MelisAI

Back-office React de la suite MelisAI — connectez des fournisseurs, concevez des agents, déployez des instances, surveillez l'usage, inspectez les serveurs MCP et discutez depuis n'importe où. Paquet melisplatform/melis-ai.

Présentation

MelisAI est la couche de gestion back-office de la suite MelisAI. Il n'exécute pas les modèles d'IA lui-même — c'est le rôle de melis-ai-engine et de ses modules fournisseurs. Il fournit l'interface et les services pour câbler l'ensemble du système IA : connecter un fournisseur (Platform AI), construire des comportements (AI Agents avec scénarios et listes d'outils autorisés), les déployer sous forme d'Instances nommées, surveiller l'Usage, déboguer avec un chat brut (Chat Dev Tool), et inspecter les serveurs MCP connectés.

Dans le back-office React (/melis-react), MelisAI livre un unique bundle multi-briques exposant trois outils de menu natifs React — Admin, AI Agents, MCP Inspector — chacun doté d'une bascule New / Old vers son outil legacy dans une iframe, plus une surcouche AI Assistant globale (un bouton de chat flottant présent sur chaque écran, sans entrée de menu). La logique IA reste côté serveur dans melis-ai-engine.

Activation

Ajoutez à config/melis.module.load.php (les modules fournisseurs doivent être listés avant MelisAI) :

return [
    'MelisAIEngine',
    'MelisAIEngineClaude',   // Anthropic provider
    'MelisAIEngineGemini',   // Google provider
    'MelisAI',
];

MelisAI requiert melisplatform/melis-ai-engine, qui possède toutes les tables de base de données melis_ai_* ainsi que le runtime agent/scénario. Les modules fournisseurs (melis-ai-engine-claude, melis-ai-engine-gemini, -ollama, -oci) implémentent le contrat fournisseur et doivent être installés pour leurs entreprises respectives.

Les quatre concepts fondamentaux

Concept	Table	Colonne clé	Description
model	melis_ai_models (mam_*)	mam_generative_model	Une ligne de modèle fournisseur : entreprise (Anthropic / Google), chaîne du modèle, lien clé API, indicateur par défaut, paramètres d'upload de fichier.
agent	melis_ai_agents (maa_*)	maa_agent_tools (liste JSON autorisée)	Un comportement : nom, code agent, surcharge de modèle optionnelle, étapes de scénario ordonnées, liste d'outils autorisés.
instance	melis_ai_instances (mai_*)	mai_instance_id	Un déploiement nommé d'un agent. La chaîne mai_instance_id est la clé stable référencée par toute l'interface (ex. mainchatassistantgeneral, aitoolcreator).
tool	melis_ai_tools (mat_*)	—	Une fonction appelable que le modèle peut invoquer. Soit MCP (serveur MCP externe, mcp: true) soit Local (PHP intégré).

Modèle mental en une phrase : une instance pointe vers un agent, un agent pointe vers un modèle, un modèle nomme une entreprise — ce qui sélectionne le fournisseur ; un chat sur l'instance exécute le scénario de l'agent, en appelant les outils autorisés de l'agent.

Où cela se trouve dans le back-office React

MelisAI livre un seul bundle de briques (public/ui-react/brick.js) dont le manifeste déclare un tableau bricks: [...] — quatre enregistrements qui s'auto-enregistrent dans brick.tsx :

ID de brique	Route	melisKey	Nature
ai-admin	/melis-ai/admin	melisadmin_tool	coquille à onglets React native (Usage / Platform AI / Instances / MCP Server / Chat dev tool)
ai-agents	/melis-ai/ai-agents	melisagent_tool	liste + éditeur React natifs (sous-onglets)
mcp-inspector	/melis-ai/mcp-inspector	melis_mcp_inspector_tool	React natif (fonction unique)
ai-assistant	(aucune)	—	Surcouche — le FAB de chat flottant global, sans route ni entrée de menu

Les trois outils routés apparaissent dans le menu de gauche sous Melis AI (aux côtés de AI Tool Creator, apporté par le module distinct melis-ai-tool-creator). L'assistant est rendu une seule fois à la racine de la coquille pour que le chat flottant survive à la navigation. Tous n'apparaissent que lorsque MelisAI est actif (découverte des briques via GET /melis/react-api/react-modules). Chaque outil de menu porte une bascule New / Old : New = l'interface React, Old = l'outil classique dans une iframe.

Admin — configurer l'IA

Route /melis-ai/admin. Une coquille à onglets React native — Usage · Platform AI · Instances · MCP Server · Chat dev tool — avec un unique Save (enregistre l'onglet actif) et une bascule New/Old pour tout l'outil.

• Usage — filtrez par Entreprise/Modèle sur une plage ; quatre graphiques : Total Requêtes, Requêtes par instance, Total Tokens, Tokens par instance (les séries par instance sont vos instances déployées). Adossé à melis_ai_daily_usage.

• Platform AI — activez l'IA : choisissez Entreprise + Modèle, optez pour Même clé pour toutes les plateformes ou Une clé par plateforme, collez la ou les clés, définissez Statut : Actif + Modèle par défaut : Oui. Plus la gestion des uploads — bascules fichier utilisateur/contexte et Mode d'upload : File API ou Embed in request (le mam_file_upload_mode que lisent les fournisseurs ; Gemini utilise File API par défaut, Claude l'intégration dans la requête) et la taille max de fichier.

• Instances — cartes KPI (Total / Actives / Inactives), recherche, filtres et + New instance. Six sont fournies par défaut : trois instances système (édition seule, non supprimables : admintool, agenttool, mainchatassistantgeneral) et trois instances applicatives (supprimables : aitoolcreator, minitemplatecreator, newscontentcreator). L'édition ouvre un formulaire en sous-onglet : Name, Instance ID (le mai_instance_id), Status, Agent (optionnel) et un Label par langue.

• MCP Server — deux sous-onglets : MCP Exposition (cochez les fonctions MCP que le serveur MCP expose aux clients) et un onglet DB / tables sensibles ; chacun a son propre Save.
• Chat Dev Tool — un chat de débogage : choisissez un agent, discutez, et lisez côte à côte le raw AI PAYLOAD exact (tools / functionDeclarations, contexte) et l'AI RESPONSE au format JSON.

AI Agents — concevoir le comportement

Route /melis-ai/ai-agents. La liste affiche ID / Status / Name / Entries / Call number (Entries = étapes de scénario, Call number = nombre d'appels IA cumulés) avec des cartes KPI, une recherche, des filtres et un Export. L'ouverture d'un agent ajoute un sous-onglet avec un éditeur à cinq onglets et un unique Save.

Onglet	Rôle
Config	Nom de l'agent, code agent (slug stable), description, Override default AI model (Entreprise + Modèle), bascules d'upload de fichier, interrupteur Actif.
AI Tools	La liste des capacités autorisées — cochez les outils que cet agent peut appeler, regroupés en MCP tools (servis par des serveurs MCP) et Local tools (PHP intégré). Le moteur propose exactement les outils cochés au modèle.
DB Rights	Cases à cocher par table read / write / delete row / drop regroupées par module, un interrupteur global Allow table creation, la gestion des tables sensibles, une recherche et Expand/Collapse all.
Scenario	Étapes typées ordonnées avec réordonnancement par glisser-déposer et édition/suppression par ligne : ENTRY PARAMS → AI CONTEXT (silencieux) → AI CHAT (visible) → EXIT PARAMS, plus des étapes CODE optionnelles. Chaque étape possède un Code que vous référencez avec [CODE] pour récupérer la réponse d'une étape précédente. L'édition d'une étape ouvre une fenêtre modale (Code, Return type, Type of entry, AI Prompt avec un éditeur General + des surcharges par langue).
Run	Un chat de test intégré contre l'agent (avec un Custom step end prompt optionnel), exécutant le même chat natif que l'assistant.

Catalogue d'outils fournis

Groupe	Outils
MCP — schéma/données DB	getTableStructure, createDatabaseTable, addDBTableColumns, updateDBTableColumns, dropDBTableColumns, selectData, insertData, updateData, deleteData, bulkInsertData
MCP — système de fichiers	createFile, createDirectory, pathExists, readFile, updateFiles, deleteFile, deleteDirectory
MCP — site/mini-template (CommunityExtensions)	readSiteAssets, getSitePublicUrl, uploadMinitemplateImages, renderMinitemplatePreview
MCP — module builder (ToolCreator)	createModule, activateModule, deactivateModule, generateBundle
Local	activate_module

MCP Inspector

Route /melis-ai/mcp-inspector. Une page React native (avec bascule New/Old) qui liste les serveurs MCP connectés et permet de les lancer / vérifier leur statut / lire les logs — afin de confirmer qu'un serveur est actif et que ses outils sont découvrables avant de les autoriser sur un agent. Adossé au MelisAIEngineMcpService du moteur.

AI Assistant — discuter depuis n'importe où

Le bouton flottant AI Assistant (en bas à droite, sur chaque écran) ouvre un panneau de chat exécutant le Main Chat Assistant général (agent id 1, instance mainchatassistantgeneral). Il peut piloter le back-office (ouvrir un outil, ouvrir une page) depuis la conversation, dispatché côté hôte via window.melisReactActionMap. Minimiser conserve la session, New session en démarre une nouvelle, Close la termine.

API React — endpoints

Il n'y a pas de config/react-api.php : les routes react-api sont déclarées en ligne dans config/module.config.php, greffées sur la route parente melis-react-api (préfixe /melis/react-api). Les contrôleurs résident dans src/Controller/React/MelisReactApiAi*Controller.php. Contrat partout : { success, data } en cas de succès, { success:false, error } en cas d'échec ; chaque fetch envoie X-Requested-With: XMLHttpRequest + credentials.

Chaque contrôleur implémente sa propre garde d'accès (pas le trait générique) :

private const MELIS_KEY = 'melisadmin_tool'; // or melisagent_tool / melis_mcp_inspector_tool
if ($deny = $this->denyUnlessAccess()) { return $deny; }
//   → 401 if !isAuthenticated() ; else 403 unless MelisCoreRights::canAccess(self::MELIS_KEY)

Surface (garde)	Endpoints représentatifs (/melis/react-api/…)
Admin (melisadmin_tool)	ai-usage/bootstrap · ai-usage/charts · ai-platform/data · ai-instances/{bootstrap,stats,list,save,:id,delete/:id} · ai-mcp-server/{data,save-tools,save-sensitive} · ai-chat-dev/{agents,run,continue}
AI Agents (melisagent_tool)	agents (liste) · agents/{stats,options,:id,save,delete/:id,db-rights/:id} · agents/scenario/{list,options,step/:id,…}
MCP Inspector (melis_mcp_inspector_tool)	mcp-inspector/{servers,launch,status,log}

Les écritures de scénario réutilisent les endpoints legacy /melis/MelisAI/AgentProperties/* (delete / reorder / save) afin que toute la validation, la gestion des fichiers et l'unicité des codes restent côté serveur. Exemple (depuis agent-api.ts) :

const BASE = '/melis/react-api/agents'
await apiFetch<{ id: number }>(`${BASE}/save`, {
  method: 'POST',
  headers: { 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest', 'Content-Type': 'application/json' },
  credentials: 'same-origin',
  body: JSON.stringify({
    id: 4, name: 'Tool Builder', code: 'aitoolcreator', modelId: null, status: 1,
    dbCanCreateTable: 1, tools: ['createModule', 'activateModule'],
    dbRights: { melis_cms_page: { read: true, write: false, delete_row: false, drop: false } },
  }),
})

Capacités (droits avancés)

Déclarées dans config/react.capabilities.php sous melisReactToolCapabilities, indexées par le melisKey porteur de droits de chaque outil. Autorisation par défaut, purement déclaratives : elles pilotent les cases à cocher dans Users → Rights et conditionnent l'affichage des onglets/actions React (useCaps(melisKey).can(cap)) ; elles ne sont pas appliquées côté serveur (les contrôleurs ne filtrent que sur l'accès à l'outil via canAccess).

• melisadmin_tool — granularité par onglet (usage, platform_ai.edit, instances + create/edit/delete, chat_dev, mcp_server avec tools.edit / db.edit imbriqués).
• melisagent_tool — CRUD au niveau de l'outil (list/create/edit/delete) plus les onglets de l'éditeur (general, tools, dbrights, scenario + CRUD, run).
• melis_mcp_inspector_tool — ne déclare rien ; l'accès se résume à l'unique case d'accès à l'outil du menu.

La dépendance à l'interface de chat

Chaque surface de chat (la surcouche assistant, l'onglet Run de l'agent, le Chat Dev Tool de l'Admin) rend <AiChatContainer> importé depuis @melis-ai-engine — un alias Vite vers ../../melis-ai-engine/ui-react/src, si bien que le composant de chat est bundlé depuis les sources de melis-ai-engine dans cette brique (et non externalisé). Props clés : maiInstanceId, agentId, autoRun, showHeader, clearSession, extraEntryParams.

Pour les développeurs qui intègrent un chatbox dans une vue legacy / rendue côté serveur, melis-ai-engine fournit toujours le view helper AIChatViewHelper($maiInstanceId, …) — voir la page MelisAI legacy et melis-ai-engine.

Flux de chat (ce qui se passe à l'envoi)

1. Une surface de chat poste les tours utilisateur au moteur pour le mai_instance_id donné.
2. MelisAIEngineAgentService::runAgent() résout instance → agent → modèle, puis sélectionne le fournisseur via getActiveModelClass($company, $modelId, $agentId) (entreprise Google → Gemini, Anthropic → Claude).
3. Le moteur parcourt les étapes de scénario de l'agent dans l'ordre ; MelisAIEngineModelService::send() appelle l'API IA ; les appels d'outils sont routés via MelisAIEngineMcpService (JSON-RPC pour les outils MCP, appel PHP direct pour les outils Local).
4. L'état persiste dans melis_ai_conversation_state ; les compteurs de tokens/appels dans melis_ai_daily_usage.

MelisAI n'appelle jamais les APIs IA lui-même — le moteur et les modules fournisseurs s'en chargent.

Modèle d'extension (comment les modules applicatifs se branchent)

1. dbdeploy insère un agent (avec son scénario + liste d'outils autorisés) et une instance avec un mai_instance_id fixe.
2. Enregistrez un serveur MCP dans config['mcp']['servers'] et déclarez ses outils dans function_declarations avec mcp: true.
3. Ajoutez une entrée d'interface qui ouvre un chat sur <mai_instance_id> avec les bons paramètres entrée/sortie.

Tables de base de données

MelisAI ne possède pas de schéma propre — toutes les tables sont installées par melis-ai-engine. Le préfixe est melis_ai_*.

Table	Contenu
melis_ai_models (mam_*)	Lignes de modèles fournisseurs (entreprise, chaîne du modèle, lien clé API, paramètres upload).
melis_ai_companies (macp_*)	Définitions des entreprises (Google, Anthropic, …).
melis_ai_platform_keys (mapk_*)	Clés API fournisseurs.
melis_ai_agents (maa_*)	Définitions des agents (code, surcharge modèle, liste JSON maa_agent_tools).
melis_ai_agents_tools (maat_*)	Jointure agent-outil.
melis_ai_tools (mat_*)	Catalogue d'outils (MCP / Local).
melis_ai_instances (mai_*)	Déploiements nommés (mai_instance_id stable).
melis_ai_instance_trans (mait_*)	Libellés d'instance par langue.
melis_ai_scenario_steps (mas_*)	Étapes de scénario ordonnées par agent.
melis_ai_scenario_steps_datas (massd_*)	Données d'étape (texte de contexte, chemin de formulaire, …).
melis_ai_scenario_steps_datas_entryexit (masse_*)	Définitions des paramètres entrée/sortie par étape.
melis_ai_return_types (mart_*)	Définitions des types de retour à la sortie.
melis_ai_files (maf_*)	Fichiers attachés aux étapes de scénario.
melis_ai_daily_usage (mau_*)	Compteurs d'usage tokens et requêtes.
melis_ai_conversation_state (macs_*)	État de conversation par utilisateur.

Voir aussi : melis-ai-engine · melis-ai-engine-claude · melis-ai-engine-gemini · melis-ai-tool-creator · melis-ai-community-extensions