Développez avec Claude Code, Codex ou Cursor

Installez les compétences d’agent ThunderPhone, connectez le serveur MCP ThunderPhone et fournissez à un agent de programmation la documentation produit à jour.

ThunderPhone propose trois couches pour les agents de codage :

Les compétences expliquent comment effectuer le travail. MCP permet à l’agent de codage d’inspecter votre organisation et d’y agir. La documentation brute fournit les sources pour les questions qui ne relèvent pas d’une compétence chargée.

Installer dans un projet#

Ce bloc installe les compétences, rend la clé disponible dans le shell actuel et ajoute le serveur MCP limité au projet à Claude Code. Remplacez l’espace réservé en lisant la valeur réelle depuis votre gestionnaire de secrets ; ne collez pas de clé dans un dépôt ou un chat.

npx skills add thunderphone/skills
export THUNDERPHONE_API_KEY='replace-with-value-from-your-secret-manager'
claude mcp add --transport http --scope project \
  --header 'Authorization: Bearer ${THUNDERPHONE_API_KEY}' \
  thunderphone https://api.thunderphone.com/v1/mcp

Pour Codex, remplacez la dernière commande par :

codex mcp add thunderphone \
  --url https://api.thunderphone.com/v1/mcp \
  --bearer-token-env-var THUNDERPHONE_API_KEY

Cursor lit une configuration de projet depuis .cursor/mcp.json :

{
  "mcpServers": {
    "thunderphone": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.thunderphone.com/v1/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:THUNDERPHONE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

VS Code utilise le même serveur sous une clé servers dans .vscode/mcp.json :

{
  "servers": {
    "thunderphone": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.thunderphone.com/v1/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:THUNDERPHONE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Exemple de session : réceptionniste dentaire bilingue#

1. Demandez à l’agent de codage de charger create-agent, thunderphone-prompt-builder, build-tool-integration, add-knowledge et test-agent. Indiquez-lui de planifier d’abord et de ne pas encore créer de ressources.
2. Fournissez-lui des informations vérifiées sur le cabinet, les tâches prises en charge, les règles d’escalade et les deux langues requises. Demandez-lui de vérifier le catalogue vocal en direct et les langues prises en charge au lieu d’inventer une voix ou une langue.
3. Demandez un unique prompt de production construit à partir de principes généraux et de faits. L’ agent doit passer à la langue prise en charge par l’appelant, rester concis à l’oral, poser une seule question à la fois et éviter les scripts de réponse de l’appelant.
4. Demandez-lui de définir un outil de planification limité et de n’associer que les connaissances dont la réceptionniste a besoin. Testez la réussite de l’outil, l’absence de disponibilité, les entrées invalides, les délais d’expiration et le transfert à un humain avant le déploiement.
5. Générez des scénarios pour les deux langues, les interruptions, les corrections, les informations manquantes, les questions de connaissances, les échecs de planification et l’escalade. Exécutez-les, examinez les transcriptions et les preuves des outils, corrigez la plus petite règle générale, puis réexécutez le même ensemble.
6. Vérifiez le brouillon exact et les preuves de test, puis autorisez explicitement le déploiement et l’association du numéro. Passez un appel audio contrôlé dans chaque langue avant de transférer le trafic réel.

Utilisez le SDK Python ou TypeScript pour les requêtes REST typées.

Utilisez REST plutôt que MCP lorsqu’une intégration nécessite des payloads déterministes, des fixtures versionnées, une orchestration en masse ou une opération absente de la liste d’outils MCP actuelle. L’API commence à https://api.thunderphone.com/v1 ; consultez l’ introduction à l’API et le guide MCP.