Compatible avec tous les outils IA cloud majeurs

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ VOS LOCAUX (on-prem) │ │ │ │ ┌─────────────────┐ ┌──────────────────────────────────────┐ │ │ │ Sources de docs │ │ LMbox Vault (boîtier) │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ SharePoint │───▶│ Indexation + chunking + embeddings │ │ │ │ Jira │ │ pgvector HNSW (AES-128 at-rest) │ │ │ │ Salesforce │ │ ACL multi-tenant │ │ │ │ Dossiers réseau│ │ Audit chain SHA-256 │ │ │ └─────────────────┘ └──────────┬──────────────────────┬───┘ │ │ │ │ │ │ MCP Server│ OpenAI-compat │ │ │ (stdio/HTTP) /v1/retrieve │ │ └──────────────────────┬─────────────┘──────────────────────┘──────┘ │ │ ┌──────────────┴──────────┐ ┌────────────┴────────────────┐ │ Outils MCP-natifs │ │ Outils OpenAI-compat │ │ │ │ │ │ Claude Code │ │ Microsoft 365 Copilot │ │ Cursor │ │ ChatGPT Enterprise │ │ Continue.dev │ │ Azure OpenAI │ │ Claude API │ │ Mistral La Plateforme │ └─────────────────────────┘ └─────────────────────────────┘ │ │ └──────────────┬───────────┘ ▼ ┌────────────────────────┐ │ LLM cloud (cloud) │ │ Reçoit : chunks │ │ anonymisés < 500 mots │ │ JAMAIS les docs bruts│ └────────────────────────┘

Prérequis : - Accès Microsoft 365 Admin Center (rôle Global Admin ou Search Admin) - URL Vault : https://vault.votre-cabinet.fr - Clé API Vault : vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx (fournie à l'installation) 1. Dans M365 Admin Center → Settings → Search & intelligence → Data sources → "+ Add a data source" → Choisir "Custom connector (REST)" 2. Renseigner : Name: LMbox Vault Base URL: https://vault.votre-cabinet.fr/microsoft-connector/v1 Auth type: API Key Header name: X-Vault-Key Key value: vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 3. Définir le schéma de contenu (automatiquement détecté par Vault) : → Cliquer "Detect schema" — Vault retourne title, content, source_url, acl 4. Configurer les ACL : → Mode recommandé : "Inherit from source" (Vault transmet les ACL SharePoint/Jira d'origine) → Sinon : "All users in tenant" pour un déploiement sans ACL fine-grained 5. Lancer la synchronisation initiale (durée : 1-4 h selon volume) 6. Tester dans Copilot Chat : "Qu'est-ce que dit notre NDA type sur les clauses de non-concurrence ?" → Copilot utilise Vault comme source, cite le document d'origine

## Option A — Custom GPT dans ChatGPT Enterprise 1. Ouvrir ChatGPT Enterprise → Explore GPTs → Create 2. Dans l'onglet "Configure" → "Actions" → "+ Create new action" OpenAPI schema : openapi: "3.1.0" info: title: LMbox Vault version: "1.0" servers: - url: https://vault.votre-cabinet.fr/v1 paths: /retrieve: post: operationId: retrieveContext summary: Retrieve relevant document chunks requestBody: required: true content: application/json: schema: type: object properties: query: { type: string } top_k: { type: integer, default: 5 } responses: "200": description: List of relevant chunks with citations 3. Auth : API Key → Header "X-Vault-Key" → vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 4. Sauvegarder et tester. Le GPT cite désormais vos documents internes, pas le web. ## Option B — Azure OpenAI (Bring Your Own Data) 1. Dans Azure OpenAI Studio → Chat → "Add your data" → Data source type : "Custom" (REST endpoint) → Endpoint URL : https://vault.votre-cabinet.fr/v1/retrieve → Auth : API key → vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx → Index field mapping : content → "content", title → "title", url → "filepath" 2. Tester dans le playground Azure OpenAI. Chaque réponse inclut les citations source Vault.

## Fichier : ~/.claude/settings.json (ou .claude/settings.json dans le projet) { "mcpServers": { "vault": { "command": "lmbox-vault-mcp", "env": { "VAULT_URL": "https://vault.votre-cabinet.fr", "VAULT_API_KEY": "vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "VAULT_TENANT": "mon-cabinet" } } } } ## Vérifier que Vault est actif dans Claude Code : /mcp → Vous devez voir : vault: connected tools: search, read_doc, list_sources, get_audit_log ## Utilisation dans une session Claude Code : "Cherche dans notre Vault les clauses de limitation de responsabilité de nos NDA signés avec des partenaires américains." → Claude Code invoque vault:search, cite la source et le numéro de chunk

## Fichier : .cursor/mcp.json (à la racine du projet ou dans ~/.cursor/) { "mcpServers": { "vault": { "command": "lmbox-vault-mcp", "env": { "VAULT_URL": "https://vault.votre-cabinet.fr", "VAULT_API_KEY": "vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" } } } } ## Redémarrez Cursor. ## Dans Settings → MCP vous voyez : vault ● search, read_doc, list_sources ## Dans Composer (Cmd+I) : @vault Recherche les exigences techniques de notre cahier des charges projet X → Cursor injecte les chunks Vault comme contexte, sans envoyer vos fichiers à Anthropic

## Fichier : ~/.continue/config.yaml models: - name: Claude Sonnet (via Anthropic) provider: anthropic model: claude-sonnet-4-5 apiKey: sk-ant-xxxx context: - provider: mcp name: vault params: command: lmbox-vault-mcp env: VAULT_URL: https://vault.votre-cabinet.fr VAULT_API_KEY: vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ## Dans VS Code, ouvrez le panneau Continue (Cmd+L) ## Tapez @vault pour activer le contexte Vault dans votre requête

## Exemple : POST /v1/retrieve curl -X POST https://vault.votre-cabinet.fr/v1/retrieve \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Vault-Key: vlt_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \ -d '{ "query": "clauses de limitation de responsabilité NDA", "top_k": 5, "dataset_id": "contrats-clients", "anonymize": true }' ## Réponse : { "chunks": [ { "id": "ck_8f3a2b", "content": "La responsabilité de chaque partie est limitée au montant...", "source": "NDA-Acme-2024-03.docx", "score": 0.94, "chunk_index": 12, "audit_hash": "sha256:a3f8c2..." } ], "query_id": "qr_7d1e9f", "audit_logged": true }