Description
QVeris est une plateforme de connexion de données qui intègre des sources de données sous licence de qualité professionnelle dans les outils IA qu'un développeur ou une équipe utilise déjà. Plutôt que de créer un produit avec ses propres données, QVeris indexe et expose des services de données tiers dans sept catégories : finance et entreprises, réseaux sociaux et discussions publiques, recherche pharmaceutique et en sciences de la vie, articles de recherche et brevets, données de commerce électronique et de produits, informations commerciales, et services quotidiens tels que la météo, les taux de change et la logistique.
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La plateforme est organisée autour d'un flux de travail de découverte, d'inspection et d'appel. Un utilisateur ou un agent IA recherche une capacité en langage clair, inspecte ses paramètres, signaux de qualité et règles de facturation avant de l'exécuter, puis l'appelle dans un environnement isolé. La découverte et l'inspection sont toujours gratuites ; seule l'appel lui-même est facturé, et QVeris affiche le coût disponible avant l'exécution et le montant final après, de sorte que l'utilisation reste vérifiable.
Les méthodes de connexion incluent un serveur MCP hébergé, des plugins d'agent, une CLI, et des API et SDK pour Python et JavaScript, ce qui permet à QVeris de se connecter à des clients IA, des agents de codage et des flux de travail personnalisés sans qu'un développeur ait à connecter chaque fournisseur de données séparément. Un Playground permet à quiconque d'essayer un exemple contrôlé ou d'écrire une invite et de revoir la facturation préliminaire avant de l'exécuter, et QVeris Lab est un espace de travail bêta pour explorer des flux de travail d'agents plus longs avec une activité d'outil visible.
Les tarifs commencent par un niveau gratuit qui inclut 1 000 crédits d'essai à l'inscription et une limite de 10 demandes par minute. Un niveau Pro coûte 19 $ et inclut 10 000 crédits, 100 demandes par minute, et une facturation de dépassement de 0,002 $ par crédit. Un niveau Scale est à la demande, avec un minimum de recharge de 1 $ et des crédits bonus, de 5 à 15 pour cent, pour des montants de recharge plus élevés. QVeris s'adresse aux développeurs et aux équipes techniques construisant des agents IA ou des flux de travail qui ont besoin de données externes réelles et sous licence plutôt que seulement de ce qu'un modèle de base connaît déjà.
- CatégorieAnalyse de données par IA
- Modèle tarifaireÀ l'usage
- DéploiementCloud
- PlateformesMCP, CLI
Fonctionnalités principales de QVeris
Flux de travail de découverte, d'inspection et d'appel pour trouver et utiliser des capacités de données
Sept catégories de données : finance, réseaux sociaux, pharma/sciences de la vie, recherche et brevets, commerce électronique, commerce, et services quotidiens
Serveur MCP hébergé pour se connecter à des clients IA compatibles MCP
Plugins d'agent, CLI et SDK Python/JavaScript
Découverte et inspection gratuites ; la facturation ne s'applique qu'aux appels exécutés
Aperçu des coûts avant l'exécution et charge vérifiable après
Playground pour tester une capacité avant de l'intégrer
QVeris Lab, un espace de travail bêta pour des flux de travail d'agents plus longs avec une activité d'outil visible
1 000 crédits d'essai gratuits à l'inscription
Comment utiliser QVeris ?
Inscrivez-vous : créez un compte QVeris pour obtenir 1 000 crédits d'essai
Trouvez une capacité : recherchez dans les sept catégories de données en langage clair ou parcourez le répertoire
Inspectez-la : examinez les paramètres, signaux de qualité et la règle de facturation avant de l'exécuter
Connectez votre IA : reliez QVeris via MCP hébergé, un plugin d'agent, la CLI, ou l'API/SDK
Appelez-la : exécutez la capacité dans l'environnement isolé et examinez les données retournées
Suivez les dépenses : vérifiez l'estimation des coûts avant l'exécution et la charge finale après chaque appel
Cas d'utilisation de QVeris
- Agent de recherche financière
- Recherche de brevets et de littérature
- Surveillance du commerce électronique
- Recherche en sciences de la vie
