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# 🧠 MCP Brain - Plan de développement Hackathon
## Phase 1: Setup initial (3-4h)
### Samedi matin (11h-14h)
**Personne 1: Infrastructure**
- [ ] Setup environnement MCP de base
- [ ] Connexion Qdrant pour vector storage
- [ ] Architecture serveur MCP (Python/TypeScript)
- [ ] Docker compose pour l'infra locale
**Personne 2: Auth & Permissions**
- [ ] Système de workspaces/teams
- [ ] JWT ou API keys pour identifier users
- [ ] Modèle de permissions basique (read/write/admin)
**Personne 3: Data Model**
- [ ] Schema pour les "memories" (embeddings + metadata)
- [ ] Tags/categories pour organiser la connaissance
- [ ] Timestamps et attribution (qui a ajouté quoi)
## Phase 2: Core Features (6-8h)
### Samedi après-midi/soir (14h-22h)
### Feature 1: Memory Storage
```python
class Memory:
- content: str
- embedding: vector
- user_id: str
- workspace_id: str
- timestamp: datetime
- tags: List[str]
- confidence_score: float
- source_chat_id: str
```
### Feature 2: Smart Retrieval
- Semantic search via Qdrant
- Filtrage par workspace/permissions
- Ranking par relevance + recency
- Contexte augmenté pour Le Chat
### Feature 3: Knowledge Synthesis
- Détection automatique des insights importants
- Merge des informations similaires
- Création de "knowledge graphs" simples
## Phase 3: MCP Integration (4-5h)
### Samedi soir/nuit (22h-3h)
**Tools à implémenter:**
```typescript
1. store_memory(content, tags, importance)
2. search_memories(query, filters)
3. get_team_insights(topic)
4. share_context(chat_id, workspace_id)
5. summarize_knowledge(timeframe)
```
**Prompts système:**
- Auto-extraction des infos clés
- Détection des décisions importantes
- Identification des action items
## Phase 4: Polish & Demo (4h)
### Dimanche matin (9h-12h)
### UI/UX Minimal
- Dashboard web simple (React/Vue)
- Visualisation des memories partagées
- Metrics: usage, top topics, active users
### Demo Scenario
**"Startup AI en hypercroissance"**
1. CEO discute stratégie produit
2. CTO debug une architecture
3. CFO analyse des métriques
→ Chacun bénéficie des insights des autres
## Stack technique recommandé
### Backend
- **MCP Server**: Python (plus simple pour proto rapide)
- **Vector DB**: Qdrant (fourni par le hackathon)
- **Queue**: Redis/RabbitMQ pour async processing
- **API**: FastAPI pour endpoints REST
### Frontend (optionnel mais impressionnant)
- **Dashboard**: React + Tailwind
- **Visualisation**: D3.js pour knowledge graph
- **Real-time**: WebSockets pour updates live
### Monitoring
- **W&B Weave**: Tracer les interactions
- **Metrics**: Latence, usage, qualité des retrievals
## Répartition des rôles suggérée
**Dev 1 - Backend Lead**
- Architecture MCP
- Integration Qdrant
- API design
**Dev 2 - AI/ML**
- Embeddings optimization
- Prompt engineering
- Knowledge extraction
**Dev 3 - Product/Frontend**
- UI/UX
- Demo preparation
- Testing & QA
## Quick wins pour impressionner les juges
1. **Live demo multi-users**: Montrer 3 Le Chat simultanés qui partagent des infos en temps réel
2. **"Aha moment"**: Le Chat B résout un problème grâce à une info du Chat A qu'il n'aurait jamais eu sinon
3. **Métriques**: "30% de réduction du temps de résolution de problèmes"
4. **Privacy by design**: Montrer comment les données sensibles sont protégées
5. **Scale story**: "De 3 à 300 utilisateurs en 1 clic"
## Pièges à éviter
❌ Ne pas partir sur un système trop complexe (KISS principle)
❌ Oublier la démo - elle vaut 50% de la note!
❌ Négliger les permissions (question piège des juges garantie)
❌ Pas de persistence des données = fail direct
## MVP Features (à prioriser absolument)
### Must Have (12h)
- ✅ Store memory from chat
- ✅ Retrieve relevant memories
- ✅ Basic workspace isolation
- ✅ Working MCP integration
### Nice to Have (si temps)
- 🎯 Knowledge graph visualization
- 🎯 Auto-tagging with AI
- 🎯 Conflict resolution
- 🎯 Export capabilities
### Wow Factor (bonus)
- 🚀 Voice notes integration
- 🚀 Multi-language support
- 🚀 Predictive insights
- 🚀 Team analytics dashboard
## Exemple de code MCP minimal
```python
# mcp_brain_server.py
from mcp import MCPServer
from qdrant_client import QdrantClient
import hashlib
class BrainMCP(MCPServer):
def __init__(self):
self.qdrant = QdrantClient(host="localhost", port=6333)
self.collection_name = "team_memories"
async def store_memory(self, content: str, user_id: str, workspace_id: str):
# Generate embedding
embedding = self.get_embedding(content)
# Store in Qdrant
point_id = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
self.qdrant.upsert(
collection_name=self.collection_name,
points=[{
"id": point_id,
"vector": embedding,
"payload": {
"content": content,
"user_id": user_id,
"workspace_id": workspace_id,
"timestamp": datetime.now()
}
}]
)
async def search_memories(self, query: str, workspace_id: str, limit: int = 5):
query_embedding = self.get_embedding(query)
results = self.qdrant.search(
collection_name=self.collection_name,
query_vector=query_embedding,
query_filter={
"must": [{"key": "workspace_id", "match": {"value": workspace_id}}]
},
limit=limit
)
return [r.payload["content"] for r in results]
```
## Timeline détaillée
### Samedi
- **9h-11h**: Setup, formation équipe, stratégie
- **11h-13h**: Workshop MCP, architecture design
- **13h-14h**: Lunch & brainstorm
- **14h-18h**: Core development sprint 1
- **18h-19h**: Dîner & review
- **19h-23h**: Core development sprint 2
- **23h-3h**: Integration & debugging
### Dimanche
- **9h-10h**: Bug fixes, polish
- **10h-11h**: Demo preparation
- **11h-12h**: Final tests, submission
- **12h**: STOP! Submission due
## Questions clés à adresser
1. **Comment gérer les conflits d'information?**
→ Versioning + confidence scores
2. **Quelle granularité pour les permissions?**
→ Start simple: workspace-level, evolve later
3. **Comment éviter l'information overload?**
→ Smart filtering + summarization
4. **Business model?**
→ Freemium: 3 users free, paid for teams
## Conseils personnels
1. **Focus sur la démo**: Les juges veulent voir que ça marche. Préparez 2-3 scénarios bétons.
2. **Utilisez Alpic**: Leur plateforme va vous faire gagner 3-4h sur le deployment.
3. **Documentez en live**: Un README.md propre = bonus points.
4. **Gardez des logs**: W&B Weave pour montrer les metrics en live pendant la démo.
5. **Préparez l'elevator pitch**: "Notion + ChatGPT + Git = Team Brain"
## Nom du projet suggestions
- 🧠 **HiveMind** (mon préféré)
- 🔮 **Cerebral**
- 🌐 **SyncThink**
- 💡 **Collective IQ**
- 🎯 **TeamBrain**