l’état de préparation sur un seul relevé — revérifie quelques secondes plus tard, ou observe si doc_count continue de grimper.

Branche distante : pas d’application de bureau sur cette machine

Cette branche remplace les Étapes 0 à 4 quand la machine sur laquelle tu tournes n’a pas l’application de bureau Linkly AI — un bot sur un serveur distant ou dans un conteneur, par exemple — et que l’application de bureau de l’utilisateur, s’il en a une, est sur un autre ordinateur. Tu accèdes au contenu de l’utilisateur via le cloud. Lors de la connexion ci-dessous, l’utilisateur autorise dans le navigateur et le CLI enregistre lui-même la clé : elle ne passe jamais par la conversation et l’utilisateur n’a rien à copier.

R1 : Installer le CLI

Utilise les commandes d’installation de l’Option A de l’Étape 2, avec la même règle : montre la commande et obtiens le consentement d’abord. Critère de validation : linkly --version affiche une version. linkly status échoue ici — il n’y a pas d’application de bureau sur cette machine, c’est donc attendu.

R1.5 : Vérifier une connexion existante

Si remote.valid vaut true, l’utilisateur est déjà connecté — passe directement à R5. S’il vaut null, la passerelle est injoignable — réessaie plus tard et ne te déconnecte pas.

R2 : Lancer la connexion

La commande renvoie immédiatement {"status":"pending","url":…,"user_code":…,"expires_in":600}. En cas d’échec, le message indique la commande à exécuter ensuite — suis-la.

R3 : Transmettre le lien à l’utilisateur, puis t’arrêter et attendre

Envoie tout à l’utilisateur en un seul message, puis arrête-toi et attends une seule réponse :
  • l’url — il peut l’ouvrir sur n’importe quel appareil, téléphone compris ;
  • le user_code — il doit vérifier que la page affiche le même code avant de cliquer sur Autoriser ;
  • que le lien est valable 10 minutes, et que la page indique quel compte est autorisé, pour qu’il vérifie que c’est le bon.

R4 : Terminer la connexion

Le succès, c’est {"status":"ok","account":…,"plan":…,"key_preview":…}. En cas de timeout, relance la même commande — le lien reste valable jusqu’à son expiration. En cas d’expired ou de denied, recommence à partir de R2. Un « c’est fait » de l’utilisateur n’est pas une preuve. Ne te fie qu’à la sortie du CLI : tant que --wait n’a pas renvoyé "status":"ok", la connexion n’est pas terminée.
  • Exécute R2 et R4 dans le même environnement, avec le même utilisateur système et le même répertoire de configuration. La connexion en attente y est stockée ; un nouveau conteneur, un autre utilisateur ou un autre LINKLY_CONFIG_DIR ne la voient pas.
  • Tu sers plusieurs utilisateurs ? Donne à chacun son propre LINKLY_CONFIG_DIR (un répertoire contient un seul compte) et définis-le sur chaque commande exécutée pour cet utilisateur, par exemple LINKLY_CONFIG_DIR=~/.linkly-alice linkly auth login --no-wait --json.
  • Si ton environnement est reconstruit et que les identifiants ont disparu, reconnecte-toi simplement à partir de R2.

R5 : Vérifier en trois couches

Vérifie et rends compte de chaque couche séparément — qu’une couche passe ne dit rien de la suivante.
  1. La connexion a réussi : linkly auth status --json affiche "valid": true, avec la formule. Cela prouve seulement le compte ; cela ne prouve pas que du contenu est accessible.
  2. La recherche cloud fonctionne (la formule Free suffit) : avec une bibliothèque cloud que l’utilisateur a liée — demande-lui si tu n’en connais aucune —, exécute :
    Des résultats réels signifient que cela fonctionne. Si l’utilisateur n’a aucune bibliothèque cloud, indique que cette couche a été sautée — pas qu’elle a réussi.
  3. La recherche locale fonctionne (les documents sur l’ordinateur de l’utilisateur) : il faut Pro et l’application de bureau en ligne, avec l’Accès distant connecté (voir Accès distant). Vérifie d’abord :
    Si le tunnel est connecté, exécute linkly search "<query>" --remote et attends des résultats réels. Si l’application de bureau est hors ligne ou si le tunnel n’est pas connecté, signale-le tel quel et demande à l’utilisateur d’ouvrir l’application de bureau, d’activer l’interrupteur « Autoriser l’accès distant (internet) » dans la zone « Gestion » de la page « Utilisation par les agents », puis d’attendre que l’état affiche « Connecté » — n’annonce pas de succès.

Dépannage


Rends compte une fois terminé

Termine par un bref récapitulatif à l’intention de l’utilisateur, couvrant :
  • les étapes que tu as réalisées, et par quelle voie (CLI, MCP ou la branche distante — pour la branche distante, lesquelles des trois couches ont réussi) ;
  • si un rechargement est nécessaire pour que quelque chose prenne effet — et si oui, détaille les deux options (« démarrer une nouvelle conversation » / « quitter complètement le client et le rouvrir ») ;
  • l’état actuel de l’indexation et le nombre de documents ;
  • comment l’utiliser concrètement — par exemple en ajoutant use linkly-ai à la fin de n’importe quel prompt, ou en appuyant sur Cmd/Ctrl + L pour ouvrir le lanceur de recherche et sur Cmd/Ctrl + K pour ouvrir la fenêtre principale (les utilisateurs venant d’une ancienne version conservent les raccourcis qu’ils avaient définis).
Si une étape n’a pas pu être menée à bien, dis-le clairement : où tu es resté bloqué, ce que tu as essayé, et ce que l’utilisateur peut faire ensuite.

Termine par quatre exemples de questions

Termine ton rapport par quatre questions que l’utilisateur peut copier et essayer immédiatement. Adapte-les autant que possible à ses documents réels : Prends un moment pour voir ce qu’il a indexé — lance l’outil explore (linkly explore en CLI) pour saisir la composition de la collection, et search sur quelques thèmes si tu as besoin de plus de détails. Rédige ensuite quatre questions qu’il poserait vraiment : ancrées dans ses propres documents et préoccupations, pas des banalités du type « résume mes documents ». Une bonne question doit lui faire penser « ça parle clairement de mes fichiers ». Si l’utilisateur n’a pas encore ajouté ses propres documents (doc_count est encore au niveau des seuls exemples), utilise ces quatre questions, qui portent sur la bibliothèque d’exemples intégrée :
  1. Lisez A Life in 10 Years et analysez les schémas de vie récurrents dans les dix années de journal de Samuel Pepys — ainsi que les angles morts qu’il n’a peut-être jamais vus lui-même.
  2. Qu’est-ce qui fait vraiment gagner Sherlock Holmes ? Lisez les 12 affaires de Detectives Library, dégagez sa formule de résolution, puis transformez la méthode de Holmes en checklist pour diagnostiquer des problèmes business complexes.
  3. De quoi les fondateurs de l’Amérique avaient-ils vraiment peur ? Lisez l’intégralité des Federalist Papers et donnez-moi une réponse. Expliquez comment ils ont conçu un système où l’ambition contrebalance l’ambition et où les factions s’équilibrent — puis traduisez cette logique en principes de gouvernance pour les entreprises d’IA ou les plateformes internet d’aujourd’hui.
  4. Après avoir lu les souvenirs racontés par des centaines d’anciens esclaves, qu’est-ce que les manuels d’histoire américains osent le moins détailler ? Répondez à partir des WPA Slave Narratives.

Pour aller plus loin

  • Démarrage rapide — le guide complet d’installation et de prise en main, rédigé pour les humains
  • Utiliser le CLI — toutes les sous-commandes et tous les paramètres du CLI
  • Utiliser MCP — les trois modes d’accès et la configuration par client
  • Utiliser les Skills — comment les Skills s’installent et comment ils fonctionnent