Projet de hackathon OpenEdge AI primé

En septembre dernier, l’OpenEdge AI Hackathon a occupé le devant de la scène au Leeds Digital Festival, et ce qui s’est déroulé était vraiment inspirant. L’événement a mis en lumière l’incroyable potentiel de la combinaison des Plateforme Progress OpenEdge avec l’innovation en IA. Les participants ont présenté une gamme d’applications créatives et concrètes qui ont montré à quel point l’IA peut être puissante et pratique lorsqu’elle est construite sur OpenEdge. J’ai eu le privilège de m’asseoir avec le participant gagnant, Carlos Vega, pour en apprendre davantage sur son expérience et sur l’idée primée qui a retenu l’attention de tous.

Le hackathon OpenEdge AI : un nouveau défi

Carlos est un développeur backend chevronné basé à Barcelone, en Espagne, avec 20 ans d’expérience spécialisé dans les solutions Progress OpenEdge. « Je suis un développeur de logiciels de produits ERP et nous avons 20 ans d’expérience avec Progress OpenEdge. Ces cinq dernières années, je me suis concentré sur le développement d’API », partage Carlos.

Bien que Carlos travaille depuis longtemps avec les API et l’architecture backend, la création de solutions d’IA représentait une nouvelle frontière. Comme il se souvient : « Avant cela, je n’avais pas beaucoup d’expérience en IA. Fin 2024, j’ai commencé à rechercher comment utiliser un serveur MCP. »

L’intérêt de Carlos pour le Model Context Protocol (MCP) s’est accru lorsqu’il a vu une opportunité de connecter OpenEdge aux modèles d’IA via un protocole standardisé. « J’étais enthousiasmé par l’idée d’un protocole universel pour interagir avec l’IA. »

Après des semaines de recherche et d’essais, Carlos a réussi à créer un serveur MCP : « Avec plusieurs semaines d’interactions et de recherche [at] le site Web que c’est très bien expliqué… J’ai du succès avec un serveur MCP en Java.

Lorsque Carlos a vu l’annonce du hackathon OpenEdge AI au Leeds Digital Festival, il était prêt à pousser ses recherches plus loin : « Je commence à penser que c’est une bonne opportunité d’essayer de faire de même avec Langage commercial avancé (ABL).

Le projet : requêtes de données en langage naturel en cours

La participation gagnante du hackathon de Carlos a présenté un cas d’utilisation puissant : intégrer des requêtes en langage naturel directement à une base de données OpenEdge, le tout construit en ABL. Au lieu d’écrire des requêtes ABL traditionnelles, les utilisateurs peuvent simplement « parler » à un agent piloté par l’IA qui récupère les données de la base de données Sports2020 sous forme conversationnelle.

Carlos a construit un serveur MCP en utilisant ABL qui communique avec le backend OpenEdge via Serveur d’applications Progress (PAS) pour OpenEdge. Le serveur interagit avec plusieurs points de terminaison d’API hébergés sur PAS for OE, chacun effectuant des actions spécifiques sur la base de données Sports2020, telles que la récupération des données client, la liste des commandes et le classement des clients. Chaque point de terminaison d’API est enregistré en tant qu’outil au sein du serveur MCP, permettant une intégration transparente.

Pour offrir une expérience en langage naturel, Carlos a également développé un client MCP utilisant n8n, équipé de capacités de mémoire pour le contexte conversationnel. Ce client traduit les requêtes des utilisateurs en appels API via le serveur MCP, récupère les résultats structurés et les présente dans une interface de type chat. Les utilisateurs peuvent rechercher des clients, vérifier les commandes, classer les clients et bien plus encore, le tout dans un langage simple et intuitif.

Carlos souligne que son serveur MCP a été entièrement construit en ABL, plutôt qu’en alternatives courantes comme Python, TypeScript/JavaScript (Node.js), Java et C# :

« Dans OpenEdge, nous n’avons officiellement pas de moyen unique de créer un serveur MCP, mais il s’agit essentiellement d’une API spéciale avec des règles universelles pour effectuer des interactions entre vos données ou votre logique métier et un modèle d’IA. »

Il a utilisé la base de données Sports2020 comme modèle pour les développeurs :

« Pour moi, ce sont de bons exemples pour la communauté. Comprendre qu’il est possible de s’adapter ou de démarrer des démarches avec beaucoup de produits qui existent dans OpenEdge pour interagir avec l’IA », explique Carlos.

Résumé de l’architecture

• Serveur MCP (basé sur ABL) : Agit comme un pont entre les clients IA et le backend OpenEdge. Il enregistre les points de terminaison d’API disponibles en tant qu’outils MCP.
• PAS pour le back-end OpenEdge : Héberge des API qui effectuent des actions sur la base de données Sports2020 (par exemple, récupérer des données client, répertorier les commandes, classer les clients).
• Base de données Sport2020 : SGBDR OpenEdge contenant des données client, commandes et commerciales utilisées pour les requêtes en temps réel.
• Client MCP (n8n) : Un outil d’automatisation de flux de travail configuré en tant que client MCP, avec des capacités de mémoire pour le contexte conversationnel et les requêtes en langage naturel.
• Couche d’interaction IA : Les utilisateurs interrogent la base de données OpenEdge en langage naturel. Le client MCP traduit les requêtes en appels API via le serveur MCP, récupère les résultats structurés et les présente dans une interface de type chat.

Points forts techniques de la solution de Carlos

Le serveur MCP Sports 2020 de Carlos a été conçu et construit à partir de zéro, avec les caractéristiques distinctives suivantes :

• Pas de SDK ni de framework : développé directement au-dessus des fonctionnalités OpenEdge
• Implémente les protocoles API JSON-RPC 2.0 pour les interactions standard
• Construit avec Streamable HTTP, permettant une intégration et une extensibilité modernes
• Architecture modulaire pour une extension facile des fonctionnalités
• Sécurisé, avec prise en charge intégrée de l’authentification et de l’autorisation

Cette solution permet une interaction en temps réel avec les données OpenEdge via des requêtes en langage naturel, permettant aux utilisateurs de « parler » à la base de données : trouver des clients, générer des factures et effectuer des actions de logique métier entièrement via l’IA conversationnelle.

Il présente également une architecture modulaire utilisant PAS pour les API OpenEdge comme outils MCP, une conception réutilisable pour d’autres applications OpenEdge, et démontre une intégration MCP pratique à l’aide d’ABL et n8n. De plus, l’agent AI peut être intégré aux clients Web et GUI, y compris les systèmes existants, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités pour les interfaces et la modernisation des applications d’entreprise.

Impact communautaire et pourquoi c’est important

Les serveurs MCP sont généralement développés en Java, C# ou Node JS, mais Carlos a construit son serveur MCP en ABL, ce qui rend son projet unique. Il peut interagir avec cet agent dans une interface graphique ou Web, même en utilisant une technologie ou des clients existants.

Carlos considère sa réussite non seulement comme une victoire personnelle, mais aussi comme une preuve de ce qui est possible avec la créativité au sein de la communauté OpenEdge : « Pour moi, partager le message selon lequel il est possible de faire quelque chose de moderne avec ABL, pour moi, c’est la partie la plus reconnaissante. Il est possible de faire quelque chose de complexe avec des blocs de base et de créer un château. Ma plus grande fierté est de partager que c’est possible. »

Le projet de Carlos est une source d’inspiration : de nouvelles choses sont possibles, et comme ABL est un langage de codage lisible par l’homme, parfait pour les grands modèles de langage, la plateforme OpenEdge offre aux organisations la possibilité d’innover et de fournir de précieux flux de travail et applications d’IA centrés sur l’humain. En intégrant avec Systèmes RAG agentiques pour la récupération de données contextuelles et en proposant ce modèle comme preuve de concept pour les initiatives de modernisation d’OpenEdge, les organisations peuvent accélérer la transformation tout en tirant parti des informations basées sur l’IA.

Prêt à en savoir plus ?

Carlos a partagé tous les détails de son projet et son code avec la communauté afin que d’autres puissent apprendre et développer son travail.

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