01 · LE PROBLEME

Un PDF n'est pas une API

Quand un recruteur ou un agent IA analyse un profil candidat, il manipule presque toujours un fichier PDF : statique, non requetable, impossible a filtrer sans lire l'integralite du document. Les LLM comme Claude consomment alors tout le texte, meme si la question ne porte que sur une technologie precise.

Les solutions existantes - PDF bien mis en page, profil LinkedIn, portfolio - sont pensees pour des yeux humains. Elles ne sont pas concues pour etre interrogees par programme par un agent IA. Resultat : contexte bruite, perte de precision, zero interactivite.

02 · LA SOLUTION

wandy-mcp

C'est quoi un serveur MCP ?

MCP (Model Context Protocol) est le protocole open-source d'Anthropic qui permet aux LLM de se connecter a des outils externes de maniere native. Comme une API REST, mais concue specifiquement pour les agents IA, avec un protocole standardise de decouverte, de description et d'appel d'outils.

Au lieu d'envoyer un bloc de texte a un agent, wandy-mcp expose 13 outils specialises que l'agent appelle precisement. Il demande exactement ce dont il a besoin et recoit une reponse JSON structuree, enrichie d'instructions comportementales. Connecte en 30 secondes depuis Claude Desktop ou tout client MCP compatible.

03 · LA STACK

Architecture

TypeScript Express 5 MCP SDK Zod PostgreSQL PM2 Cluster Nginx Cloudflare Tunnel pdfkit Nodemailer

FLUX DE DONNEES

01

CLIENT LLM

Claude envoie une requete MCP via connexion persistante. Il decouvre les outils disponibles automatiquement.

02

SERVEUR MCP

Express recoit, valide avec Zod, dispatche vers le bon outil et injecte les instructions comportementales.

03

DONNEES & SERVICES

Profil JSON, sessions PostgreSQL, generation PDF, envoi mail Brevo. Tout orchestre de facon transparente.

04 · FONCTIONNALITES

Ce que fait le serveur

13 outils MCP specialises

Chaque outil repond a une question precise. L'agent appelle ce dont il a besoin - competences, disponibilite, projets, pitch - sans traiter de donnees inutiles.

Pitch adaptatif par audience

pitch_wandy module son contenu selon le profil appelant : pretentions et mobilite pour un recruteur, TJM pour un client freelance, stack detaillee pour un tech lead.

Flow visiteur bout en bout

Chaque session est tracee. En fin de conversation, une transcription complete est generee en PDF et envoyee par mail au visiteur et a Wandy.

Contexte LLM injecte

Un wrapper enveloppe chaque reponse d'instructions comportementales, guidant le modele vers une synthese coherente et fidele au profil.

05 · OUTILS DISPONIBLES

13 outils MCP

get_profile Profil complet, localisation, langues, resume narratif

get_skills Competences organisees par categorie

search_skills Recherche par mot-cle dans toutes les competences

get_experience Parcours pro, formations, experiences precedentes

get_projects Projets personnels et missions freelance

get_stack Stack technique avec niveaux de maitrise

get_availability Disponibilite, type de contrat, remote, pretentions

pitch_wandy Pitch narratif adapte selon l'audience detectee

06 · LE DEFI · SESSIONS CROSS-WORKER

Cluster PM2

LE PROBLEME

PM2 en mode cluster lance plusieurs workers Node.js independants. La premiere version stockait les sessions visiteurs en memoire. En production, register_visitor s'executait sur le worker #1, et submit_feedback atterrissait sur le worker #2, qui ne connaissait pas la session. Transcriptions perdues. Mails non envoyes.

L'ANALYSE

Memoire partagee inter-process aurait requis une couche IPC ou Redis. Introduire Redis pour une seule table de session : disproportionne pour ce volume de trafic.

LA SOLUTION

Persistance des sessions directement dans PostgreSQL. Table visitors avec un token UUID comme cle primaire. Chaque worker lit et ecrit dans la meme base. Schema simple, lecture rapide, zero overhead significatif.

Un seul changement architectural a resolu simultanement la coherence inter-workers, la durabilite des sessions apres redemarrage PM2, et l'observabilite du dashboard de monitoring.

CV Interactif