Branche un agent en MCP
Pointe Claude, ChatGPT, Cursor ou n'importe quoi d'autre qui parle MCP vers Era. Ça se connecte en OAuth 2.1, tu approuves la connexion sur ton propre écran, et il n'y a rien de propre à Era à installer.
C'est le chemin d'entrée le plus large : comptes, transactions, répartition des dépenses, prévisions de flux de trésorerie, et une mémoire que tes agents partagent. Avec ton approbation, ça écrit aussi : recatégoriser, étiqueter, et créer des règles qui continuent de rouler.
Un protocole ouvert, pas un verrouillage propriétaire
Bâti sur le Model Context Protocol (MCP), la norme ouverte pour la connectivité des agents — tout client conforme se branche sans travail d'intégration sur mesure.
Connecté en quelques minutes
Ajoute l'URL du serveur comme serveur MCP Streamable HTTP dans ton client, approuve les portées OAuth et pose d'abord une question en lecture seule — c'est toute la configuration.
Des données propres et structurées
Les comptes, transactions et soldes arrivent nettoyés et catégorisés par l'entremise d'agrégateurs de données réglementés — ton agent travaille avec des données structurées, pas des exportations de relevés.
Sous permission dès la conception
Chaque appel d'outil est limité à ce que l'utilisateur a explicitement permis, protégé par un chiffrement de niveau bancaire — et l'accès peut être révoqué en tout temps.
Une mémoire qui voyage entre les agents
Les préférences, les faits et le contexte vivent avec le compte, pas avec un client en particulier — chaque agent connecté lit et écrit dans la même mémoire partagée.
Fonctionne avec les outils que tu utilises déjà
Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code ou un client Streamable HTTP générique — s'il parle MCP, il peut se connecter à era.
Par exemple
« Combien j'ai dépensé en épicerie le mois passé, et ça donne quoi comparé au mois d'avant ? »
« Étiquette chaque frais Uber comme transport, et fais une règle pour que les prochains le soient aussi. »