Serveurs MCP
Branchez un serveur MCP. Puis dites simplement ce que vous voulez.
Le Model Context Protocol permet à un agent IA d'utiliser de vrais outils au lieu de les décrire. Ottermind héberge la connexion : pas de processus local, pas de JSON à éditer à la main, pas de redémarrage. Choisissez un serveur ci-dessous ou collez n'importe quelle URL MCP.
Serveurs connectables dès aujourd'hui
Chacun est une connexion qui fonctionne dans Ottermind, pas une fiche d'annuaire.
- Playwright MCP
Playwright MCP drives a real browser from an AI agent using accessibility snapshots instead of pixel guessing. Ottermind ships the same model as built-in tools, so a browser task works in a fresh chat with nothing to install.
NavigateurIntégré - GitHub MCP server
A GitHub MCP server lets an agent read repositories, issues and pull requests instead of pasting code into chat. Ottermind connects GitHub over OAuth, so the agent works against your real repos with the scopes you approve.
DéveloppementConnecteur OAuth - Notion MCP
Notion MCP gives an agent search and write access to your workspace. Ottermind connects Notion over OAuth and keeps the pages it reads as task context, so follow-up questions do not need the same links again.
Docs & connaissancesConnecteur OAuth - Linear MCP
Linear MCP lets an agent read and update issues, projects and cycles. Ottermind connects Linear over OAuth with read access by default — write scopes stay off until you grant them.
DéveloppementConnecteur OAuth - Supabase MCP
Supabase MCP exposes your project's schema and data to an agent so it can answer questions in SQL rather than guesswork. Ottermind treats it as a managed connector — no local process, no config file to maintain.
Base de donnéesMCP géré - Slack MCP server
A Slack MCP server lets an agent search conversations and post updates. Ottermind connects Slack over OAuth with search and channel reads on by default, and keeps posting behind an explicit write scope.
Chat d'équipeConnecteur OAuth - Sentry MCP
Sentry MCP puts your error stream in reach of an agent, so a stack trace can be read, grouped and explained without leaving the task. Ottermind connects it as a managed connector.
SupervisionMCP géré - Stripe MCP
Stripe MCP lets an agent read customers, subscriptions, invoices and payment events. Ottermind connects it as a managed connector, and any write operation asks for confirmation before it runs.
PaiementsMCP géré - Gmail MCP
Gmail MCP gives an agent search and drafting access to your inbox. Ottermind connects Gmail over OAuth with read-only scope by default; sending and drafting are separate grants you turn on deliberately.
E-mailConnecteur OAuth - Vercel MCP
Vercel MCP lets an agent read projects, deployments and build logs. Ottermind connects it as a managed connector, so a failed deploy can be diagnosed in the same task where you fix it.
DéveloppementMCP géré
Ajoutez votre propre serveur MCP
Collez n'importe quel point de terminaison MCP dans Ottermind : il est vérifié, ses outils sont listés et disponibles dans la même conversation. Les serveurs que vous ajoutez restent privés à votre espace de travail.
Ajouter un serveur MCP personnaliséLes questions qu'on pose vraiment sur MCP
Qu'est-ce qu'un serveur MCP ?
Un serveur MCP est un petit programme qui expose les capacités d'un système — une base de données, une boîte mail, un navigateur — via le Model Context Protocol, un format commun que les agents IA comprennent. Au lieu d'écrire une intégration par modèle, vous faites tourner un serveur et n'importe quel agent compatible MCP peut l'utiliser.
Qu'est-ce que MCP en IA ?
MCP signifie Model Context Protocol. Il normalise la façon dont un modèle découvre et appelle des outils externes, et dont ces outils renvoient leurs résultats. C'est ce qui permet à un agent de chercher dans votre Notion, de lire une trace Sentry et d'ouvrir un onglet sans trois intégrations sur mesure.
MCP ou API — quelle différence ?
Une API s'adresse au développeur qui lit d'abord la documentation. MCP s'adresse au modèle : le serveur décrit lui-même ses outils, ses arguments et ses résultats à l'exécution, si bien que l'agent peut découvrir ce qui est disponible et choisir. Un serveur MCP se pose généralement au-dessus d'une API existante plutôt que de la remplacer.
Quels serveurs MCP Ottermind prend-il en charge ?
La liste de cette page reflète ce qui est connectable aujourd'hui : le contrôle de navigateur façon Playwright, ainsi que GitHub, Notion, Linear, Supabase, Slack, Sentry, Stripe, Gmail et Vercel. Vous pouvez ajouter tout autre serveur MCP par son URL.
Dois-je faire tourner un serveur MCP en local ?
Non. Ottermind héberge la connexion pour les serveurs listés ici : aucun processus à maintenir en vie, aucun fichier de configuration. Si vous tenez à un serveur local, l'application de bureau peut atteindre celui qui tourne sur votre machine.
Puis-je ajouter mon propre serveur MCP ?
Oui. Collez l'URL du serveur : Ottermind la vérifie, liste ses outils et les rend disponibles dans la conversation. Les serveurs que vous ajoutez restent privés, et tout outil qui écrit demande confirmation avant de s'exécuter.
À quoi l'agent a-t-il réellement accès ?
Uniquement à ce que vous accordez. Les connexions OAuth démarrent en lecture seule et gardent les droits d'écriture séparés, les connexions MCP gérées sont limitées à l'espace de travail, et toute écriture demande une confirmation explicite. Vous pouvez consulter ou révoquer une connexion à tout moment.
Est-ce que cela fonctionne avec Claude ?
Oui. Ottermind s'appuie sur les modèles Claude et parle MCP : un serveur connecté est disponible pour l'agent dans chaque tâche. Aucun fichier de configuration de bureau à modifier.
Arrêtez de configurer. Commencez par la tâche.
Connectez ce que vous utilisez, décrivez le résultat attendu et obtenez quelque chose d'éditable — pas un journal d'appels d'outils.
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