Credal

Credal vous permet de regrouper les bons outils, les bonnes données et les bonnes instructions dans un serveur MCP pour une équipe, puis de le partager dans toute l'entreprise. Tout le reste reste hors du contexte de l'agent. NVIDIA et d'autres entreprises décrivent ce cadrage comme la différence entre un agent qui devine et un agent qui répond à partir des bonnes données.

Vous choisissez les outils qu'un agent peut appeler et vous imposez des paramètres comme la région, la limite de lignes ou l'étape d'enregistrement, si bien que l'agent ne lit que ce qu'il doit et n'exécute que les actions autorisées. Le gain est un contexte plus court par requête. Credal cite un client qui a réduit son contexte par requête de 87%.

Chaque agent et serveur MCP alimente un journal d'audit qui attribue le coût à l'équipe, au flux de travail et au modèle qui l'a dépensé. Le système signale où un modèle moins cher tient la précision et vous laisse y router les flux, pour réduire les dépenses sans deviner le compromis.

Le registre versionne chaque agent et serveur MCP, avec retour arrière et une piste d'audit complète sur chaque action et appel d'outil. Les équipes plateforme voient en un seul endroit ce qui est en production, tandis que les responsables métier gardent la main sur leurs serveurs.

Credal hérite des permissions de chaque système source au moment de la requête : si un utilisateur ne peut pas ouvrir un fichier dans Google Drive ou Confluence, il ne le verra pas non plus via un agent. Les actions sensibles peuvent exiger la signature d'une personne avant de s'exécuter.

Credal fonctionne avec plusieurs fournisseurs, si bien que vous utilisez le bon modèle pour la bonne tâche sans rien reconstruire à chaque fois. Connectez votre propre déploiement Azure OpenAI, des modèles ouverts auto-hébergés, ou l'accès géré de Credal aux modèles de pointe d'OpenAI et d'Anthropic.