> ## Documentation Index
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# Plateforme Conare

> Conare offre à votre app une infrastructure de récupération sur mesure : mémoire IA par utilisateur, base vecteur plus plein texte, embeddings et connecteurs.

Conare fournit à votre application sa propre pile de récupération : une **mémoire IA** persistante par utilisateur final, une **base de données vectorielle + plein texte** et des **embeddings** servis par le modèle même qui indexe vos données — plus des connecteurs qui acheminent les outils de vos utilisateurs vers leur mémoire.

## Produits

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Mémoire IA" icon="brain" href="/memory/overview">
    Mémoire persistante par utilisateur final : enregistrement, recherche hybride, rappel approfondi synthétisé par LLM et suggestions proactives.
  </Card>

  <Card title="ConareDB" icon="database" href="/db/overview">
    Moteur de recherche vectoriel + plein texte avec des namespaces isolés. Le substrat sous la mémoire IA, également disponible en autonome.
  </Card>

  <Card title="Embeddings" icon="binary" href="/embeddings/overview">
    Vecteurs d'espace documentaire issus du modèle exact avec lequel Conare effectue la récupération. Sans état, normalisés à l'unité, épinglables.
  </Card>

  <Card title="Intégrations" icon="plug" href="/integrations/overview">
    Six connecteurs de premier ordre plus un catalogue d'environ 200 sources de données que vos utilisateurs finaux peuvent connecter en un clic.
  </Card>
</CardGroup>

## Modes de consommation

* **API HTTP** — votre application intègre la mémoire pour *ses* utilisateurs finaux. Authentifiez-vous avec une clé d'intégration détenue par l'organisation (`cint_...`) ; chaque requête nomme un `endUserId`. Commencez par le [démarrage rapide](/platform/quickstart) ou le [SDK TypeScript](/platform/sdk).
* **MCP** — les agents de codage (Claude Code, Codex, Cursor) utilisent Conare directement comme serveur MCP à `https://api.conare.ai/mcp`. Voir [outils MCP](/memory/mcp).

## Modèles sur mesure

Pour les équipes qui souhaitent une récupération manifestement adaptée à leurs propres données, Conare entraîne et maintient des modèles d'embedding et de reranking sur mesure, validés par un jeu de requêtes de référence. Voir [comment se déroule l'engagement](/embeddings/custom-models) ou [réservez un appel](https://cal.com/amurzin/30min).

<Card title="Référence API" icon="code" href="/api-reference">
  Chaque endpoint, généré à partir de la même spécification OpenAPI 3.1 que les tests de fumée de production vérifient.
</Card>