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Rafter

Rafter est un serveur MCP qui offre à Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code et d'autres outils d'IA compatibles MCP une mémoire partagée pour une équipe : les compétences, décisions et contextes que chaque IA devrait déjà connaître. Il se connecte via MCP pour apparaître à l'intérieur des outils que les gens utilisent déjà, sans migration, et permet aux membres de l'équipe de réutiliser la manière dont le travail précédent a été effectué.

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Capture d’écran de Rafter
Capture d’écran de Rafter

Rafter est un serveur de Protocole de Contexte de Modèle (MCP), construit par une équipe à Bergen, en Norvège, qui offre à Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code et d'autres outils d'IA compatibles MCP une mémoire partagée pour une équipe. Au lieu que chaque IA de personne réapprenne comment l'entreprise fonctionne, Rafter stocke les compétences, décisions et flux de travail qu'une équipe a déjà élaborés, de sorte que l'IA de n'importe quel membre de l'équipe puisse les consulter et les réutiliser.

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La configuration se fait en deux étapes. Tout d'abord, un utilisateur ajoute Rafter en tant que connecteur MCP personnalisé en utilisant son point de terminaison hébergé à l'intérieur de Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Codex, OpenCode ou Windsurf, ce qui ouvre une fenêtre de connexion ; Claude Code et Cursor utilisent plutôt une commande CLI ou une entrée de fichier de configuration. Deuxièmement, l'utilisateur colle une courte instruction dans le système ou les instructions de projet de son outil d'IA lui disant de rechercher les mémoires de Rafter avant de répondre et de sauvegarder tout ce qui est durable avec un appel add_memory. À partir de ce moment, l'IA vérifie Rafter automatiquement dans le cadre de son utilisation normale, et une personne peut également transmettre à l'outil d'un membre de l'équipe une URL de configuration afin qu'il récupère directement une compétence.

Rafter organise ce qu'il stocke sous forme de graphe de connaissances plutôt que d'une liste de mémoire plate : il cartographie comment les documents, décisions et compétences se connectent les uns aux autres, de sorte qu'une recherche suit le contexte connexe au lieu de ne correspondre qu'à des mots-clés. Sur les plans payants, il se connecte également aux outils que les équipes utilisent déjà pour les documents sources, y compris Jira, Confluence, SharePoint et Drive, maintenant cette recherche connectée à jour au fur et à mesure que les documents sous-jacents changent, et il conserve l'historique des versions avec possibilité de retour en arrière pour les compétences et mémoires stockées.

Rafter s'adresse aux équipes qui souhaitent que leurs différents assistants IA partagent des connaissances institutionnelles au lieu que chacun parte de zéro, en particulier les équipes travaillant déjà sur plusieurs outils de codage et de chat IA. La tarification est par utilisateur et par mois : un plan gratuit couvre jusqu'à trois membres avec mémoire, compétences, agents et accès MCP hébergé ; un plan Équipe est à 29 $ par utilisateur et par mois pour jusqu'à 50 membres, ajoutant des connecteurs d'outils, une recherche connectée, un historique des versions et un partage inter-équipes avec un essai gratuit de 14 jours ; et un plan Entreprise est à 99 $ par utilisateur et par mois avec des membres illimités, SSO, exportation de journal d'audit, support prioritaire et un DPA signé pour les organisations ayant des exigences formelles en matière de TI et de sécurité.

  • CatégorieCréateurs d'agents IA
  • Modèle tarifaireFreemium
  • DéploiementCloud
  • PlateformesWeb, Bureau

  • Serveur MCP qui offre à Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code et d'autres clients MCP une mémoire d'équipe partagée

  • Le graphe de connaissances relie les documents, décisions et compétences afin que la recherche suive le contexte connecté, pas seulement les mots-clés

  • L'outil add_memory permet à n'importe quelle IA connectée de sauvegarder un contexte durable dans le magasin partagé

  • Une URL de configuration partagée permet à un membre de l'équipe de transmettre directement une compétence prête à un autre outil d'IA

  • Le connecteur MCP hébergé fonctionne à travers Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode et Windsurf

  • Les plans payants ajoutent des connecteurs à Jira, Confluence, SharePoint et Drive avec recherche connectée

  • Historique des versions et possibilité de retour en arrière pour les compétences et mémoires stockées

  • Partage entre équipes et espaces de travail sur les plans payants

  • SSO, exportation de journal d'audit et un DPA signé sur le plan Entreprise pour les organisations soucieuses de la sécurité

  1. Inscription : Créez un compte Rafter et connectez-vous sur heyrafter.xyz.

  2. Ajouter le connecteur : Dans les paramètres de votre outil d'IA, ajoutez Rafter en tant que connecteur MCP personnalisé (ou utilisez l'entrée CLI ou de configuration correspondante pour Claude Code, Cursor ou Codex).

  3. Connexion : Approuvez la fenêtre de connexion qui s'ouvre la première fois que l'outil appelle Rafter.

  4. Établir l'habitude : Collez la ligne d'instruction de Rafter dans le système ou les instructions de projet de votre outil afin qu'il vérifie Rafter avant de répondre et sauvegarde le nouveau contexte avec add_memory.

  5. Partager une compétence : Envoyez à l'outil d'IA d'un membre de l'équipe l'URL de configuration de Rafter pour transmettre directement une compétence.

  6. Ajouter des connecteurs sur un plan payant : Sur Équipe ou Entreprise, connectez Jira, Confluence, SharePoint ou Drive pour une recherche connectée.

  • Intégration d'équipe
  • Partage de compétences entre outils
  • Recherche de documents connectée
  • Documentation des processus

Avis sur Rafter

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