Data Science & IA · Étude de cas
Nexus Worker MCP - Orchestration LLM FinOps
Serveur MCP agnostique qui délègue les tâches volumineuses à des modèles Worker économiques tout en laissant la supervision au modèle principal.
Le point de départ
Transformer un besoin réel en système exploitable.
Nexus Worker MCP implémente un pattern Supervisor-Worker avec planificateur, exécuteur et critique. Il route des tâches d'analyse, de génération, de test, de revue, de refactorisation et de documentation vers plusieurs fournisseurs LLM, puis renvoie au superviseur un résultat compact et exploitable.
Orchestration IA
Conception du pattern Supervisor-Worker pour déléguer les traitements lourds tout en maintenant la planification, la revue et la décision finale dans le modèle principal.
Exposition de huit outils MCP dédiés à l'analyse, la génération de code et de tests, la revue, le refactoring, l'explication et la documentation.
Providers & résilience
Architecture d'adaptateurs compatible avec OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI et Ollama, utilisable en stdio comme à distance.
Mise en place de validations typées, de stratégies de fallback et d'une suite de tests automatisés pour fiabiliser la délégation multi-fournisseurs.
Stack & disciplines
Explorer les compétences du projet.
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