france-data-mcp

rpps_dans_etablissement

Read-onlyIdempotent

Liste les PS rattachés à un établissement FINESS (num_finess 9 chiffres). Pivot RPPS↔FINESS — répond à "qui travaille dans ce labo / hôpital / clinique ?". Le mode_exercice distingue les libéraux exerçant sur place (vacations) des salariés. Couverture : RPPS expose ce lien quand le PS l'a déclaré ; salariés CH/CHU/cliniques bien couverts.

Sortie compacte : coords et distance_km sont null (le tool est par établissement, pas spatial — pour la géoloc, pivoter via etablissement_by_finess sur le num_finess). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : include_agents_publics: true ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; include_etudiants: true ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

Input Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`limit`	No
`num_finess`	Yes
`include_etudiants`	No
`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.
`include_agents_publics`	No

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."

First observedMay 13, 2026

TDQS

A5/5.0

Behavior5/5

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

The description aligns with readOnlyHint and idempotentHint, and adds operational details such as the default category (Civil), coverage percentages, server-side caching, and the behavior of include_freshness (including the distinction between last_success_at and last_data_change_at). 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.

Conciseness5/5

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

The description is dense but well-structured, with paragraphs addressing scope, output behavior, categories, and freshness. Every sentence adds meaningful information without redundancy.

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?

It covers the input, output (including null fields for spatial data), category defaults, opt-in behavior, freshness metadata, source, license, and reference URL. It also points to an alternative tool for geolocation, making the description self-sufficient for an agent.

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?

Although schema coverage is only 20%, the description thoroughly explains the key parameters: num_finess (9 digits), include_agents_publics, include_etudiants, and include_freshness (with detailed semantics). It compensates for the lack of schema descriptions, leaving limit self-explanatory.

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 clearly states that the tool lists health professionals (PS) attached to a FINESS establishment, answering the question 'who works in this lab/hospital/clinic?'. It distinguishes itself from spatial and specialty-based sibling tools by emphasizing the establishment-centric scope.

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?

It explains when to use it (by establishment) and when not to (for geolocation, directing to etablissement_by_finess). It also describes opt-in flags for including public agents and students, and defaults, giving clear decision criteria.

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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