Expose l'orchestration IdeA comme serveur MCP par-dessus le même
OrchestratorService::dispatch, avec repli fichier .ideai/requests pour les
CLI sans MCP. v3 réduite à la surface MCP : la messagerie inter-agents et la
corrélation requête↔réponse étaient déjà résolues par §17 (send_blocking).
- M0 capacité MCP sur le profil (McpCapability/McpConfigStrategy/McpTransport)
- M1 injection conf MCP au LaunchAgent + prose adaptée selon la surface
- M2 serveur/adapter MCP (JSON-RPC 2.0 maison ; outils idea_*) + ListAgents
- M3 câblage par projet (registre mcp_servers jumeau du watcher)
- M4 observabilité UI : OrchestratorRequestProcessed.source = file|mcp + badge
Trois portes d'entrée (fichier, MCP, UI) → un seul dispatch ; aucun nouveau
port applicatif ; MCP confiné à l'adapter infra. Tous lots verts (cycle §3).
Cadrage : .ideai/briefs/orchestration-v3-cadrage.md ; ARCHITECTURE.md §14.3.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
- LOT C2 (§14.5.3) : use cases de configuration des embedders déclaratifs
(List/Save/Delete + DescribeEmbedderEngines : modèles ONNX recommandés,
environnement local détecté, stratégies compilées). UI EmbedderSettings.
- LOT C3 (§14.5.5) : suggestion contextuelle best-effort à l'activation quand la
mémoire dépasse le budget de recall sans embedder configuré (event
EmbedderSuggested, anti-spam 1×/session, « ne plus demander »).
- Contexte projet partagé .ideai/CONTEXT.md (model-agnostic) injecté à tous les
agents/profils au lancement, avant la persona. UI ProjectContextPanel.
Tests : backend workspace vert (0 échec) ; frontend 306/306.
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Pièce 1 (backend) : state.rs câble AdaptiveMemoryRecall via build_memory_recall,
piloté par le profil embedder chargé depuis embedder.json (fallback none). Défaut
none ⇒ NaiveMemoryRecall nu (comportement inchangé, StubEmbedder jamais touché,
zéro dépendance lourde). Instance de recall partagée (RecallMemory + LaunchAgent).
Chargement du profil isolé sur un runtime dédié (évite le block_on imbriqué).
Pièce 2 (frontend) : feature mémoire complète en miroir de skills —
MemoryGateway (port) + TauriMemoryGateway + MockMemoryGateway, types domaine
Memory/MemoryIndexEntry/MemoryType, MemoryPanel/MemoryEditor/useMemory, onglet
sidebar « Memory » dans ProjectsView. CRUD par slug, liens [[slug]] résolus.
Le sujet mémoire est clos : CRUD .md + index + rappel adaptatif + injection à
l'activation des agents + UI de gestion. Embedder concret ONNX/HTTP reste un
follow-up (défaut none = pleinement fonctionnel sans dépendance).
Tests: backend 57 binaires verts, frontend 285 tests verts, typecheck OK.
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À l'activation d'un agent, LaunchAgent compose désormais une section
« # Mémoire projet » dans le convention file généré (CLAUDE.md/AGENTS.md…),
au même titre que les skills assignés (§14.2). Les agents lisent ainsi la
mémoire projet sans aucun flag ni mécanisme propre à une CLI.
- LaunchAgent reçoit le port MemoryRecall (Arc<dyn MemoryRecall>), résout le
rappel (budget AGENT_MEMORY_RECALL_BUDGET=2048, requête = persona de l'agent)
en best-effort : mémoire vide/absente ou erreur ⇒ section omise, le launch
n'est jamais bloqué (comme un SkillRef dangling).
- compose_convention_file gagne un argument `memory: &[MemoryIndexEntry]`
(reste pure) ; section injectée seulement pour la stratégie conventionFile.
- state.rs : une seule instance NaiveMemoryRecall partagée (recall + LaunchAgent).
Tests: 57 binaires verts. compose_convention_file (vide ⇒ inchangé, ordre,
cohabitation skills) + intégration LaunchAgent (section présente / absente /
best-effort sur erreur / pas d'injection en stratégie env).
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Base de connaissance persistante par projet, indépendante de tout modèle/CLU
et de git. Cadrage archi en §14.5 (ARCHITECTURE.md), cycle Archi→Dev→Test.
LOT A — étage 1 (.md, source de vérité)
- domaine: entité Memory (+ MemorySlug, MemoryType, MemoryFrontmatter,
MemoryLink, MemoryIndexEntry), liens [[slug]], index MEMORY.md dérivé
- port MemoryStore + MemoryError, adapter FsMemoryStore (.ideai/memory/)
- application: 7 use cases (Create/Update/List/Get/Delete/ReadIndex/
ResolveLinks), From<MemoryError> for AppError
- app-tauri: commandes + DTO, events MemorySaved/MemoryDeleted
- suppression de la variante morte DomainError::MalformedFrontmatter
LOT B — rappel adaptatif (étage 1)
- port MemoryRecall + MemoryQuery, adapter NaiveMemoryRecall (troncature
au budget de tokens, court-circuit budget-0), use case RecallMemory
LOT C — étage 2 vectoriel (structure complète, zéro dépendance lourde)
- port Embedder + EmbedderError, profils déclaratifs EmbedderProfile/
EmbedderStrategy (embedder.json)
- VectorMemoryRecall (cosinus, cache .ideai/memory/.index/ gitignoré)
- AdaptiveMemoryRecall (bascule pure should_use_vector), défaut none
- HashEmbedder (déterministe, tests), StubEmbedder (onnx/server/api)
Tests: 57 binaires verts, build + clippy --workspace sans warning.
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- domain: OrchestratorCommand::CreateSkill with optional scope field
(defaults to Project, case-insensitive, UnknownScope on bad value)
- application: dispatch CreateSkill through the CreateSkill use case
- app-tauri: build OrchestratorService and start/stop per-project request
watchers on open/create/close_project (ensure/stop_orchestrator_watch)
- tests: domain validation, service dispatch, infra watcher e2e,
app-tauri wiring lifecycle (idempotent, isolated, stop)
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