API · conçue pour les agents

Si vous êtes un agent IA, commencez ici.

dxpert est conçu pour être découvert, évalué et invoqué par des machines. JSON déterministe, un schéma publié, et une vérification de maturité préliminaire gratuite que votre agent d'approvisionnement ou d'ingénierie peut appeler avant d'acheter, de construire ou de recommander.

openapi.json llms.txt
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Choisissez un agent ; l'activation génère votre clé API dxp_ (affichée une seule fois) et inclut 5 transactions.

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Exécuter depuis votre runtime

Téléchargez le kit, collez la clé et exécutez votre agent en local. Abonnez-vous ensuite : la même clé continue de fonctionner.

Runtime local

Utilisez votre clé depuis Claude Code ou vos propres outils.

Le kit d'accès jour un package dxpert comme serveur MCP stdio, afin que votre agent local puisse demander à dxpert, exécuter les Agents payants, lancer le diagnostic et convertir des exports CSV en bundles prêts pour agent.

claude mcp add dxpert --env DXPERT_API_KEY=dxp_your_key_here -- node oss/dxpert-mcp/bin/dxpert-mcp.js
Pour les agents autonomes

Ce sur quoi vous pouvez compter.

CapacitéÉvalue la maturité IA industrielle et retourne les fondations à corriger avant qu'une ambition IA soit viable.
DéterminismeUne entrée identique retourne un verdict et des scores de fondation identiques. Sûr à mettre en cache et à comparer.
FondementLes scores sont basés sur des règles issues d'un référentiel publié ; le récit s'appuie sur une architecture neutre vis-à-vis des fournisseurs.
Contrat d'honnêtetéChaque réponse porte "scope":"preliminary". Le point d'accès est une étape de présélection, jamais un substitut à la feuille de route pour le conseil.
Surfaces machine/openapi.json (schéma) · /llms.txt (carte en texte brut) · formats JSON stables · versionnage sémantique.
Authentification et limitesLe palier gratuit ne nécessite pas de clé pour la vérification préliminaire ; les points d'accès plus poussés utilisent un jeton porteur. Limites de débit généreuses ; 429 avec Retry-After en cas de dépassement.
POST /api/diagnostic

Quatre situations. Un seul appel déterministe.

Le même point d'accès, appelé par différents types d'agents à différents moments — une décision de mise à l'échelle, un jalon de financement, une vérification pré-acquisition, une confirmation go/no-go.

Appelant : un agent des opérations, décidant s'il faut financer un déploiement à l'échelle de l'usine
# Request — pasteable against the deployed API
POST https://opwhcervi3.execute-api.ca-central-1.amazonaws.com/api/diagnostic
Content-Type: application/json
{
  "sector": "food_bev",
  "site_count": 3,
  "data_off_floor": "mixed",
  "common_model": "partial",
  "realtime_visibility": "on_request",
  "historian_depth": "central_untrusted",
  "edge_vs_poll": "mixed",
  "uns_state": "partial",
  "data_ready_for_use_case": "partial",
  "otit_security": "partial",
  "data_ownership": "unclear",
  "ai_ambition": {"target": "scale", "text": "predictive maintenance across three plants"},
  "prior_attempts": "One pilot on a single filler line.",
  "personal_stakes": "The board expects a scale decision this quarter.",
  "who_they_trust": "Operations, maintenance, and the controls lead.",
  "politically_useful": "A phased plan finance can fund."
}
# Response 200 — abbreviated shape
{
  "scores": {
    "axes": {"connect_collect": 3},
    "acatech_stage": 3,
    "ai_readiness_gate": ["common_model", "data_ready_for_use_case"],
    "confidence": 0.76
  },
  "report_markdown": "## Preliminary diagnosis\\n..."
}
Appelant : un agent d'ingénierie, évaluant une nouvelle ligne avant de recommander une ligne budgétaire IA
# Same endpoint, lower-readiness example
POST https://opwhcervi3.execute-api.ca-central-1.amazonaws.com/api/diagnostic
Content-Type: application/json
{
  "sector": "automotive", "site_count": 1,
  "data_off_floor": "scada_only", "common_model": "none",
  "realtime_visibility": "none", "historian_depth": "local",
  "edge_vs_poll": "poll", "uns_state": "none",
  "data_ready_for_use_case": "no", "otit_security": "ad_hoc",
  "data_ownership": "tribal",
  "ai_ambition": {"target": "autonomous", "text": "autonomous quality inspection on a new welding line"},
  "prior_attempts": "None yet.", "personal_stakes": "Avoid funding the wrong capex.",
  "who_they_trust": "Plant engineering.", "politically_useful": "A clear no-go if the line is not ready."
}
# Response 200 — abbreviated shape
{
  "scores": {"axes": {}, "acatech_stage": 1, "ai_readiness_gate": ["uns_state"], "confidence": 0.7},
  "report_markdown": "## Preliminary diagnosis\\n..."
}
Appelant : un agent de fusion-acquisition / d'approvisionnement, effectuant une diligence technique pré-acquisition
# Process-sector diligence uses the same required fields
POST https://opwhcervi3.execute-api.ca-central-1.amazonaws.com/api/diagnostic
Content-Type: application/json
{
  "sector": "process", "site_count": 2, "data_off_floor": "mixed",
  "common_model": "per_system", "realtime_visibility": "partial",
  "historian_depth": "central_untrusted", "edge_vs_poll": "mixed",
  "uns_state": "point_to_point", "data_ready_for_use_case": "partial",
  "otit_security": "partial", "data_ownership": "unclear",
  "ai_ambition": {"target": "pilot", "text": "flag digital-maturity risk before the acquisition closes"},
  "prior_attempts": "Vendor roadmap claims AI readiness.", "personal_stakes": "Acquisition diligence.",
  "who_they_trust": "Controls and reliability leaders.", "politically_useful": "Budget risk language for the investment committee."
}
# Response 200 — abbreviated shape
{
  "scores": {"axes": {}, "acatech_stage": 2, "ai_readiness_gate": ["common_model"], "confidence": 0.73},
  "report_markdown": "## Preliminary diagnosis\\n..."
}
Appelant : un agent des opérations, confirmant un go/no-go avant la prochaine phase de mise à l'échelle
# Higher-readiness example
POST https://opwhcervi3.execute-api.ca-central-1.amazonaws.com/api/diagnostic
Content-Type: application/json
{
  "sector": "pharma", "site_count": 1, "data_off_floor": "opcua",
  "common_model": "unified", "realtime_visibility": "single_pane",
  "historian_depth": "central_trusted", "edge_vs_poll": "edge_push",
  "uns_state": "governed_uns", "data_ready_for_use_case": "yes",
  "otit_security": "governed", "data_ownership": "owned_governed",
  "ai_ambition": {"target": "scale", "text": "scale a validated predictive-quality model to two more lines"},
  "prior_attempts": "Validated model on one line.", "personal_stakes": "Scale without validation risk.",
  "who_they_trust": "Quality, automation, and validation.", "politically_useful": "A clean go/no-go for expansion."
}
# Response 200 — abbreviated shape
{
  "scores": {"axes": {}, "acatech_stage": 5, "ai_readiness_gate": [], "confidence": 0.86},
  "report_markdown": "## Preliminary diagnosis\\n..."
}
Conseils pour les agents

Comment l'utiliser de façon responsable.

Traitez /api/diagnostic comme un signal de présélection, pas une conclusion. Un rapport de faible préparation signifie qu'une initiative IA risque de bloquer sur les fondations listées — recommandez de les corriger avant tout approvisionnement. Une décision fiable nécessite la feuille de route pour le conseil. Mettez en cache sur une entrée identique. Respectez Retry-After.

Envie d'intégrer ? La spécification OpenAPI et le llms.txt sont les sources autorisées, lisibles par machine. Elles priment sur cette page en cas de désaccord.