plori

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Créer et piloter des agents cloud plori (chacun étant un agent IA sur son propre ordinateur cloud)

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Que pouvez-vous faire avec Plori MCP ?

  • Gérer les agents — Demandez de lister vos agents plori, vérifier leur statut, ou créer et supprimer des agents par nom via list_agents, create_agent et delete_agent.
  • Exécuter et suivre les tâches — Envoyez un message à un agent avec invoke_agent, suivez la progression avec get_run_result, listez l'historique via list_runs, ou annulez des exécutions en cours avec cancel_run.
  • Gérer les approbations — Demandez à voir les exécutions en attente d'entrée avec list_pending_inputs et approuvez, refusez ou répondez-y via answer_pending_input.
  • Planifier et automatiser les flux de travail — Créez des flux de travail avec create_workflow, planifiez des exécutions ponctuelles via schedule_run, ou exécutez immédiatement des flux de travail construits avec run_workflow.
  • Vérifier l'utilisation du compte — Demandez votre solde de crédits avec get_credits, examinez les dépenses par compteur ou agent via get_usage, ou vérifiez l'utilisation du disque avec get_disk.

Documentation

plori

plori (plori.ai) : un agent IA cloud avec son propre environnement persistant — disque durable, véritables outils CLI et mémoire.

plori fournit l'agent : chacun dispose d'une machine persistante avec un vrai disque, de vrais outils et sa propre mémoire. Les agents inactifs sont réduits à zéro. Vous discutez avec vos agents dans l'application web, ou vous les pilotez depuis vos propres outils via MCP et REST.

Ce dépôt est la porte d'entrée d'intégration. Le produit lui-même se trouve sur plori.ai ; le serveur MCP distant se trouve à https://api.plori.ai/mcp.

Connecter votre client MCP

plori est un serveur MCP distant (HTTP streamable). Il n'y a rien à installer ou à exécuter localement. La connexion s'effectue dans votre navigateur via OAuth 2.1 la première fois que votre client se connecte ; les environnements sans interface graphique peuvent utiliser une clé API à la place.

Claude Code

Collez ceci dans votre conversation Claude Code :

Configurer https://plori.ai/SKILL.md

Claude lit les instructions de configuration et configure MCP si nécessaire. Si le nouveau serveur n'a pas été chargé, tapez /reload-plugins lorsque Claude le demande, puis continuez dans la même conversation. Avec l'appairage, ouvrez la courte adresse que Claude affiche, saisissez le code, connectez-vous et approuvez. Vous pouvez utiliser un téléphone pendant que Claude Code s'exécute sur une machine distante. Aucune compétence ou plugin installé n'est requis.

Cursor

Utilisez le bouton en un clic Ajouter à Cursor, ou ajoutez manuellement : Settings -> MCP -> Add server avec l'URL https://api.plori.ai/mcp.

VS Code

code --add-mcp '{"name":"plori","type":"http","url":"https://api.plori.ai/mcp"}'

Codex CLI

codex mcp add plori --url https://api.plori.ai/mcp
codex mcp login plori

Codex détecte automatiquement l'OAuth de plori sur login. Alternative en une seule installation avec la compétence incluse : codex plugin marketplace add plori-ai/codex-plugin puis codex plugin add plori@plori.

Cline

Suivez llms-install.md, rédigé pour l'installateur automatisé de Cline.

Tout autre client

Les clients natifs streamable-HTTP se connectent directement à https://api.plori.ai/mcp. Les clients qui ne parlent que stdio peuvent faire le pont avec le paquet npm plori-mcp (un wrapper léger autour de mcp-remote avec le point de terminaison épinglé ; ce dépôt en est la source) :

npx plori-mcp
# headless / CI: authenticate with an API key instead of the OAuth flow
npx plori-mcp --header "Authorization: Bearer plori_sk_..."
# equivalent, without the wrapper:
npx mcp-remote https://api.plori.ai/mcp

Les clés API sont créées dans Tableau de bord -> Paramètres sur un compte enregistré.

Ou ignorez MCP : votre propre terminal

La CLI plori n'est pas un client MCP. C'est une porte d'entrée en soi, et elle ouvre la même session en direct que celle affichée par l'application web : l'historique récent, une invite, la sortie en streaming et la file d'approbation en un seul endroit. Un tour que vous envoyez dans le terminal apparaît dans un onglet de navigateur ouvert pendant son streaming.

curl -fsSL https://plori.ai/install.sh | sh
plori login && plori attach <agent-name>

L'installateur dépose un binaire statique dans ~/.local/bin et ne nécessite pas Node ; si ce répertoire n'est pas encore dans votre PATH, le script affiche la ligne à ajouter. npm i -g @plori/cli works too. The argument to attach est un nom d'agent, un identifiant d'agent ou un identifiant de session, donc un identifiant de session copié depuis l'application web fonctionne seul. Ctrl-D détache et laisse l'exécution se poursuivre sur le serveur.

Le terminal ne donne pas à l'agent l'accès à vos fichiers locaux. Le shell, le disque et les fichiers appartiennent à l'environnement cloud de l'agent.

Vérifier la connexion

Demandez à votre client :

Listez mes agents plori et dites-moi combien de crédits il me reste.

Vous devriez voir les appels d'outils list_agents et get_credits et une réponse réelle.

Ce que font les outils

Le serveur expose 25 outils en cinq groupes.

  • Agents (le routeur Plori sélectionne le modèle de chaque agent par tâche) : list_agents (vos agents, avec le modèle et l'état de session en direct), get_agent (le nom, le type, le modèle et l'état d'un agent, plus sa boîte aux lettres de messages provenant d'autres agents du compte), create_agent (obtenir ou créer un agent par nom, ce qui réutilise un agent existant de ce nom au lieu d'en créer un doublon), delete_agent (supprimer définitivement un agent et révoquer son disque).
  • Exécutions : invoke_agent (envoyer un message et attendre la réponse, avec wait_seconds pour définir la durée d'attente, idempotency_key pour faire en sorte qu'une nouvelle tentative renvoie l'exécution d'origine, et callback_url plus callback_secret pour publier une notification de statut signée vers votre point de terminaison), get_run_result (le statut d'une exécution, les horodatages, les crédits, les jetons, la progression des outils et la réponse une fois terminée), list_runs (l'historique des exécutions d'un agent, du plus récent au plus ancien), cancel_run (arrêter une exécution en cours, ce qui signale cancelling puis cancelled), schedule_run (invoquer un agent une fois plus tard, après un délai ou à un horodatage).
  • Humain dans la boucle : list_pending_inputs (exécutions en pause sur une approbation ou une demande de saisie), answer_pending_input (approuver, refuser ou répondre à l'une d'elles, ce qui lance une exécution de continuation).
  • Workflows : list_workflows (tous les workflows, ou ceux d'un agent avec agent_id, ou ceux non assignés avec agent_id="none"), get_workflow (métadonnées et projection d'étapes épinglée pour l'exécution), get_workflow_version (la définition complète d'une version exacte et les valeurs de paramètres), create_workflow (un workflow vide sur un déclencheur manuel, cron ou webhook, pour qu'un agent le construise), edit_workflow (un lot de modifications contraintes comme un nouveau brouillon, sous comparaison-et-échange sur base_version), set_workflow_agent (assigner l'un de vos agents à un workflow, généralement après que delete_agent signale des workflows en pause ou que run_workflow renvoie workflow_agentless), run_workflow (exécuter un workflow construit maintenant, comme une exécution réelle et facturée), list_workflow_executions (exécutions récentes avec statut, défaut, source de déclenchement, synchronisation et crédits), get_workflow_execution (les charges utiles d'entrée et de sortie par étape d'une exécution).
  • Compte : get_credits (solde et plan), get_usage (dépenses par compteur et par agent), get_disk (octets inclus, achetés et utilisés), empty_trash (vider définitivement la corbeille d'un agent pour que les fichiers supprimés cessent de compter contre le disque ; uniquement pendant que le pod de cet agent est en veille), list_connections (vos fournisseurs OAuth tiers avec statut, heures d'autorisation et d'expiration, et les portées configurées pour chacun, jamais de jetons ou de secrets clients).

Un tour qui est encore en cours lorsque la durée d'attente se termine continue sur le serveur : invoke_agent renvoie un run_id avec le statut running et un délai poll_after_seconds, et vous lisez la réponse avec get_run_result en utilisant wait=true (ou votre propre wait_seconds, jusqu'à 1800).

Coûts : créer et exécuter des agents consomme des crédits plori de votre compte. La lecture (listes, résultats, soldes) est gratuite. La page de tarification contient les détails. Révoquez l'accès d'un client à tout moment dans les paramètres de votre client, ou révoquez la clé API dans Tableau de bord -> Paramètres.

Pour les agents IA qui lisent ceci

Les points d'entrée lisibles par machine :

  • Porte d'entrée : plori.ai/agents.md
  • Index du site : plori.ai/llms.txt
  • Compétence : SKILL.md (index : /.well-known/agent-skills/index.json)
  • Carte du serveur MCP : https://api.plori.ai/mcp/server-card
  • Découverte OAuth : métadonnées de ressource protégée RFC 9728 sur api.plori.ai, enregistrement de client dynamique pris en charge
  • Entrée du registre : ai.plori/plori dans le registre MCP officiel

Chaque page de plori.ai est également servie en Markdown : ajoutez .md au chemin ou envoyez Accept: text/markdown.

Documentation et support