À propos

Nous avons arrêté de construire des tableaux de bord.

Qarote a démarré comme un moyen plus rapide de surveiller RabbitMQ. Puis nous avons remarqué comment nos utilisateurs travaillaient vraiment — pas dans nos onglets, mais dans leur éditeur, en discutant avec un agent IA.

Alors nous avons tout reconstruit autour de ça. Qarote, c'est désormais le diagnostic d'incidents RabbitMQ pensé pour les agents : un moteur de règles déterministe repère les incidents, un LLM explique la cause racine, et le tout est exposé à votre agent via MCP. Vous déboguez en posant une question — pas en parcourant des graphiques.

Mission

Combler l'écart entre la détection et la compréhension.

Savoir qu'une file est saturée, c'est facile. Savoir pourquoi, vite, à 3 h du matin, c'est là que tout se joue — et c'est là que part vraiment le temps d'astreinte. Nous voulons que cette réponse arrive là où vous travaillez déjà.

Pourquoi l'approche agent-first

L'interface a bougé. Nous l'avons suivie.

Les développeurs travaillent de plus en plus via un agent IA dans leur éditeur. La dernière chose qu'un ingénieur d'astreinte épuisé souhaite, c'est un tableau de bord de plus à apprendre. Nous livrons donc des outils que l'agent appelle — pas un énième onglet à cliquer.

L'ancienne approche

Un tableau de bord de plus à scruter

Une interface web que vous ouvrez pendant un incident, que vous fouillez, et que vous essayez de corréler à l'œil. Utile, mais elle reste en dehors de votre flux de travail et ne vous montre jamais que le quoi — jamais le pourquoi.

Ce que nous construisons aujourd'hui

Des outils que votre agent appelle

Qarote expose les incidents, les findings et l'analyse de cause racine via MCP. Vous posez la question à votre agent dans l'éditeur ; il appelle les outils, et l'explication revient dans la conversation où vous êtes déjà.

Ce en quoi nous croyons

Notre manière de construire.

Un cœur open-source

La détection et les outils MCP en lecture sont sous licence MIT. Lisez les règles, exécutez le cœur, faites confiance à ce qu'il fait — aucune boîte noire à la base.

Maîtrise de vos données

Auto-hébergement avec validation de licence hors-ligne — aucun phone-home. AI Explain peut tourner sur un modèle Ollama local, pour que les données du broker ne quittent jamais votre réseau.

Honnête, de dev à dev

Un langage clair, sans hype ni dark patterns. Nous préférons vous montrer un vrai extrait ou un vrai finding plutôt que de vous dire que nous sommes révolutionnaires.

Équipe

Qui construit Qarote.

Brice Tessier

Fondateur · CTO

Construit le moteur de détection et la surface agent. A passé assez de nuits d'astreinte à fixer des graphes de files pour vouloir une meilleure réponse.

Une petite équipe qui recrute discrètement. Envie d'aider à construire des outils ops agent-natifs ? Dites bonjour.

Découvrez ce que votre agent peut trouver.

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