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Présentation de MCP

MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet aux assistants IA d’appeler des outils externes pour obtenir des informations contextuelles. Linkly AI Desktop intègre un service MCP qui démarre automatiquement après l’installation, sans configuration supplémentaire. Il vous suffit d’ajouter le point de terminaison MCP de Linkly AI à votre assistant IA pour que celui-ci puisse directement rechercher, parcourir et lire vos documents locaux.

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Trois modes d’accès

Linkly AI propose trois modes d’accès MCP, adaptés à différents scénarios :

Accès local

Utilisez directement sur votre machine avec des outils IA locaux, sans configuration supplémentaire. Adapté à Claude Code, Cursor et autres applications locales.Point de terminaison : http://127.0.0.1:60606/mcp

Accès réseau local

D’autres appareils sur le même réseau peuvent également se connecter. Nécessite d’activer l’accès réseau local et d’utiliser un jeton d’accès.Point de terminaison : http://{IP locale}:60606/mcp

Accès distant (public)

Accès à distance via un tunnel public. Adapté à ChatGPT, Claude.ai et autres applications IA en ligne. Réservé à Pro.Point de terminaison : https://mcp.linkly.ai/mcp
Cette page présente la configuration pour l’accès local et l’accès réseau local, tous deux gratuits. Pour l’accès distant (public), consultez le guide d’accès distant — c’est une fonctionnalité réservée à Pro ; et si votre objectif se limite à faire lire un ensemble de documents précis par une IA en ligne, les bibliothèques cloud, gratuites, conviennent en général mieux. Les avantages et inconvénients de chaque chemin sont comparés dans la vue d’ensemble des intégrations.

HTTP MCP (recommandé)

La plupart des assistants IA prennent en charge le protocole de transport HTTP. Connexion directe au point de terminaison MCP de Linkly AI, sans installation du CLI

Stdio MCP

Certains assistants IA ne prennent en charge que le protocole de transport stdio et nécessitent le Linkly AI CLI comme passerelle
Si vous hésitez sur le choix, optez pour HTTP MCP. Utilisez la méthode Stdio uniquement si votre assistant IA ne prend explicitement pas en charge le transport HTTP.

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Prérequis

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Installer et lancer Linkly AI Desktop

Rendez-vous sur linkly.ai pour télécharger et installer l’application de bureau. Après le premier lancement, complétez l’assistant d’initialisation ; l’application commencera automatiquement à indexer vos documents.
2

Confirmer que le service MCP est actif

Le service MCP démarre automatiquement au lancement de Linkly AI Desktop. Vous pouvez vérifier l’état et le numéro de port du service MCP dans les paramètres de l’application.Point de terminaison MCP par défaut : http://127.0.0.1:60606/mcp
Si vous optez pour la méthode Stdio MCP, vous devez également installer le Linkly AI CLI.

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Méthodes d’utilisation

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HTTP MCP (recommandé)

Compatible avec les assistants IA prenant en charge le protocole de transport HTTP/StreamableHTTP. Pas besoin d’installer le CLI, connexion directe.
Exécutez dans le terminal :
Le port 60606 est le port par défaut du service MCP de Linkly AI. Si la connexion échoue, vérifiez le numéro de port réel dans les paramètres de l’application.

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Stdio MCP

Compatible avec les assistants IA prenant en charge le protocole de transport stdio. Vous devez d’abord installer le Linkly AI CLI, puis configurer linkly mcp comme commande de passerelle stdio dans votre assistant IA.
Exécutez dans le terminal :

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Accès réseau local

Si vous devez accéder à Linkly AI depuis un autre appareil sur le même réseau (comme un autre ordinateur, n8n sur un NAS, etc.), vous pouvez activer le mode d’accès réseau local.
1

Activer l'accès réseau local

Dans Linkly AI Desktop, allez dans Paramètres → MCP, trouvez la section « Accès réseau local » et activez le commutateur.
2

Obtenir l'URL locale et le jeton d'accès

Une fois activé, l’interface affichera :
  • URL locale : similaire à http://192.168.x.x:60606/mcp
  • Jeton d’accès : une chaîne de caractères aléatoire
Copiez ces deux informations sur l’appareil qui doit se connecter.
3

Configurer sur l'autre appareil

Lors de l’ajout du serveur MCP dans les outils IA de l’autre appareil, utilisez l’URL locale comme point de terminaison et incluez le jeton d’accès dans l’en-tête de la requête :
Si vous utilisez Linkly AI CLI, vous pouvez vous connecter ainsi :
L’accès réseau local utilise une transmission HTTP en clair. Il est recommandé de l’utiliser uniquement sur des réseaux de confiance, comme un réseau domestique. N’activez pas cette fonctionnalité sur un WiFi public ou dans un environnement réseau non fiable.

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Recharger après la configuration

Une fois la configuration MCP enregistrée, les nouveaux outils n’apparaîtront pas dans la conversation que vous avez déjà ouverte : la grande majorité des clients IA 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. Deux possibilités ; essayez la première d’abord :
  1. Démarrer une nouvelle conversation (pour les outils en ligne de commande, quittez et ouvrez 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, appuyez sur Cmd + Q ou choisissez Quitter dans la barre de menus ; sous Windows, vérifiez qu’il a aussi quitté la zone de notification.
Une fois le rechargement fait, revenez à l’étape de vérification ci-dessous. S’il ne manque aucun outil et qu’un seul refuse de fonctionner, voyez plus bas Lorsqu’un outil récemment ajouté n’apparaît pas.

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Vérifier l’intégration

Une fois la configuration terminée, vous pouvez envoyer le prompt suivant dans votre assistant IA pour vérifier :

Recherche dans mes documents le contenu relatif à XX

Si l’intégration est réussie, l’assistant IA appellera l’outil search de Linkly AI et retournera les résultats pertinents de vos documents locaux.

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Lorsqu’un outil récemment ajouté n’apparaît pas

Nous ajoutons régulièrement de nouveaux outils MCP. La plupart des clients IA récupèrent la liste des outils une seule fois, au moment où la session démarre, et ne la rafraîchissent jamais d’eux-mêmes : un outil récemment publié n’apparaîtra donc pas tant que le client n’aura pas récupéré la liste à nouveau. Si un outil décrit dans cette documentation est absent de votre client :
  1. Rafraîchissez la connexion dans votre client — dans ChatGPT : Paramètres → Connecteurs → votre connecteur → Actualiser.
  2. Si l’outil n’apparaît toujours pas, supprimez la connexion puis ajoutez-la de nouveau.
  3. Démarrez une nouvelle conversation. Une conversation déjà en cours conserve la liste d’outils avec laquelle elle a démarré.

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Utiliser avec les Skills

Nous vous recommandons vivement d’installer les Linkly AI Skills en même temps que la configuration MCP. Les Skills enseignent à l’assistant IA comment utiliser efficacement les outils de Linkly AI, notamment quand rechercher, quand consulter le plan, quand lire le texte intégral, et comment gérer la lecture paginée des documents longs.

Veuillez installer l'Agent Skill linkly-ai-skills et compléter l'intégration des outils LinklyAI...

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Description des paramètres

Le service MCP expose neuf outils, formant un flux de travail progressif d’accès aux documents :
  • search — recherche hybride (BM25 + vecteur), point d’entrée principal
  • outline — sommaire de document
  • grep — correspondance par regex dans un seul document
  • read — lecture de document ligne par ligne
  • list_libraries — lister les bibliothèques de connaissances disponibles
  • explore — vue d’ensemble d’une collection de documents
  • find_paths — localiser des chemins de dossier par mot-clé pour alimenter le path_glob de search
  • list — lister les entrées d’un conteneur : un répertoire du disque (folder), une bibliothèque (library) ou vos notes (notes)
  • note_save — créer ou modifier une note, le seul outil d’écriture
À l’exception de note_save, tous sont en lecture seule : aucun de vos documents n’est modifié. Chaque réponse réussie porte un horodatage UTC : une ligne [meta] now=... à la fin de la sortie Markdown, ou un champ _meta.now au niveau supérieur de la sortie JSON, utile pour calculer des dates relatives comme « le mois dernier ». Les réponses d’erreur n’incluent pas ces métadonnées. Pour les tableaux de paramètres complets, les champs de réponse, le format des métadonnées de réponse et des exemples d’utilisation, consultez Présentation des outils MCP de Linkly AI.