Driver AI
Driver · Programmation
Driver AI transforme vos dépôts en contexte structuré que les agents IA interrogent via MCP. Claude Code et Cursor démarrent ainsi chaque tâche avec la même carte fiable du code.
À propos de Driver AI
About
Qu'est-ce que Driver AI
Driver AI est une plateforme qui lit l'intégralité de votre code en amont et le convertit en contexte exploitable par des agents IA. Vous connectez GitHub, GitLab, Bitbucket ou Azure DevOps, et le service analyse chaque fichier, résout les symboles, suit les chaînes d'appels et cartographie les dépendances entre services. Le résultat prend la forme d'une carte du code que l'agent consulte au lieu de fouiller les fichiers au hasard.
Le problème visé, c'est le contexte. Un agent de programmation qui repart de zéro à chaque session ne voit qu'une petite partie d'un gros dépôt, rate des dépendances et devine la structure. Les équipes comblent ce trou avec des fichiers markdown dans le dépôt, des pipelines de récupération de fragments ou de longs prompts de cadrage. Ces solutions vieillissent mal, provoquent des conflits de fusion ou perdent précisément les relations qui rendent un système lisible.
Driver reprend la logique d'un compilateur. L'analyse se fait en amont et renvoie le même résultat pour un commit donné, ce qui rend le comportement de l'agent prévisible. En contrepartie, il s'agit d'une plateforme d'entreprise. Aucune offre gratuite ni achat direct en ligne, et pour une petite équipe cette discussion commerciale pèse plus lourd que l'usage quotidien.
Premiers pas
- Demandez un pilote et connectez le système de gestion de versions qui héberge vos dépôts principaux.
- Laissez Driver ingérer le code et construire l'atlas initial, une étape longue sur les très gros monorepos.
- Mettez en place le SSO et associez les groupes de votre fournisseur d'identité aux équipes Driver, pour que chacun voie le bon contexte.
- Raccordez votre agent habituel, Claude Code, Cursor ou une extension d'IDE, au serveur MCP de Driver.
- Posez une question structurelle sur le code et vérifiez que la réponse correspond à ce que savent vos ingénieurs.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Driver AI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Équipes déjà équipées d'agents IA
- Équipes plateforme et expérience développeur
- Directions techniques qui héritent d'un gros code
Tâches
- Intégrer un agent à un dépôt inconnu
- Préparer une migration ou une refonte lourde
- Répondre au support sur du code ancien
Cas d'usage
- Un monorepo de plusieurs centaines de services
- Consolidation après une fusion
- Environnements réglementés avec audit
Fonctionnalités clés
Analyse du code façon compilateur
Driver analyse chaque fichier, construit des arbres syntaxiques, résout les symboles et suit les appels entre services. Comme le travail se fait en amont, un même commit produit toujours le même contexte. L'agent cesse d'échantillonner une partie aléatoire du dépôt et part d'une carte complète.
Atlas du code pour naviguer
L'atlas découpe le dépôt en sous-systèmes calibrés sur la taille du projet, et chaque section indique ce que fait le code, ce qu'il faut modifier en même temps et pourquoi. L'agent n'ouvre que les sections concernées par la tâche, ce qui concentre la réponse et réduit le coût en tokens de l'exploration.
Serveur MCP pour n'importe quel agent
Une seule connexion MCP suffit pour Claude Code, Cursor et les autres clients compatibles. Chaque développeur la configure une fois et retrouve le même contexte entre éditeurs, terminaux et outils de conversation. Driver se situant au niveau de la gestion de versions, le contexte ne dépend pas de l'éditeur d'un fournisseur.
Historique des changements au commit
Driver tient un journal qui reconstitue la forme actuelle du système, mois par mois et année par année. Cet historique répond à la question que l'agent rate souvent : pourquoi le code est écrit ainsi. Utile pour les migrations, les retours d'incident et l'arrivée de nouvelles personnes sur des modules anciens.
Accès entreprise et options de déploiement
La plateforme inclut SSO, provisionnement SCIM, contrôle d'accès par rôle et journal d'audit, et les offres supérieures ajoutent un déploiement dédié ou réglementé. Vous pouvez rester sur une instance SaaS partagée ou garder le contexte dans un réseau isolé avec une résidence des données sur mesure. L'accès MCP et REST couvre les agents interactifs comme les traitements sans interface.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Contexte déterministe : le même commit donne la même analyse, ce qui rend la sortie de l'agent comparable et plus facile à croire d'une exécution à l'autre.
- Indépendant de l'outil : le contexte vit au niveau de la gestion de versions, changer d'éditeur ou d'agent ne jette donc pas le travail accompli.
- Moins de tokens consommés : l'agent cherche moins parce qu'il part d'une carte au lieu d'ouvrir les fichiers un par un.
- Passe l'échelle de la fenêtre de contexte : l'atlas couvre des dépôts bien plus gros que n'importe quel modèle, requêtes entre dépôts comprises.
Inconvénients
- Pas de tarif public : impossible d'estimer le coût depuis le site, et les offres se mesurent en lignes de code analysées par an, donc le budget passe par un entretien commercial.
- Ni gratuit ni libre-service : un développeur isolé ou une jeune startup ne teste pas le produit sans passer par un pilote.
- La configuration dépend de la gestion de versions : si une partie du code vit hors des dépôts connectés, le contexte aura des trous que l'agent ne détecte pas.
- Une plateforme de plus à sécuriser : le contexte de code est sensible, et la revue de sécurité, le SSO et la cartographie des accès demandent du travail avant la première requête utile.
Questions fréquentes
Il calcule en amont un contexte structuré du code pour que les agents IA interrogent une carte au lieu d'explorer les fichiers session après session. La sortie couvre la structure, les symboles, les dépendances et l'historique des changements.
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