MCP server

OutilsIA — Conseiller IA locale Official

fr.outilsia/local-ai-advisor

Checked 26 Oct 2026, 08:29 UTC · Connected to it and listed its tools

Read-only local AI advice, shared reports and website audits. No PC scan or local actions.

Working at last checkVerified publisher: outilsia.frAbout 3,676 tokens per request once connected15 tools

Website

https://outilsia.fr/mcp

At a glance

Type: MCP server
Publisher: outilsia.fr (verified by the MCP Registry)
Status: Working at last check
Tools: 15
Token cost: About 3,676 tokens per request
Sets up in: Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code, Antigravity, ChatGPT, OpenAI API, Grok
Last checked: 26 Oct 2026, 08:29 UTC

Connect it to your agent

Add to Cursor Add to VS Code VS Code Insiders

Opens the app, which shows the server and asks you to confirm. For other apps, copy the setup below.

Claude Code

claude mcp add --transport http local-ai-advisor https://outilsia.fr/mcp

Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector, and paste the URL.

Codex (config.toml)

[mcp_servers.local-ai-advisor]
url = "https://outilsia.fr/mcp"

Gemini CLI

{"mcpServers":{"local-ai-advisor":{"httpUrl":"https://outilsia.fr/mcp"}}}

Cursor

{"mcpServers":{"local-ai-advisor":{"url":"https://outilsia.fr/mcp"}}}

VS Code

{"servers":{"local-ai-advisor":{"type":"http","url":"https://outilsia.fr/mcp"}}}

Antigravity

agy mcp add local-ai-advisor https://outilsia.fr/mcp

ChatGPT

Settings → Apps & Connectors → Advanced settings: turn on Developer mode, then Create a connector and paste the URL. Which plans can do this varies.

OpenAI API (Responses tools)

{"type":"mcp","server_label":"local-ai-advisor","server_url":"https://outilsia.fr/mcp","require_approval":"always"}

Grok (xAI API tools)

{"type":"mcp","server_label":"local-ai-advisor","server_url":"https://outilsia.fr/mcp"}

Tools

analyze_shared_report ~164 tokens
Lit un rapport public OutilsIA Local Cockpit déjà créé par l'utilisateur. Accepte uniquement une URL exacte https://outilsia.fr/r/... et ne donne aucun accès à la machine.
check_pc_for_local_ai ~299 tokens
Estime quels modèles IA locaux conviennent à partir de caractéristiques que l'utilisateur fournit explicitement. Ce n'est pas un scan et l'outil ne doit pas être appelé si CPU, RAM, GPU et VRAM manquent.
explain_bottleneck ~223 tokens
Identifie le goulot probable à partir d'un rapport /r/... ou d'un profil RAM/VRAM déclaré. Ce n'est pas un scan. Fournir report_url ou bien ram_gb et vram_gb.
explain_geo_audit_method ~78 tokens
Rappelle ce que l'audit ScoreBot mesure et ce qu'il ne mesure pas. Aucun fetch, aucune citation observée, lecture seule.
explain_local_action_boundary ~230 tokens
Doit être appelé pour toute demande d'installer, télécharger, mettre à jour, exécuter ou supprimer Ollama, un modèle ou un pilote, ainsi que pour scanner ou benchmarker le PC depuis ChatGPT. Retourne la réponse complète en lecture seule : après l'appel, ne pas ajouter de commande, de procédure, de r
geo_audit ~118 tokens
Audit déterministe SEO + préparation IA d'une URL publique via ScoreBot (Core OutilsIA). Lecture seule : ne modifie pas le site cible, ne promet pas d'être cité par ChatGPT.
geo_kit ~115 tokens
Génère un kit GEO lecture seule à partir d'une URL publique : llms.txt, verdict robots IA, schemas JSON-LD. N'écrit rien sur le site cible et n'appelle aucun modèle.
list_benchmark_proofs_from_report ~128 tokens
Retourne seulement les tokens/s déjà mesurés dans un rapport public https://outilsia.fr/r/... Si le rapport n'a pas de preuve, l'outil le dit et n'invente aucune vitesse.
list_first_party_measurements ~120 tokens
Retourne uniquement les bancs publics datés OutilsIA (machine, runtime, tok/s, référence). Une mesure n'est jamais extrapolée à un autre PC. Campagne multi-machines non terminée.
list_installed_models_from_report ~121 tokens
Lit uniquement les modèles installés déjà présents dans un rapport public https://outilsia.fr/r/... N'accède pas à la machine et n'installe rien.
list_models_for_budget ~204 tokens
Filtre le catalogue public selon une VRAM, une RAM optionnelle et un usage. Estimation catalogue uniquement : pas un scan, pas un benchmark, pas de tokens/s inventés.
lookup_local_model ~112 tokens
Cherche un modèle dans le catalogue public OutilsIA (nom, taille ou tag Ollama). Ce n'est pas un scan et l'outil n'invente aucun tokens/s.
recommend_runtime ~183 tokens
Choisit un chemin runtime à partir d'un OS, d'une VRAM et d'une RAM déclarés. Ce n'est pas une installation, pas un scan et pas un benchmark.
render_machine_cockpit ~1226 tokens
Affiche sans recalculer une décision produite par un outil OutilsIA de cette app.
simulate_hardware_upgrade ~355 tokens
Compare le même profil avant et après une hausse de RAM ou VRAM. La simulation ne modifie rien et doit conclure qu'aucun achat n'est utile si le catalogue ne montre pas de gain.

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