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SupplyGraph.AI.Daasmart

Enterprise Change License

enterprise_change_license

基于具体企业名称,按企业查询资质认证方面的周期变化,用于查询银行证券保险等金融牌照及集团牌照数量。不用于高新ISO等非金融资质认证查询。 涉及指标/类型:是否有银行牌照;是否有证券牌照;是否有保险牌照;是否有信托牌照;是否有期货牌照;是否有租赁牌照;所属集团公司拥有的金融牌照有多少种;所属集团公司旗下共有多少家金融机构;所属集团公司有多少家子公司是投资机构;旗下的银行牌照数量是多少;旗下的证券牌照数量是多少;旗下的保险牌照数量是多少等 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是否有银行牌照;美国Tesla, Inc.是否有证券牌照;日本丰田自动车株式会社是否有保险牌照

Pricing: {"unit": "credits", "billing_model": "per_run", "per_run": 160, "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

A4.2/5.0
Behavior4/5

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

描述补充了 only openWorldHint 注释之外的重要行为信息:查询对象范围、典型问法、指标清单、定价模式,以及不属于本工具的场景。虽然未描述返回格式或数据口径,但已有 output schema,且整体行为边界清晰。

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?

描述结构分明:先说明核心用途,再列出包含指标、排除情况、典型问法,信息密度较高。列出的指标和示例较多,但都有实际选路价值,并非冗余;不过整体描述稍长。

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?

描述从用途、适用范围、排除范围、指标清单到典型问法均给出了完整上下文。考虑到该工具有 2 个必填参数、输出 schema 且没有枚举,现有描述足以让 agent 准确判断调用场景和输入格式。

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?

输入 schema 对两个必要参数(company_name、country_name)覆盖率为 100%,且每个参数已有名称和示例说明。描述中的典型问法进一步帮助理解参数使用方式,但未超出 schema 增加新的参数语义,所以按基线给出 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?

描述明确说明该工具按企业名称查询资质认证/金融牌照方面的指标,并列出具体指标(是否有银行、证券、保险牌照等)。它还明确排除了高新/ISO等领域,并与众多企业查询类兄弟工具初步区分。

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“用于查询金融牌照及集团牌照数量”,同时指出“不用于高新ISO等非金融资质认证查询”“不包含按园区/产业链批量筛企业名单”,使用场景和排除场景较清楚。但未直接指名替代工具(如 enterprise_change_certification、company_licensing 等),因此未到最高分。

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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