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# Utiliser Linkly AI dans Kimi Code

> Connectez votre base de connaissances locale Linkly AI à Kimi Code CLI pour permettre à l'agent Kimi de rechercher et lire vos documents privés

## Ce que vous pouvez faire

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Répondre à partir de vos propres ressources, pas de la mémoire du modèle">
    Kimi Code appelle l'outil `search` de Linkly AI pour trouver les documents
    pertinents sur votre ordinateur, puis `read` pour en extraire les sections
    exactes — la réponse s'appuie ainsi sur vos notes, spécifications et
    rapports plutôt que sur des connaissances générales.
  </Accordion>

  <Accordion title="Passer de la recherche au plan puis au texte intégral, couche par couche">
    Utilisez `search` pour repérer les candidats, `outline` pour visualiser la
    structure d'un document long, et `read` pour parcourir uniquement les
    sections qui comptent. Les rapports volumineux sont traités sans saturer la
    fenêtre de contexte.
  </Accordion>

  <Accordion title="Limiter la portée à un projet ou la partager partout">
    Configurez Linkly AI une fois au niveau utilisateur et chaque projet en
    hérite, ou déposez une configuration au niveau projet dans un dépôt
    spécifique. Les entrées portant le même nom au niveau projet remplacent
    celles du niveau utilisateur.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Prérequis

* [Kimi Code CLI](https://www.kimi.com/code) installé (nécessite Node.js 22.19.0
  ou version ultérieure)
* Linkly AI Desktop en cours d'exécution avec le service MCP actif

<Note>
  Ce guide concerne **Kimi Code CLI**. L'application de bureau Kimi Work ne
  propose actuellement qu'un centre de plugins sélectionnés et n'offre aucun
  point d'entrée pour ajouter vos propres serveurs MCP : Linkly AI ne peut donc
  pas encore y être connecté.
</Note>

## Étapes de configuration

Kimi Code lit les serveurs MCP depuis `mcp.json` :

* Portée utilisateur : `~/.kimi-code/mcp.json`
* Portée projet : `.kimi-code/mcp.json` à la racine de votre projet

<Tabs>
  <Tab title="MCP HTTP local (Recommandé)" icon="globe">
    Ajoutez ce qui suit à `~/.kimi-code/mcp.json` :

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "url": "http://127.0.0.1:60606/mcp"
        }
      }
    }
    ```

    Une entrée comportant un champ `url` et aucun `transport` est traitée comme
    un serveur HTTP.
  </Tab>

  <Tab title="MCP distant" icon="cloud">
    Complétez d'abord la [configuration de l'accès distant](/docs/fr/use-in-remote),
    avec le tunnel de bureau affichant <Badge stroke color="green">● Connecté</Badge>.

    Ajoutez ce qui suit à `~/.kimi-code/mcp.json` :

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "url": "https://mcp.linkly.ai/mcp",
          "headers": {
            "Authorization": "Bearer <votre clé API>"
          }
        }
      }
    }
    ```

    Votre clé API se crée sur le
    [tableau de bord Linkly AI](https://linkly.ai/dashboard/integrations) et
    commence par `lkai_`.
  </Tab>

  <Tab title="CLI Stdio (Alternative)" icon="terminal">
    [Installez d'abord Linkly AI CLI](/docs/fr/use-cli), puis ajoutez ce qui suit à
    `~/.kimi-code/mcp.json` :

    ```json theme={null}
    {
      "mcpServers": {
        "linkly-ai": {
          "command": "linkly",
          "args": ["mcp"]
        }
      }
    }
    ```

    Une entrée comportant un champ `command` est traitée comme un serveur stdio.
  </Tab>
</Tabs>

<Tip>
  Vous pouvez aussi exécuter `/mcp-config` dans le TUI de Kimi Code pour
  ajouter, modifier ou supprimer des serveurs de manière interactive, au lieu de
  modifier le fichier JSON à la main.
</Tip>

## Installer les Skills

Kimi Code analyse `~/.agents/skills/` à la recherche d'Agent Skills : vous pouvez
donc installer les Skills Linkly AI pour apprendre à l'agent à utiliser ces
outils efficacement :

```bash theme={null}
git clone https://github.com/LinklyAI/linkly-ai-skills.git ~/.agents/skills/linkly-ai
```

Invoquez-les avec `/skill:linkly-ai`. Consultez
[Utiliser les Skills](/docs/fr/use-skills) pour découvrir d'autres méthodes
d'installation.

## Vérifier la connexion

Exécutez `/mcp` dans le TUI de Kimi Code pour vérifier l'état de la connexion —
`linkly-ai` doit apparaître comme connecté, accompagné de ses outils.

Essayez ensuite une invite :

```
Search my documents for content about project design
```

Si la configuration est correcte, Kimi Code appellera l'outil `search` de Linkly
AI et retournera les résultats.

## Questions fréquentes

<AccordionGroup>
  <Accordion title="`kimi mcp add` signale une commande inconnue">
    Cette syntaxe appartient à l'ancien `kimi-cli`, en cours d'abandon. Kimi
    Code CLI n'a pas de sous-commande `mcp` — configurez les serveurs via
    `/mcp-config` dans le TUI ou en modifiant directement `mcp.json`.
  </Accordion>

  <Accordion title="Échec de connexion avec la méthode HTTP">
    Vérifiez que Linkly AI Desktop est en cours d'exécution et que le service
    MCP est actif. Vous pouvez exécuter `curl http://127.0.0.1:60606/mcp` dans
    un terminal pour tester la connectivité.
  </Accordion>

  <Accordion title="Le serveur est listé mais ses outils ne sont jamais appelés">
    Vérifiez que l'entrée ne comporte pas `"enabled": false`, et qu'aucune liste
    `disabledTools` ne filtre les outils Linkly AI. L'installation des Skills
    Linkly AI rend également l'agent bien plus enclin à recourir à ces outils.
  </Accordion>

  <Accordion title="La méthode Stdio indique qu'elle ne trouve pas la commande linkly">
    Assurez-vous d'avoir [installé Linkly AI CLI](/docs/fr/use-cli) et que la
    commande `linkly` est disponible dans votre PATH. Vérifiez avec `linkly     --version`.
  </Accordion>
</AccordionGroup>