Un seul POST HTTPS pour connecter un workflow IA à votre site web ou votre App
Nul besoin d'intégrer vous-même un SDK de modèle, de gérer les réessais ou les files d'attente — votre système envoie un JSON, les champs sont automatiquement mappés vers des variables de workflow, et une fois le traitement IA terminé, le résultat est renvoyé à l'emplacement que vous avez indiqué.
# Depuis votre système, un POST déclenche le workflow curl -X POST https://your-host/api/webhooks/{id}/trigger \ -H "X-API-Key: <your-api-key>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "user_feedback": "L'export PDF échoue systématiquement après la mise à niveau", "user_id": "u_84021", "app_version": "3.2.1" }' # Les champs de premier niveau sont automatiquement mappés vers des variables de workflow de même nom # Ensuite : classification IA → rédaction de la réponse → envoi après confirmation humaine
Quatre façons de lancer un workflow
Un simple clic manuel fonctionne bien sûr ; les quatre méthodes ci-dessous font tourner le workflow automatiquement au rythme de vos systèmes et de votre calendrier.
Le résultat est envoyé là où l'équipe travaille déjà
Une fois le workflow terminé, rapports, alertes et demandes d'approbation sont envoyés dans la messagerie instantanée, par e-mail, ou générés sous forme de fichiers joints.
Pour un système sans intégration prête à l'emploi, connectez un MCP Server à l'Agent
Un Agent d'un workflow peut attacher n'importe quel MCP Server comme outil et l'appeler de lui-même pendant l'exécution.
- Attachez un MCP Server dans une étape agent_based ; l'Agent l'appelle comme un outil lors de l'exécution
- Enveloppez un système interne dans une couche MCP Server, et il devient utilisable par les Agents d'un workflow
- Complémentaire des étapes de code en bac à sable : écrivez du code pour les appels déterministes, confiez les tâches ouvertes à un Agent muni d'outils
À quoi cela ressemble une fois connecté
Deux montages courants : tous deux commencent par un POST depuis votre système, les actions critiques restant soumises à une confirmation humaine.
- Un visiteur soumet le formulaire « Contactez-nous » ; votre back-end envoie les champs au Webhook par POST
- L'IA lit le nom de l'entreprise, le message et la page d'origine pour évaluer l'intention du lead
- Les leads à forte intention s'arrêtent à une étape d'approbation ; une notification est envoyée sur Slack ou par e-mail, et le commercial assure le suivi après confirmation
- Un utilisateur envoie un retour dans l'App ; le serveur le transmet par un POST
- L'étape classifier répartit les retours en bug, demande de fonctionnalité et problème de facturation
- L'IA rédige une réponse, qui n'est envoyée à l'utilisateur qu'après confirmation humaine
Ici, pas de centaines de connecteurs SaaS
Braidrun ne propose pas de catalogue de connecteurs HTTP en glisser-déposer. Les appels aux systèmes externes s'écrivent dans des étapes de code (7 langages, exécutés dans un bac à sable Docker), ou s'attachent à un Agent en tant qu'outil MCP.
Autrement dit : tout système accessible en HTTP ou via un SDK officiel peut être intégré au workflow, au prix de quelques lignes de code.