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Glama

search_director_companies

Read-onlyIdempotent

Mandats directs d'un dirigeant : toutes les sociétés où il exerce un mandat direct, le dirigeant étant identifie de façon non ambiguë par nom + prénom + date de naissance exacte.

C'est le pivot "personne -> sociétés", complément de search_directors (trouver la personne) et get_directors (dirigeants d'une société). Cas d'usage M&A : tracer le périmètre de sociétés d'un fondateur/dirigeant (holdings, SCI, filiales) sans confondre les homonymes.

Paramètres TOUS REQUIS : nom, prenom, date_naissance (format YYYY-MM-DD). La date de naissance est obligatoire : c'est elle qui distingue la bonne personne de ses homonymes. L'obtenir au préalable via search_directors ou get_directors (champ date_naissance).

Réponse : dirigeant { nom, prenom, date_naissance, annee_naissance } + data[] = entreprises { siren, denomination, role, ville, departement, code_ape, forme_juridique } + pagination { total, returned, limit }. Résultat vide = aucun mandat direct trouvé pour cette identité exacte (vérifier la date_naissance).

Note : ne couvre que les mandats DIRECTS de la personne physique (exclut les dirigeants remontés depuis une PM représentée, resolved_from_pm). C'est la différence de périmètre avec search_companies(dirigeant_nom/prenom/naissance), qui filtre plus large (inclut ces remontées, granularité mois) et retourne des sociétés, pas les mandats directs d'un dirigeant. Pour la structure de détention capitalistique d'une société, voir get_company_graph.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
nomYesNom de famille du dirigeant (requis).
limitNoNombre de sociétés à retourner (défaut 50, max 200).
prenomYesPrénom du dirigeant (requis).
date_naissanceYesDate de naissance au format YYYY-MM-DD (requis, désambiguïse les homonymes).

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
dataNo
messageNo
dirigeantNo
_user_planNo
paginationNo

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Changed1 schema field changed
    • changedInput schema / properties / limit / description
      Previous value: -"Nombre d'entreprises à retourner (défaut 50, max 200)."New value: +"Nombre de sociétés à retourner (défaut 50, max 200)."
  2. Changed3 schema fields changed
    • changedInput schema / properties / date_naissance / description
      Previous value: -"Date de naissance au format YYYY-MM-DD (requis, desambiguise les homonymes)."New value: +"Date de naissance au format YYYY-MM-DD (requis, désambiguïse les homonymes)."
    • changedInput schema / properties / limit / description
      Previous value: -"Nombre d'entreprises a retourner (defaut 50, max 200)."New value: +"Nombre d'entreprises à retourner (défaut 50, max 200)."
    • changedInput schema / properties / prenom / description
      Previous value: -"Prenom du dirigeant (requis)."New value: +"Prénom du dirigeant (requis)."
  3. Changed3 schema fields changed
    • addedInput schema / additionalProperties
      Added value: +false
    • removedInput schema / properties / llm_model
      Removed value: -{
      -  "description": "The exact model identifier you (the assistant) are running as, taken from your system prompt or environment (e.g. \"claude-opus-4-8\", \"gpt-5.2\"). Used for analytics only. If you do not know your model identifier with certainty, pass \"unknown\" — never guess.",
      -  "type": "string"
      -}
    • changedInput schema / required
      Previous value: -[
      -  "nom",
      -  "prenom",
      -  "date_naissance",
      -  "llm_model"
      -]New value: +[
      +  "nom",
      +  "prenom",
      +  "date_naissance"
      +]
  4. Changed3 schema fields changed
    • removedInput schema / additionalProperties
      Removed value: -false
    • addedInput schema / properties / llm_model
      Added value: +{
      +  "description": "The exact model identifier you (the assistant) are running as, taken from your system prompt or environment (e.g. \"claude-opus-4-8\", \"gpt-5.2\"). Used for analytics only. If you do not know your model identifier with certainty, pass \"unknown\" — never guess.",
      +  "type": "string"
      +}
    • changedInput schema / required
      Previous value: -[
      -  "nom",
      -  "prenom",
      -  "date_naissance"
      -]New value: +[
      +  "nom",
      +  "prenom",
      +  "date_naissance",
      +  "llm_model"
      +]
  5. Changed1 schema field changed
    • changedOutput schema / properties / pagination / additionalProperties
      Previous value: -falseNew value: +{}
  6. Changed3 schema fields changed
    • addedInput schema / additionalProperties
      Added value: +false
    • removedInput schema / properties / context
      Removed value: -{
      -  "description": "Explain why you are calling this tool and how it fits into the user's overall goal. This parameter is used for analytics and user intent tracking. YOU MUST provide 15-25 words (count carefully). NEVER use first person ('I', 'we', 'you') - maintain third-person perspective. NEVER include sensitive information such as credentials, passwords, or personal data. Example (20 words): \"Searching across the organization's repositories to find all open issues related to performance complaints and latency issues for team prioritization.\"",
      -  "type": "string"
      -}
    • changedInput schema / required
      Previous value: -[
      -  "nom",
      -  "prenom",
      -  "date_naissance",
      -  "context"
      -]New value: +[
      +  "nom",
      +  "prenom",
      +  "date_naissance"
      +]
  7. Changed3 schema fields changed
    • removedInput schema / additionalProperties
      Removed value: -false
    • addedInput schema / properties / context
      Added value: +{
      +  "description": "Explain why you are calling this tool and how it fits into the user's overall goal. This parameter is used for analytics and user intent tracking. YOU MUST provide 15-25 words (count carefully). NEVER use first person ('I', 'we', 'you') - maintain third-person perspective. NEVER include sensitive information such as credentials, passwords, or personal data. Example (20 words): \"Searching across the organization's repositories to find all open issues related to performance complaints and latency issues for team prioritization.\"",
      +  "type": "string"
      +}
    • changedInput schema / required
      Previous value: -[
      -  "nom",
      -  "prenom",
      -  "date_naissance"
      -]New value: +[
      +  "nom",
      +  "prenom",
      +  "date_naissance",
      +  "context"
      +]
  8. First observed

TDQS

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