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SupplyGraph.AI.Daasmart

Enterprise Change Legal Compliance Risk

enterprise_change_legal_compliance_risk

基于具体企业名称,按企业查询企业风险方面的周期变化,用于查询劳动仲裁、重大诉讼处罚、高管合规及未结案诉讼等风险。不用于失信限高、经营异常、欠税等主体违规违法画像。 涉及指标/类型:企业高管是否违反过竞业禁止协议;企业是否涉及未解决的劳动仲裁或集体诉讼案件;是否有涉及劳动纠纷或仲裁败诉的记录;近两年是否存在重大法律诉讼或行政处罚;高管是否有过往违规或负面历史记录;是否存在员工内部举报的生产或管理问题;是否有未结案的民事/行政诉讼 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企业高管是否违反过竞业禁止协议;美国Tesla, Inc.企业是否涉及未解决的劳动仲裁或集体诉讼案件;日本丰田自动车株式会社是否有涉及劳动纠纷或仲裁败诉的记录

Pricing: {"unit": "credits", "billing_model": "per_run", "per_run": 70, "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

A4.4/5.0
Behavior4/5

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

注解只有openWorldHint=true,描述中主动披露了查询的范围(劳动仲裁、诉讼、高管合规等),明确列出了涵盖和排除的具体指标类型,提供了行为边界。未说明具体返回格式或数据来源,但鉴于输出schema存在,且描述中已充分列出查询可能涉及的具体风险维度,行为透明度良好。未出现与注解矛盾的内容。

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?

描述以核心功能开头,随后分层列出涉及指标、排除项和典型问法,结构清晰。虽然长度较长,但所有内容均为必要信息(指标列表、排除项、示例),没有冗余。最后的价格信息属于可选的附加信息,不影响评分。

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

Completeness5/5

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

该工具输入简单(2个参数),输出schema存在,描述中详细列出了查询范围、排除项和多个典型问法,对于这个复杂度级别的工具已经足够完整。没有明显的空白领域,整体信息充分。

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

Parameters4/5

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

输入schema对两个参数(company_name和country_name)提供了示例说明,描述中进一步用典型问法明确了参数使用方式(如“中国比亚迪股份有限公司”对应company_name+country_name),结合100%的schema覆盖率和上下文,参数语义清晰,描述补充了实际使用的上下文。

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?

描述明确说明按企业查询法律合规风险相关指标,列举了具体的风险类型(劳动仲裁、重大诉讼处罚、高管合规、未结案诉讼等),并明确说明不用于哪些查询(失信限高、经营异常)。这与兄弟工具如enterprise_change_credit_debt_risk和enterprise_change_violation_illegal区分明确,目的清晰具体。

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?

描述了按企业查询的使用场景和条件,明确说明了不包含的内容(非本分类指标、按园区/产业链批量筛企业名单),并给出了典型问法示例。虽然未显式说明与其他兄弟工具的使用时机对比,但通过明确排除范围已提供了足够的区分信息。

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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