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SupplyGraph.AI.Daasmart

Enterprise Change Capital Brand Recognition

enterprise_change_capital_brand_recognition

基于具体企业名称,按企业查询资本品牌方面的周期变化,用于查询机构持股集中稳定、公募家数与平均持股时间。不用于信息披露合规评价,也不构成买卖或投资建议。 涉及指标/类型:机构持股集中度;机构持股稳定性;公募基金家数;投资者平均持股时间 不包含:非本分类指标;按园区/产业链批量筛企业名单 典型问法:中国比亚迪股份有限公司机构持股集中度;美国Tesla, Inc.机构持股稳定性;日本丰田自动车株式会社公募基金家数

Pricing: {"unit": "credits", "billing_model": "per_run", "per_run": 40, "unit_description": "optional"}

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
company_nameYes企业名称,如「比亚迪股份有限公司」「Tesla, Inc.」。
country_nameYes国家名称,如「中国」「美国」「Japan」「China」。

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
textYesText or Markdown response generated by the agent. Returned for completed results as well as in-progress, failed, cancelled, or waiting-user messages.

TDQS

A4.1/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

行为说明超过openWorldHint=true的标注内容:描述明确告知包含哪些指标、不包含哪些内容,并限定不能用于披露合规评价或作为投资建议。由于absen没有readOnlyHint,描述使用“查询”一词也透露出只读行为,但没有进一步说明输出分页或数据口径。

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

描述以要点形式组织,包含目的、指标、不包含项、典型问法和定价信息,整体简洁且重点突出。不过Pricing段落和部分“不包含”会有轻微重复和噪声,但未明显影响可读性。

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

作为情一个2参工具且已有output schema,整体上下文较完整:有明确用途、包含指标、不包含范围、典型问法和调用限制。缺的主要是“是否要求企业为上市公司”“国别名称是否必须为中文或英文规范名”这类边界情形说明。

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

input schema已经100%覆盖参数说明,company_name与country_name都有类型和示例。description的“典型问法”提供了自然语言的调用示例,例如“中国国比亚迪股份有限公司机构持股集中度”,但未增加schema之外的重要参数语义或边界约定,因此维持基准的3分。

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

说明明确描述了工具的用途:在特定企业名称下查询资本品牌相关的周期性变化,并列出机构持股集中度、机构持股稳定性、公募基金家数、平均持股时间这4个指标。说明同时标注“不包含非本分类指标”和“按园区/产业链批量筛选”,有效区别于同类工具。

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

描述明确说明了使用场景:基于具体企业名称查询资本品牌周期变化,并明确指出不用于信息披露合规评价、不构成买卖或投资建议、不用于批量和非本分类指标。但未具体点名应使用的替代工具,例如按园区、产业链查询时应使用哪个工具。

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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TDQS

B3/5.0
Disambiguation2/5

大量工具功能高度重叠,例如chain_*和park_*系列均为按不同筛选条件查询企业列表或数量,只是参数不同却拆分为独立工具;enterprise_change_*系列同样针对不同指标逐一拆分。虽然描述清楚各自区别,但代理面对198个工具时极易选错,且许多工具本质应合并为带参数的单一接口。

Naming Consistency3/5

多数工具采用snake_case加领域前缀(如chain_、park_、company_、gov_data_、poi_data_),但存在明显变体如company_certlist、company_randomin_spection(拼写异常)、corporate_exception_report、due_diligence_report、sg_chokepoint等,混用英文抽象名词与动词短语,整体模式可辨认但不统一。

Tool Count1/5

工具总数高达198个,远超合理范围(即使复杂领域也应控制在25个以内)。大量工具是同一逻辑的不同参数变体(如list/num、不同资质条件),完全可以通过参数化减少数量,严重冗余,代理难以有效浏览和选择。

Completeness4/5

工具覆盖领域广泛,包括企业信息、产业链分析、园区统计、地区宏观、POI明细、供应链风险、关税计算等,基本覆盖了商业数据查询的主要需求。虽缺少更新/删除等操作(但作为查询服务器可接受),且部分细分领域可能有遗漏,但整体功能较为完整。

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