Fondateur · Auteur · Mainteneur
Un serveur Model Context Protocol open source et personnel qui donne aux agents IA un accès sécurisé et structuré à Microsoft Dataverse : schéma, métadonnées, données et opérations plateforme via la Dataverse Web API.
- Conception et livraison d'un serveur MCP de production en TypeScript avec environ 80 outils structurés dans 28 catégories, couvrant CRUD, requêtes OData et FetchXML, métadonnées, opérations batch, RBAC, solutions, audit et écriture de schéma.
- Implémentation de trois modes d'authentification entreprise (device code, client credentials, managed identity via MSAL) avec cache de jetons chiffré AES-256-GCM et garde-fous sur les opérations destructives.
- Distribué via npm/npx (mcp-dataverse, environ 900 téléchargements mensuels) et référencé sur les registres MCP Smithery et Glama. Compatible Claude, VS Code Copilot, Cursor, Windsurf et tout client MCP.
- Ingénierie de qualité production : architecture modulaire, sorties structurées, transports stdio et HTTP/SSE, tests automatisés, CI, un site de documentation, un changelog et une roadmap publique.
Graph Orchestrator
Créateur
Un projet personnel, et aussi ma façon de piloter mon propre travail assisté par IA. Un orchestrateur multi-projets portable qui découpe un objectif en tâches ordonnées et fait passer chacune par une boucle plan, build, review, adossée à une base de données en graphe Neo4j.
- Construction d'un harnais qui exécute la commande de vérification propre à chaque projet après chaque build et stocke le résultat comme preuve, pour que l'auto-évaluation d'un agent ne décide jamais seule si un build est valide.
- Modélisation des projets, tâches, phases et preuves sous forme de graphe, avec une base de leçons qui transporte les corrections et décisions vers les nouveaux projets et les nouvelles sessions d'agents.
- Utilisé au quotidien pour planifier, construire et revoir mon propre travail, y compris l'Agentic Delivery Framework ci-dessous.
Agentic Delivery Framework
Créateur · Lead
Un framework de delivery qui structure l'intégralité du cycle de vie logiciel : discovery, architecture, implémentation, revue et mise en production, pour les équipes assistées par IA. Né comme initiative personnelle. Mon directeur de pôle l'a sponsorisé, et Hitachi Solutions l'a adopté comme pratique interne standard.
- Impose des points de contrôle humains aux décisions d'architecture, aux gates d'implémentation et à la promotion ALM, donnant une gouvernance de production au delivery agentique à l'échelle.
- Le runtime intègre des serveurs MCP pour ancrer les recommandations dans le contexte projet réel. Installable dans tout projet cible via CLI.
- Né comme initiative personnelle. Mon directeur de pôle l'a sponsorisé, et il s'est déployé à travers les équipes et domaines métier comme pratique de delivery standard.
AI Context Manager (dev)
Créateur
Projet personnel. Un outil de contexte et de mémoire pour le développement assisté par IA sur de grandes bases de code multi-équipes. Il garde trace de la connaissance du dépôt (décisions d'architecture, patterns, conventions) pour que les agents de codage récupèrent le bon contexte automatiquement.
- Structure la connaissance du dépôt pour que les outils IA de codage récupèrent le contexte pertinent automatiquement entre sessions.
- Retrieval via recherche vectorielle et services Azure natifs sur de grands projets multi-équipes.
- Projet exploratoire et à usage personnel. Pas déployé comme outil interne officiel.
