Je serai votre backend AI supabase postgresql, pgvector, claude mcp server rls devops


À propos de ce service
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Vous développez une application alimentée par l’IA utilisant Cursor, Lovable, Bolt.new ou OpenAI mais vous avez du mal à faire en sorte que votre base de données fonctionne bien avec vos modèles d’IA ?
Les modèles de langage comme Claude, GPT-5 et Perplexity sont extrêmement puissants, mais leur performance dépend entièrement du contexte et des données que vous leur fournissez. Mettre en place un backend de base de données sécurisé et ultra rapide qui communique avec des agents IA nécessite une expertise spécialisée en Postgres.
En tant qu’ingénieur backend Supabase & IA, je comble le fossé entre vos applications LLM et votre couche de données. Je conçois des architectures de bases de données sécurisées, sensibles au contexte, spécifiquement adaptées aux agents autonomes et à la recherche sémantique.
Ce que je peux faire pour votre projet :
- Recherche vectorielle avancée : Implémenter et optimiser pgvector pour stocker et interroger efficacement des embeddings texte/image en utilisant l’index HNSW.
- Configuration de Claude Code & MCP : Configurer le serveur Supabase (MCP) pour que les agents IA puissent inspecter et raisonner sur vos schémas en toute sécurité.
- Sandboxing de données IA : Mettre en place des sandbox de données en mode zero-trust avec une sécurité au niveau des lignes (RLS) avancée pour garantir que les agents IA ne divulguent jamais de données sensibles des utilisateurs.
- Connecteurs du cadre agentique : vers LangChain, LlamaIndex ou pipelines Vercel AI SDK.
N’hésitez pas à me contacter !
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FAQ
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Qu’est-ce qu’un serveur MCP et pourquoi mon application IA en a-t-elle besoin ?
Le protocole de contexte de modèle (MCP) est une norme ouverte qui permet aux modèles d’IA (comme Claude Code d’Anthropic) d’interagir en toute sécurité avec des sources de données externes. La configuration sur Supabase permet à vos agents IA de lire en toute sécurité vos schémas de base de données et d’interroger les données sans compromettre la sécurité.
Pourquoi utiliser pgvector de Supabase plutôt que des bases vectorielles autonomes comme Pinecone ?
pgvector conserve vos données relationnelles traditionnelles (utilisateurs, commandes, profils) et vos embeddings vectoriels dans la même base de données. Cela élimine les pipelines de synchronisation complexes, réduit vos coûts d’infrastructure et vous permet d’effectuer des jointures relationnelles SQL puissantes en plus de la recherche sémantique.
Avez-vous construit votre application en utilisant Cursor, Lovable, Bolt.new ou v0 ?
Bien que les outils d’IA soient excellents pour générer du code rapidement, ils laissent souvent d’énormes failles de sécurité, ignorent le RLS et échouent à grande échelle. En tant qu’ingénieur dédié à Supabase & Postgres, je prends le relais là où l’IA s’arrête.

