france-data-mcp

centres_sante_in_radius

Read-onlyIdempotent

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, hôpitaux). Volume ~3K en France. Filtres :

specialite_codes : array Annexe A (ex: ['01'] médecine générale, ['53'] dentaire). Match any-of — retourne les CDS qui exercent AU MOINS UNE des spécialités demandées.
accepte_carte_vitale : true / false / omis. Quasi-totalité accepte CV en pratique → filtre surtout utile en false pour audits.
type_etab_codes : ['124'] CDS standard, ['125'] CDS dentaire (deprecated CNAM, en voie d'extinction).

Coords = centroïde commune (~3 km moyenne) — pour précision adresse, pivoter via etab_finess retourné avec etablissement_by_finess. PAS d'horaires/tarifs/secteur 1/2 (retirés du nouvel annuaire CNAM post-2025).

Alias acceptés : radius/radius_meters → radius_km, latitude/longitude → lat/lon.

Input Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`lat`	Yes	Latitude du centre (WGS84). Ex: 48.872 (Paris).
`lon`	Yes	Longitude du centre (WGS84). Ex: 2.317 (Paris).
`limit`	No	Nombre max de résultats (1-500, défaut 100).
`radius_km`	No	Rayon en km (0.1-50, défaut 5).
`type_etab_codes`	No	Codes type établissement Annexe B : ['124'] CDS standard (défaut implicite), ['125'] CDS dentaire deprecated. Vide = tous types.
`specialite_codes`	No	Codes spécialité CNAM Annexe A (ex: ['01'] médecine générale, ['53'] chirurgien-dentiste). Match any-of. Vide = pas de filtre spécialité.
`include_freshness`	No	Si true, ajoute un champ `data_freshness` au payload (dans `query_metadata` si présent, sinon à la racine) listant, par source (FINESS, Ameli, RPPS, CDS, IRIS), la dernière ingestion réussie (`last_success_at`, `staleness_days`) ET la dernière fois que la donnée a réellement changé (`last_data_change_at`, `data_age_days` — un run court-circuité « fichier amont identique » compte comme succès mais ne rajeunit pas la donnée ; c'est `data_age_days` qui dit l'âge réel de ce qui est servi). Opt-in pour ne pas alourdir les payloads par défaut. Cache 5min côté serveur — coût négligeable.
`accepte_carte_vitale`	No	Filtre par acceptation carte Vitale. true = uniquement CDS qui acceptent CV, false = uniquement ceux qui ne l'acceptent pas. Omis = pas de filtre.

Output Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`count`	Yes	Nombre d'entrées retournées dans `results` (post-troncature).
`total`	No	Effectif réel avant troncature. Présent sur les tools de nomenclature paginés (lister_*) : `count` = échantillon, `total` = total réel, re-appeler avec un `limit` supérieur si `truncated`.
`results`	Yes	Entrées métier (shape spécifique au tool, cf. description du tool).
`freshness`	No	Fraîcheur des sources (présent si `include_freshness: true`).
`perimetre`	No	Lentille de la source : ce que le comptage inclut/exclut. Lire `completeness_note` et la restituer au lecteur final.
`truncated`	No	true si le total réel dépasse `limit` (re-paginer via `offset` si supporté, ou augmenter `limit` sur les lister_). Optional sur les tools de listing exhaustif (lister_).
`query_metadata`	No	Metadata de la query (radius_km, departement, filtres appliqués, …).
`activite_hebergee`	No	Compte juxtaposé des sites hébergeant l'activité correspondant à la famille filtrée, sous une autre catégorie FINESS. Distinct du `count` principal — lire `note` pour comprendre la sémantique et ne JAMAIS additionner les deux comptes sans préciser leur nature.

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

Changed1 schema field changedSep 5, 2026

changedInput schema / properties / include_freshness / description

Previous value: -"Si true, ajoute un champ `data_freshness` au payload (dans `query_metadata` si présent, sinon à la racine) listant la dernière ingestion réussie par source (FINESS, Ameli, RPPS, CDS) avec `staleness_days`. Opt-in pour ne pas alourdir les payloads par défaut. Cache 5min côté serveur — coût négligeable."New value: +"Si true, ajoute un champ `data_freshness` au payload (dans `query_metadata` si présent, sinon à la racine) listant, par source (FINESS, Ameli, RPPS, CDS, IRIS), la dernière ingestion réussie (`last_success_at`, `staleness_days`) ET la dernière fois que la donnée a réellement changé (`last_data_change_at`, `data_age_days` — un run court-circuité « fichier amont identique » compte comme succès mais ne rajeunit pas la donnée ; c'est `data_age_days` qui dit l'âge réel de ce qui est servi). Opt-in pour ne pas alourdir les payloads par défaut. Cache 5min côté serveur — coût négligeable."

Changed1 schema field changedMay 23, 2026

addedOutput schema / properties / activite_hebergee

Added value: +{
+  "description": "Compte juxtaposé des sites hébergeant l'activité correspondant à la famille filtrée, sous une autre catégorie FINESS. Distinct du `count` principal — lire `note` pour comprendre la sémantique et ne JAMAIS additionner les deux comptes sans préciser leur nature.",
+  "properties": {
+    "activite": {
+      "type": "string"
+    },
+    "count": {
+      "type": "integer"
+    },
+    "densite_pour_100k_hab": {
+      "type": "number"
+    },
+    "note": {
+      "type": "string"
+    },
+    "sites_apercu": {
+      "items": {
+        "properties": {
+          "categorie_code": {
+            "type": "string"
+          },
+          "categorie_libelle": {
+            "type": "string"
+          },
+          "num_finess": {
+            "type": "string"
+          },
+          "raison_sociale": {
+            "type": "string"
+          }
+        },
+        "type": "object"
+      },
+      "type": "array"
+    },
+    "truncated": {
+      "type": "boolean"
+    }
+  },
+  "type": "object"
+}

Changed1 schema field changedMay 23, 2026

addedOutput schema / properties / perimetre

Added value: +{
+  "description": "Lentille de la source : ce que le comptage inclut/exclut. Lire `completeness_note` et la restituer au lecteur final.",
+  "properties": {
+    "completeness_note": {
+      "type": "string"
+    },
+    "compte": {
+      "type": "string"
+    },
+    "exclut": {
+      "type": "string"
+    },
+    "lens": {
+      "type": "string"
+    },
+    "source": {
+      "type": "string"
+    }
+  },
+  "type": "object"
+}

Changed2 schema fields changedMay 15, 2026

addedOutput schema / properties / total

Added value: +{
+  "description": "Effectif réel avant troncature. Présent sur les tools de nomenclature paginés (lister_*) : `count` = échantillon, `total` = total réel, re-appeler avec un `limit` supérieur si `truncated`.",
+  "type": "number"
+}

changedOutput schema / properties / truncated / description

Previous value: -"true si le total réel dépasse `limit` (re-paginer via `offset` si supporté). Optional sur les tools de listing exhaustif (lister_*)."New value: +"true si le total réel dépasse `limit` (re-paginer via `offset` si supporté, ou augmenter `limit` sur les lister_*). Optional sur les tools de listing exhaustif (lister_*)."

Changed1 schema field changedMay 15, 2026

changedInput schema / properties / include_freshness / description

Previous value: -"Si true, ajoute un champ `data_freshness` au payload (dans `query_metadata` si présent, sinon à la racine) listant la dernière ingestion réussie par source (FINESS, Ameli, RPPS) avec `staleness_days`. Opt-in pour ne pas alourdir les payloads par défaut. Cache 5min côté serveur — coût négligeable."New value: +"Si true, ajoute un champ `data_freshness` au payload (dans `query_metadata` si présent, sinon à la racine) listant la dernière ingestion réussie par source (FINESS, Ameli, RPPS, CDS) avec `staleness_days`. Opt-in pour ne pas alourdir les payloads par défaut. Cache 5min côté serveur — coût négligeable."

AddedMay 15, 2026

TDQS

A4.9/5.0

Behavior5/5

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

Beyond the readOnlyHint annotation, the description details behavioral nuances: coordinates are commune centroids (~3 km average), filters behave as any-of, and the `include_freshness` opt-in explains how data age is computed (short-circuited runs count as success but don't refresh data). No contradictions with annotations.

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 well-structured with bullet points and clear paragraphs. All content is relevant and serves a purpose; no fluff. Slightly dense but justified given the domain complexity and multiple filters/aliases.

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?

Given the tool's complexity (8 parameters, domain-specific codes, sibling tools, data source nuances), the description covers everything an agent needs: purpose, usage, limitations, aliases, data freshness, and coordinate precision. The output schema exists and isn't described, but that's acceptable per the rubric.

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

Parameters5/5

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

Every parameter has a clear description with examples, defaults, ranges, and aliases (e.g., radius/radius_meters → radius_km). Filter semantics are explicitly explained (any-of for specialities, true/false/omitted for carte_vitale, deprecated type codes). Schema coverage is 100% and descriptions add value beyond labels.

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?

Clearly states the tool's purpose: searching for health centers (CDS) within a geographic radius. It explicitly differentiates from the sibling tool `etablissements_finess_in_radius` by highlighting unique fields (carte_vitale, APCV, spécialités) and the source (Annuaire santé Ameli).

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

Usage Guidelines5/5

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

Provides explicit guidance on when to use this tool instead of alternatives (e.g., when needing carte_vitale/APCV/specialty data vs basic FINESS data), and when not to (no horaires/tarifs/secteur). Also explains coordinate approximation and suggests pivoting via `etab_finess` for precise address.

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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