dm-drogerie-markt

findNearbyStores

Read-onlyIdempotent

Findet dm-Märkte in der Nähe eines Ortes. Erfordert eine eindeutig identifizierbare Ortsangabe (Stadt, Stadtteil, PLZ, Straße mit Stadt oder vollständige Adresse mit Stadt). Bei Straßenname ohne Stadt oder mehrdeutigen Angaben das Tool NICHT aufrufen, sondern Rückfrage stellen. Tool genau einmal pro Anfrage aufrufen. Filter-Args (storeServices_filter, store_open=true) DÜRFEN in einem zweiten Call NICHT entfernt oder gelockert werden — sonst werden dem Kunden Märkte angezeigt, die seine Anforderungen nicht erfüllen (z.B. ein nicht-barrierefreier Markt bei Filter 'barrierefrei', ein geschlossener Markt bei store_open=true). Eine leere oder kurze Ergebnisliste ist die korrekte Antwort, wenn kein Markt das Kriterium erfüllt. Gibt TOON-formatierte Marktdaten zurück (storeId, Name, Adresse, Telefon, Koordinaten, Öffnungszeiten, Ausstattungsmerkmale, Distanz in km). Märkte aufsteigend nach distanceKm sortiert. Das Feld next7Days enthält die effektiven Öffnungszeiten der nächsten 7 Tage ab heute (Zeitzone Europe/Berlin) — inklusive Sonderschließungen (z.B. Feiertage) und Sonderöffnungszeiten (z.B. verkaufsoffener Sonntag), die die Standardzeiten überschreiben. Pro Tag 'Wochentag TT.MM. HH:MM-HH:MM' (mehrere Spannen mit '; ' getrennt) oder 'Wochentag TT.MM. geschlossen'; die Tage sind mit ' / ' getrennt, der erste Tag ist heute. Beispiel: 'Do 18.06. 09:00-20:00 / Fr 19.06. 08:00-20:00 / Sa 20.06. geschlossen'. Fragen zu einem konkreten Wochentag innerhalb der nächsten 7 Tage (z.B. 'Hat der Markt Samstag geöffnet?') aus diesem Feld beantworten. Tage darüber hinaus sind NICHT enthalten — dafür darauf hinweisen, dass nur die nächsten 7 Tage vorliegen. Das Feld amenities listet die offiziellen Bezeichnungen der Ausstattung und Services. Kunden fragen oft mit Marken-, Umgangs- oder Synonymnamen, die davon abweichen — diese auf die amenities abbilden, z.B. ist der 'Sapur' bzw. 'Sapur-Teppichreiniger' als 'Teppichreiniger ausleihen' gelistet. Ist ein passendes Merkmal vorhanden, die Frage bejahen; nur verneinen, wenn kein entsprechendes Merkmal in amenities steht.

Input Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`location`	Yes	Eindeutige Ortsangabe. Ausreichend: 'Calw', 'Stuttgart Mitte', '76131' (PLZ), 'Bahnhofstraße 5 Karlsruhe'. NICHT ausreichend (Rückfrage stellen): 'Kurpfalzstraße' (Straße ohne Stadt).
`store_open`	No	Nur aktuell geöffnete Märkte zurückgeben
`min_results`	No	Minimale Anzahl zurückgegebener Märkte
`storeServices_filter`	No	Filtert Märkte nach Ausstattungsmerkmal, z.B. 'Stillecke', 'Wickeltisch', 'Parkplätze', 'barrierefrei'. Einmal gesetzt, in Folge-Calls derselben Anfrage beibehalten.

TDQS

A4.6/5.0

Behavior5/5

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

Beyond the readOnly/idempotent annotations, it discloses rich behavioral details: output format (TOON-format, fields), sorting by distance, next7Days semantics including special opening hours and holidays, and amenity synonym mapping. It even clarifies that an empty result is correct. This goes far beyond annotation implications.

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?

The description is long but structured logically: purpose, prerequisites, constraints, output format, special field semantics. It front-loads the main purpose and then provides necessary operational details. Some sentences are dense but none are fluff. It earns its length given the lack of an output schema.

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?

With no output schema, the description fully specifies return values (TOON-format, fields, sorting) and handles edge cases (ambiguous location, empty results, days beyond 7, synonym mapping). Combined with annotations, the tool is completely specified for an agent to invoke correctly.

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?

Schema coverage is 100%, so the baseline is 3. The description adds crucial context beyond schema: location disambiguation rules, the correct handling of filter persistence ('DÜRFEN NICHT entfernt oder gelockert werden'), and that store_open=true tightens results. These are not in the schema descriptions, so the description adds meaningful value.

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?

The description opens with 'Findet dm-Märkte in der Nähe eines Ortes' — a specific verb ('findet') and resource ('dm-Märkte in der Nähe eines Ortes'). It clearly distinguishes from siblings (getProductDetails, searchProducts) which deal with products, not store locations.

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?

The description provides explicit when-to-use (eindeutig identifizierbare Ortsangabe) and when-not-to-use (Straße ohne Stadt oder mehrdeutige Angaben → Rückfrage stellen). It also instructs calling exactly once and preserving filters in subsequent calls. However, it doesn't name alternative tools; the differentiation is implicit via sibling names.

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

A4.7/5.0

Disambiguation5/5

Each tool has a clearly distinct purpose: findNearbyStores for location-based store search, searchProducts for finding products by query, and getProductDetails for retrieving detailed info by ID. No overlap in their core functions, and the descriptions explicitly clarify when to use which.

Naming Consistency5/5

All tool names follow a consistent verb_noun camelCase pattern: findNearbyStores, getProductDetails, searchProducts. The naming style is uniform and predictable.

Tool Count5/5

With 3 tools, the server is well-scoped for its apparent purpose of store locator and product information. Each tool covers a distinct need without redundancy or bloat, fitting comfortably within the ideal 3-15 range.

Completeness4/5

The core workflows are covered: finding nearby stores, searching products, and getting detailed product data. Minor gaps exist, such as lacking a direct store-by-ID lookup, but these can be worked around using existing tools and do not cause dead ends.

Resources

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