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france-data

Security & Monitoring Remote 36 tools

France Data MCP permet aux agents IA d’interroger, croiser et enrichir automatiquement plusieurs référentiels publics français via une interface MCP unifiée. France Data MCP fournit une couche d’intelligence territoriale française conçue pour le reasoning multi-sources et l’orchestration agentique. Le serveur combine données territoriales, géocodage, santé publique, référentiels administratifs et enrichissement multi-sources afin de permettre des workflows complexes de raisonnement géospatial et territorial. Contrairement à de simples wrappers API, les tools sont conçus pour être chaînables par les agents IA afin de résoudre automatiquement des questions métier complexes. Exemples de workflows agentiques : → « Cette pharmacie est-elle réellement encore active ? » Détection des SIRET fermés invisibles côté DREES via cross-source FINESS ↔ RPPS ↔ SIRENE → « Où installer un spécialiste à Metz ? » Croisement densité médicale Ameli + RPPS + cartographie FINESS → « Quels sont les concurrents M&A potentiels d’un groupe pharmacie ? » Historique SIRENE + matching adresse + détection de rebrandings non propagés → « Cartographier l’offre de soins d’un canton » Combinaison FINESS + RPPS + entreprises + coverage ratio géospatial Sources intégrées : FINESS DREES RPPS / Annuaire Santé ANS Annuaire Santé Ameli INSEE SIRENE IGN Géoplateforme geo.api.gouv.fr (DINUM) Capabilities : • orchestration multi-référentiels • géocodage et enrichissement territorial • reasoning multi-étapes pour agents IA • workflows géospatiaux chaînables • cross-reference intelligence entre référentiels publics • compatibilité MCP HTTP + wrappers npm/stdIO • observabilité Sentry

GitHub ↗ Docs ↗

How to connect

1
Add the remote MCP URL
Paste this endpoint into Claude, ChatGPT, or Cursor MCP settings.
https://france-data--cturkieh.run.tools
2
Verify the tools loaded
Confirm tools/list returns the expected tools before relying on them in production.

Tools

(36)
  • autocomplete_commune

    Recherche de communes françaises par nom, code postal ou code INSEE. Idéal pour autocomplétion. Source : geo.api.gouv.fr (DINUM/Etalab). Un (au moins) parmi `nom`, `codePostal`, `code` est requis. Alias acceptés : `q`/`query`/`search` → `nom`, `codepostal`/`postal_code` → `codePostal`, `code_insee`/`insee` → `code`.

  • get_commune_by_code

    Récupère une commune par son code INSEE. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → champs commune à plat (nom, codesPostaux, centre…). `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }` orientant vers `autocomplete_commune` pour disambiguer. Alias acceptés : `code_insee`/`codeInsee`/`insee` → `code`.

  • geocode_adresse

    Géocode une adresse française en coordonnées GPS. Source : IGN Géoplateforme (data.geopf.fr). Précision au numéro de rue. Le champ `score` (0-1) qualifie la fiabilité du match : >= 0.8 fiable, < 0.5 = match douteux (souvent un fallback rue/commune sans rapport avec l'adresse demandée). Le champ booléen `confidence_low` vaut `true` dans ce cas : ne PAS utiliser `point` pour une décision quand `confidence_low: true`. Le champ `type` indique aussi la granularité (housenumber > street > locality >

  • reverse_geocode

    Géocodage inverse : à partir de coordonnées GPS, retrouve l'adresse la plus proche. Source : IGN Géoplateforme. Couverture France métropolitaine + DOM uniquement : des coordonnées hors zone (ex. New York) ou en pleine mer renvoient `null` (pas une erreur — c'est l'absence de résultat, pas une panne).

  • population

    Population d'une COMMUNE (code INSEE 5 car.), d'un DÉPARTEMENT (2-3 car.) OU d'un IRIS infracommunal (9 car.) — granularité auto-détectée par la longueur du `code`. Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. - IRIS (9 car., ex `751103701` = commune `75110` + IRIS `3701`) : population totale du quartier au Recensement 2022 (champ `population`, comptes bruts), + `libelle`, `code_commune`, `type_iris` (H/A/D/Z). Source : INSEE RP 2022 (table ingérée, géo 01/01/2024). Maille la plus fine (q

  • profil_iris

    Profil démographique au grain QUARTIER (IRIS) — la « demande » d'un territoire (âge, CSP, familles, revenu), à croiser avec l'offre de soins pour l'aide à l'implantation. Source : INSEE RP 2022 + FILOSOFI 2021 (tables ingérées, géo 01/01/2024). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. Entrée : EXACTEMENT un de `point` (`lat`+`lon`) OU `code_iris` (9 car.). `rayon_km` optionnel (0 < r ≤ 10) → DEUX modes : - SANS `rayon_km` → profil de l'ÎLOT seul (~2000 hab) sous le point / du code. `m

  • entreprises_in_radius

    Recherche d'entreprises françaises avec filtres NAF, code postal, département ou rayon géographique. Couvre tous secteurs (santé via NAF 8690B, 4773Z, 8710A, 8621Z, etc.). Source : DINUM Recherche Entreprises (SIRENE + RNE). Renvoie CA, dirigeants, tranches d'effectif et dates de création. Deux modes EXCLUSIFs (endpoints DINUM distincts) : (1) proximité — `lat`+`lon`+`radiusKm` (optionnellement + `naf`), résolu nativement via `/near_point` ; (2) administratif — `q` (texte libre) et/ou `naf` + `

  • entreprise_by_siren

    Récupère le détail d'une entreprise française par son SIREN (9 chiffres) : raison sociale, NAF, finances historiques, dirigeants, établissements. Source : DINUM Recherche Entreprises. **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → l'entreprise est retournée à plat (champs `siren`, `nomComplet`, `etablissements`, `enrichmentStatus`, …) - `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found' | 'ambiguous', message }`. `not_found` : SIREN non index

  • data_freshness

    Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS DREES (bimestriel), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire). Pour chaque source : `last_success_at` ISO timestamp, `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `staleness_days` (jours depuis la dernière ingestion réussie), `cadence_hint` (cadence attendue côté éditeur). Usage typique : avant un audit territorial ou une analyse tem

  • compare_raison_sociale_finess_vs_rpps

    Compare la raison sociale FINESS DREES vs RPPS / Annuaire Santé ANS pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne juste les deux libellés + un statut de comparaison. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : RPPS reflète souvent plus rapidement les rebrandings post-M&A que FINESS DREES (ex: un site racheté reste 'DIAGNOVIE' chez DREES alors qu'il est déjà 'BIOGROUP NORD' chez l'ANS). Ce tool expose la divergence factuelle ; il NE DIT PAS qui a rach

  • compare_adresse_cnam_vs_finess

    Compare l'adresse d'un centre de santé côté CNAM (Annuaire santé Ameli) vs FINESS DREES pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne les deux adresses, un `score_dice` (0..1, informatif ; `null` si non comparable car `finess_absent`) et un `statut`. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : signaler un déménagement propagé par une source mais pas (encore) par l'autre (ex: CNAM '5 RUE DE L'ARQUEBUSE AUTUN' vs FINESS '15 BD BERNARD GIBERSTEIN AUTUN'

  • historique_etablissement

    Reconstitue la timeline complète d'un établissement de santé (ouvertures, fermetures, changements de NAF/enseigne) en croisant FINESS DREES ↔ resolver SIRET (RPPS + DINUM) ↔ SIRENE INSEE V3.11. Lit les `periodesEtablissement` complètes pour chaque SIRET candidat. **V0.7.0** : SIRET candidats élargis via le resolver — inclut désormais les SIRET fermés du SIREN parent qui matchent l'adresse FINESS (invisibles côté RPPS seul). Permet de tracer la fermeture exacte d'un site même quand FINESS le lis

  • reconcilier_finess_sirene

    Croise FINESS DREES ↔ SIRENE INSEE V3.11 et calcule un score de cohérence (Sørensen-Dice sur bigrammes) pour chaque SIRET candidat. Utile pour confirmer/infirmer un appariement num_finess ↔ SIRET avant prospection ou cross-check qualité. Logique : 1. Récupère FINESS (raison sociale + adresse libellée) 2. Récupère SIRET candidats via la table RPPS 3. Pour chaque SIRET, lookup SIRENE puis calcule 3 sous-scores : - `nom` : Dice sur raison sociale (FINESS vs SIRENE.uniteLegale) - `adresse` :

  • verifier_site_actif

    Vérifie si un établissement de santé FINESS est encore en activité en croisant FINESS DREES ↔ RPPS (pivot SIRET) ↔ DINUM (liste complète des SIRET du SIREN, incluant les fermés). Détecte les SIRET fermés encore listés actifs côté FINESS (DREES a 1-2 mois de retard). **V0.16 — fix succession M&A** : quand un site a changé d'exploitant (rachat), l'ancien SIRET fermé et le repreneur actif coexistent à la même adresse. Le resolver privilégie désormais le SIRET ACTIF co-localisé avec le FINESS (dist

  • etablissement_by_siret

    Récupère le détail d'un établissement par son SIRET (14 chiffres) via l'API SIRENE INSEE V3.11 : raison sociale de l'unité légale, enseigne commerciale, NAF de l'établissement, dates de création/fermeture, statut administratif actif/fermé, adresse complète, tranche d'effectif. Source : SIRENE INSEE V3.11 (api.insee.fr). **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → établissement à plat (`siret`, `siren`, `actif`, `dateFermeture`, `enseigne`, `adresse`, …)

  • etablissements_finess_in_radius

    Recherche d'établissements de santé FINESS dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Filtrable par familles. 24 valeurs disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. Source : FINESS / DREES (dump CSV ingéré localement). Note : champ `e

  • etablissements_finess_by_categorie

    Liste des établissements FINESS par famille, avec filtre département ou commune optionnel. Pas de rayon — pour énumération exhaustive d'une zone administrative. 24 familles disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. V0.19.0 : accepte `nom

  • etablissement_by_finess

    Récupère le détail complet d'un établissement de santé par son numéro FINESS (9 chiffres) : raison sociale, catégorie + famille, adresse complète (voie + CP + ville + code INSEE + département), coordonnées GPS, téléphone. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → champs FINESS à plat. `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`. Le référentiel DREES a 1-2 mois de retard sur le terrain : pour des structures émergentes (CPTS récentes,

  • centres_sante_in_radius

    Recherche des Centres de Santé (CDS) dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (mention obligatoire L.1461-2 CSP — sync hebdomadaire CNAM). Différenciateur métier vs `etablissements_finess_in_radius` filtré famille=124 : expose **carte_vitale**, **APCV**, **spécialités exercées sur place** (Annexe A nomenclature CNAM, ~70 codes). CDS = structures de soins ambulatoires non lucratives encadrées L.6323-1 CSP (associations, mutuelles, communes

  • centres_sante_by_finess

    Récupère le détail d'un Centre de Santé (CDS) par son numéro FINESS. Différenciateur métier vs `etablissement_by_finess` : expose **carte_vitale**, **APCV**, et **spécialités exercées sur place** (Annexe A CNAM). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → payload CDS complet (raison sociale, accepte_carte_vitale/apcv, specialites.codes/libelles alignés, type_etab 124/125, adresse, coords centroïde commune, telephone). `found: false` → `{found: false, key, lookupStatus: '

  • professionnels_in_radius

    Recherche de professionnels de santé libéraux conventionnés dans un rayon géographique. Précision géo HYBRIDE depuis le géocodage BAN (Chantier C) : ~77 % des PS sont géolocalisés à l'adresse précise (rue/bâtiment, `distance_km` exacte au m près), ~23 % restent au centroïde commune (~3 km, repli pour adresses non géocodables — DROM, Monaco, CEDEX, lieux-dits). Lire `geo_precision` PAR résultat — ne pas présumer une précision uniforme. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2'

  • professionnels_par_specialite_dept

    Liste des professionnels de santé libéraux conventionnés d'un département, avec filtres optionnels par spécialité ou type de PS. Pour énumération administrative — pas de rayon. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux (fourre-tout : IDE, kinés, sages-femmes, podologues, orthophonistes, orthoptistes, IPA), '5' chirurgiens-dentistes. Pour cibler une profession précise (ex: IDE seuls), passer par `specialite_code` plutôt que `type_ps_code` qui ratisse plus l

  • lister_nomenclature

    Découverte des nomenclatures de codes du serveur (tool unique paramétré par `referentiel`) — à appeler avant de filtrer un autre tool plutôt que deviner les codes. ⚠️ Les 3 nomenclatures sont DISTINCTES : un même nombre y désigne des choses différentes (ex '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code d'un référentiel à un paramètre d'un autre — le filtre renverrait vide sans erreur. `referentiel` : - `ameli_specialites` — codes `specialite_code` Ameli (libéraux

  • professionnels_rpps_in_radius

    Trouve les PS dans un rayon via RPPS (Annuaire Santé ANS — **tous statuts** : libéraux + salariés + mixtes + remplaçants ; vs `professionnels_in_radius` Ameli = libéraux conventionnés seuls). **Param critique `precise_only`** — Défaut `false` (mode hybride). À `true` : ne renvoie que les PS géolocalisés précisément (`distance_km` exacte au m près) — recommandé pour rayons courts (<3 km), classement intra-commune, "PS à <500 m d'une adresse". Chaque résultat porte `geo_precision` ∈ : - `"adress

  • professionnels_rpps_par_dept

    Liste tous les PS d'un département via RPPS (libéraux + salariés). Pour les libéraux conventionnés uniquement, préférer `professionnels_par_specialite_dept` (Ameli). Re-paginer via `offset` tant que `truncated=true`. Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Filtres optionnels :

  • rpps_dans_etablissement

    Liste les PS rattachés à un établissement FINESS (`num_finess` 9 chiffres). Pivot RPPS↔FINESS — répond à "qui travaille dans ce labo / hôpital / clinique ?". Le `mode_exercice` distingue les libéraux exerçant sur place (vacations) des salariés. Couverture : RPPS expose ce lien quand le PS l'a déclaré ; salariés CH/CHU/cliniques bien couverts. Sortie compacte : `coords` et `distance_km` sont `null` (le tool est par établissement, pas spatial — pour la géoloc, pivoter via `etablissement_by_finess

  • densite_sante

    Densité de santé pour 100 000 habitants — `cible: professionnels` (RPPS) OU `cible: etablissements` (FINESS). Niveau **département** (`code_dept`) OU **commune** (`code_insee` / `nom_commune`). Exactement un scope des trois requis. Croise le count (RPPS ou FINESS) et INSEE Melodi (population municipale PMUN, recensement 2023). **cible='professionnels'** (RPPS) — méthodo DREES par défaut : médecins (`profession_code='10'`) en activité régulière (mode_exercice L, S, M), hors étudiants. Filtres :

  • panorama_sante_territoire

    Panorama santé d'une commune française en 1 appel (V0.9). Agrège en parallèle : population (INSEE Melodi), densités médecins + infirmiers + pharmaciens avec comparaison nationale (méthodo DREES), nombre d'établissements FINESS par famille (default ["labo","pharmacie","ehpad","mco","msp_cpts"]), et un bloc DEMANDE (V0.22.0 — profil démographique de la commune agrégé depuis ses IRIS : âge, CSP, familles, revenu pondéré, à CROISER avec l'OFFRE ci-dessus pour l'aide à l'implantation ; `demande: null

  • inspect_site

    Vue 360 d'un établissement de santé en 1 appel (V0.10). Pendant naturel de `panorama_sante_territoire` côté **site** : agrège en parallèle (a) identification FINESS DREES (raison sociale, adresse, téléphone), (b) statut administratif SIRENE via le resolver SIRET (verdicts site + groupe, best_match, SIREN explorés, dinum_errors, explication LLM-friendly), (c) professionnels rattachés via num_finess (sample borné + flag `truncated` si le site a plus de PS — PAS un count total), (d) historique INSE

  • rpps_search_by_name

    Trouve un PS par identité (matching trigram tolérant aux accents/typos). Usage : "Dr Martin à Paris" → `nom: "Martin", departement: "75"`. Nom obligatoire ; `prenom` et `departement` affinent. Tri par `match_score` ∈ [0..1] décroissant (score trigram pg_trgm). Un score <0.5 = homonymie partielle à confirmer côté caller. Sans `departement`, des homonymes exacts ("Pierre Martin") ont TOUS le même score ~1.0 et ne sont pas départagés — toujours filtrer par dept ou prénom sur un nom commun. `trunc

  • professionnel_by_rpps

    Récupère la fiche complète d'un PS par identifiant national (`rpps_id` / IDNPS, 11 ou 12 chiffres — IDs émis depuis 2020 ont un préfixe `"81"` = 12 chars ; anciens IDs = 11 chars). Renvoie N entrées quand le PS exerce sur plusieurs sites (1 par site, chacun avec sa propre `geo_precision` — un même PS peut donc cumuler un site précis FINESS et un site au centroïde commune). Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire c

  • finess_sirene_coverage_in_radius

    Compare la couverture du référentiel FINESS DREES (sites physiques agréés LBM/pharmacie/etc.) au référentiel SIRENE DINUM (SIRET physiques actifs au NAF cible) dans un rayon géographique. Métrique : ratio sites FINESS / SIRET SIRENE. Utile pour détecter une sur-déclaration FINESS (sites encore listés mais SIRET fermés) ou une sous-déclaration DREES (sites SIRENE non agréés FINESS). Inclut une méthodologie explicite + caveats. V0.13.2 : si `familles` n'est pas passé, le scope FINESS est auto-déri

  • panorama_implantation_complet

    Étude d'implantation labo en 1 appel (V0.23). Géocode l'adresse cible puis agrège EN PARALLÈLE 7 sections : `territoire` (densités PS commune vs national + établissements), `demande` (profil démographique du BASSIN — rayon — via profil_iris : âge, CSP, revenu pondéré), `concurrents` (labos FINESS), `pourvoyeurs` (MCO/EHPAD/SSR/dialyse — drivers écosystémiques), `prescripteurs` (médecins RPPS + IDEL Ameli), `cds` (centres de santé), `referentiels` (qualité couverture FINESS↔SIRENE). Remplace ~15

  • enrichir_concurrents

    Enquête approfondie sur le top concurrents (V0.23). Pour chaque FINESS : statut actif + taille d'équipe + historique récent (inspect_site), signal M&A — rebranding en cours — (compare raison sociale FINESS vs RPPS), groupe parent (entreprise_by_siren : Biogroup/Cerballiance/… + `est_grand_groupe`). Cap dur `max=3` (inspect_site ~7 K tokens/appel — JAMAIS 10+). Drapeau `couverture` PAR concurrent (`"ok"` | `"partiel:<raison>"`) : un concurrent qui échoue n'annule pas les autres. Typiquement app

  • dynamique_immobiliere

    Dynamique immobilière et potentiel de croissance d'une zone (point + rayon). Combine 3 sources officielles : permis de construire (Sit@del/SDES, maille COMMUNE — logements autorisés/commencés récents → habitants attendus), zones AU du PLU (Géoportail de l'Urbanisme/IGN — futurs quartiers réservés, géolocalisés), ventes de terrains à bâtir (DGFiP DVF, géolocalisées). Sortie en 2 registres : 'note' = VOLUME (logements autorisés/commencés, nombre et immédiateté des zones AU) destiné au scoring de p

  • cout_foncier

    Coût du foncier d'une zone (point + rayon) : prix médian au m² RÉSIDENTIEL bâti — maisons + appartements UNIQUEMENT, PAS les locaux commerciaux/professionnels (+ quartiles p25/p75), volume de ventes, période couverte. Source DGFiP DVF (ventes réelles géolocalisées). Pour un local pro (labo, cabinet), ce prix résidentiel est un PROXY indicatif, pas le prix d'un local commercial. INFORMATION pour le business case d'implantation — NE PAS intégrer à une note d'attractivité : le coût d'installation e

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