Connectez Onplana à Claude, Gemini, ChatGPT et Cursor

Utilisateur : « Pourquoi la phase de conception du lancement du troisième trimestre dure-t-elle trois semaines ? »

Agent : Claude appelle search_org_knowledge avec la requête « raison phase de conception de trois semaines lancement troisième trimestre », reçoit des extraits classés tirés des descriptions de tâches et des pages, et résume ceux qui comptent en termes simples, avec des liens vers les éléments sources.

Utilisateur : « Crée un plan de projet pour le lancement de notre produit au troisième trimestre, avec des phases de conception, de revue et de livraison, à échéance fin septembre. »

Agent : Claude appelle create_project avec le nom et les dates du plan, puis trois fois create_task pour les phases. Le projet est prêt sur chaque forfait, y compris Free.

Utilisateur : « Trouve toutes les tâches bloquées par la migration de la base de données. »

Agent : Claude appelle search_org_knowledge avec scope=tasks et la requête « bloqué migration base de données », filtre les résultats sur status=BLOCKED et renvoie un tableau de synthèse avec projet, responsable et échéance.

Utilisateur : « Avons-nous déjà mené un projet comme celui-ci ? »

Agent : Claude appelle find_similar_projects avec la description du projet en cours, reçoit les 5 correspondances les plus proches par similarité vectorielle et résume ce que chaque projet passé a fait autrement.

Qu’est-ce que le serveur MCP d’Onplana ?

Un serveur Model Context Protocol public à l’adresse api.onplana.com/api/mcp/v1. Il expose 346 outils choisis, pour lister, lire, créer, modifier et chercher dans les projets, tâches, sprints, jalons, commentaires, risques, objectifs et pages, aux clients d’agents compatibles MCP comme Claude Desktop, Cursor et les connecteurs personnalisés de ChatGPT. L’authentification se fait avec un jeton d’accès personnel Bearer doté du périmètre MCP_AGENT.

En quoi le serveur MCP d’Onplana diffère-t-il de ceux des autres outils de gestion de projet ?

La plupart n’offrent que des outils list_* et obligent le LLM à parcourir en force de grands ensembles de résultats. Onplana offre un outil dédié, search_org_knowledge, qui effectue une recherche hybride (vecteurs et BM25) dans le contenu indexé de l’organisation : projets, tâches, risques, objectifs, commentaires et pages. Un agent peut répondre à « quelle était la raison de X ? » par le sens plutôt qu’en parcourant tout. Onplana relie aussi chaque session MCP à une ligne AiConversation persistante, pour que le modèle garde sa mémoire d’une reconnexion à l’autre.

Quels clients peuvent se connecter ?

Tout client qui prend en charge le transport Streamable HTTP de MCP. Testé avec Claude Desktop (connecteur personnalisé configuré dans Settings → Developer → Edit Config), Cursor (~/.cursor/mcp.json) et le MCP Inspector officiel pour le débogage. ChatGPT et Claude référencent tous deux Onplana dans leurs annuaires de connecteurs, vous pouvez donc l’ajouter depuis l’un ou l’autre en quelques clics, sans URL de connecteur à coller. Les agents internes construits avec les SDK MCP pour TypeScript ou Python fonctionnent de la même façon.

Comment fonctionne l’authentification ?

Le serveur MCP accepte des jetons d’accès personnels Bearer dotés du périmètre MCP_AGENT. Générez-en un dans /integrations → AI Agents (un clic ; un extrait de configuration prêt à copier vous est renvoyé) ou dans Paramètres → Développeur. Les jetons sont hachés avec bcrypt côté serveur, affichés une fois et révocables. Le jeton porte le contexte de l’organisation, les requêtes MCP n’ont donc besoin d’aucun en-tête d’organisation séparé.

Comment les coûts et les abus sont-ils maîtrisés ?

Trois couches indépendantes. Une limite de débit (120 requêtes par minute depuis chaque adresse cliente) empêche une boucle d’agent emballée de saturer l’API. Les plafonds mensuels du dispatcher sur certains outils empêchent d’abuser d’un seul d’entre eux (sur Free seulement ; aucun à partir du forfait Professional). Le plafond de dépenses en dollars de l’organisation (réglable dans Paramètres → IA et usage) encadre la dépense mensuelle totale ; au-delà, les requêtes renvoient 402, comme dans le chat de l’application. Un mode WARN envoie un e-mail aux administrateurs à 80 %, 100 % et 103 % du plafond.

Quels forfaits prennent en charge MCP ?

Tous, y compris Free. Les outils de lecture (lister, lire, chercher) fonctionnent sur chaque forfait sans limite mensuelle. Les outils qui modifient fonctionnent aussi sur chaque forfait et appliquent les changements directement ; sur Free, certaines actions d’écriture ont un plafond mensuel (aucun à partir du forfait Professional), et un modèle peut toujours demander d’abord un aperçu avec l’option dryRun d’un outil. Les outils réservés à certains forfaits, comme analyze_project_risks (détection des risques par l’IA, à partir du forfait Professional), sont masqués dans les réponses de tools/list pour les forfaits qui n’ont pas la fonction, si bien que le LLM ne les voit jamais et n’appelle pas d’outil bloqué à l’aveugle.

Comment l’injection de prompts est-elle limitée ?

Les champs de texte libre des résultats qui viennent du contenu des utilisateurs (titres de tâches, descriptions, commentaires, contenu des pages) sont entourés de balises <onplana_user_content>...</onplana_user_content> avant d’atteindre le LLM. Les balises de fermeture dans ce contenu sont échappées (sans tenir compte de la casse), pour qu’un titre de tâche malveillant ne puisse pas en sortir et injecter des instructions. Chaque description d’outil dit explicitement au LLM de traiter le contenu entouré comme des données, jamais comme des instructions à suivre. Ce procédé suit les recommandations publiées par Anthropic contre l’injection de prompts.

Où voir ce que les agents IA ont fait dans mon organisation ?

Sur la page Audit Logs, sous Agent Activity, pour les propriétaires et administrateurs de l’organisation, à partir du forfait Enterprise. Chaque appel d’outil passé par MCP écrit une ligne AiOperation avec l’outil, son entrée et sa sortie, la personne, la connexion de l’agent et le résultat. Vous pouvez filtrer par nom d’outil, par statut (APPLIED, FAILED, GATED, UNAUTHORIZED, CAP_EXCEEDED, UNDONE) et par période, et copier n’importe quelle entrée. Les lignes du journal d’audit qu’écrivent les changements d’un agent indiquent qu’elles sont passées par MCP, elles s’alignent donc sur l’activité sans IA.

Le transport est-il open source ?

Oui. Les briques du transport indépendantes de la plateforme (le câblage Streamable HTTP, l’authentification Bearer, le confinement de l’injection de prompts par balises et échappement des balises de fermeture, une interface de dispatcher interchangeable) sont publiées sous forme de paquets npm sous licence MIT sur github.com/Onplana/onplana-mcp-server. Deux paquets : onplana-mcp-server (un modèle de serveur à intégrer à votre propre application Express) et onplana-mcp-client (un SDK typé pour appeler le point d’accès public d’Onplana depuis des agents internes). L’implémentation du dispatcher et le catalogue d’outils restent dans le dépôt fermé d’Onplana, parce qu’ils portent la logique métier de la plateforme ; le dépôt ouvert vous donne les briques de sécurité sans imposer de catalogue d’outils.