DocumentAI-Backend est un framework backend léger qui automatise l'extraction de texte, de champs de formulaire et de données structurées à partir de documents. Il offre des points de terminaison API REST pour télécharger des PDFs ou des images, les traiter via Google Document AI avec fallback OCR, et renvoyer les résultats analysés en JSON. Construit avec Python, FastAPI et Docker, il permet une intégration rapide dans des systèmes existants, des déploiements évolutifs et une personnalisation via des pipelines et middleware configurables.

L’Agent MCP offre une base solide pour la création d’assistants intelligents pilotés par IA, en proposant des composants modulaires pour l’intégration de modèles linguistiques, d’outils personnalisés et de sources de données. Ses fonctionnalités principales incluent l’appel dynamique d’outils basé sur les intentions des utilisateurs, la gestion de mémoire contextuelle pour des conversations à long terme, et un système de plugins flexible facilitant l’extension des capacités. Les développeurs peuvent définir des pipelines pour traiter les entrées, déclencher des API externes, et gérer des workflows asynchrones, tout en maintenant des journaux et des métriques transparents. Avec la prise en charge des grands modèles de langage (LLMs), des modèles adaptables, et le contrôle d’accès basé sur les rôles, l’Agent MCP facilite le déploiement d’agents IA évolutifs et maintenables en production. Que ce soit pour des chatbots d’assistance client, des robots RPA ou des assistants de recherche, l’Agent MCP accélère les cycles de développement et assure une performance cohérente dans tous les cas d’utilisation.