Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@rijschool-mcp Welke rijscholen in Den Haag geven automaatles en hebben minstens 4,5 sterren?"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Een MCP-server met alle rijscholen van Nederland: adres, contactgegevens, prijzen, lestypen, Google-beoordelingen, werkgebied en de CBR-slagingspercentages. Gratis, zonder account en zonder sleutel.
Ruim zevenduizend rijscholen, doorzoekbaar op stad, provincie, naam of coördinaten, en te filteren op automaat, prijs, beoordeling en slagingspercentage.
Gemaakt en onderhouden door Ribba, de vergelijker voor rijscholen en gratis theorie in Nederland.
Er is geen account en geen sleutel nodig. Elke client hieronder start de server zelf met npx, dus je hoeft niets vooraf te installeren behalve Node 20 of nieuwer.
claude mcp add --scope user rijschool -- npx -y @ribba/rijschool-mcp--scope user schrijft hem naar ~/.claude.json, waarmee hij in al je projecten werkt en ook beschikbaar is in het Code-tabblad van de desktop-app. Laat je --scope weg, dan geldt hij alleen in de map waar je op dat moment staat. Wil je hem juist met je team delen, gebruik dan --scope project: die schrijft naar .mcp.json in de repo, en dat bestand hoort in versiebeheer.
codex mcp add rijschool -- npx -y @ribba/rijschool-mcpOf met de hand in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.rijschool]
command = "npx"
args = ["-y", "@ribba/rijschool-mcp"]De Codex-CLI, de IDE-extensie en de ChatGPT-desktopapp lezen alle drie datzelfde bestand, dus één keer instellen is genoeg. Zet je het in .codex/config.toml binnen een project, dan geldt het alleen daar.
De chat-app deelt zijn instellingen niet met Claude Code en heeft een eigen bestand:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"rijschool": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@ribba/rijschool-mcp"]
}
}
}Herstart de app daarna. Heb je hem daar al staan en wil je hem ook in Claude Code, dan neemt claude mcp add-from-claude-desktop hem over.
Dezelfde JSON als hierboven, in het configuratiebestand van je client.
Related MCP server: discava – Business Directory for AI
Vraag je client:
Hoeveel rijscholen zijn er in Utrecht?
Komt er een antwoord met cijfers, dan staat de server. Zo niet:
De server staat er niet bij. De meeste clients lezen hun instellingen alleen bij het opstarten. Sluit hem helemaal af en start opnieuw.
npx: command not found of een foutmelding over de Node-versie. Je hebt Node 20 of nieuwer nodig. Controleer met node --version; installeren kan via nodejs.org.
De eerste keer duurt even. npx haalt het pakket dan nog op. Daarna start hij meteen.
Het duurt lang, of je krijgt een foutmelding over een verbinding. Deze server haalt zijn gegevens op bij Ribba, dus hij heeft internet nodig. Zit je achter een bedrijfsproxy of firewall, dan moet die registry.npmjs.org, ribba.nl en de bijbehorende diensten doorlaten.
Nog steeds niets? Start de server met de hand en kijk wat hij zegt: npx -y @ribba/rijschool-mcp. Hij wacht dan op invoer, wat betekent dat hij werkt; foutmeldingen komen erbij te staan.
Kom je er niet uit, open een issue of mail team@ribba.nl.
Welke rijscholen in Den Haag geven automaatles en hebben minstens 4,5 sterren?
Wat kost een rijles in Amsterdam, en wat is dat vergeleken met het landelijk gemiddelde?
Geef me alles over rijschool 6502: adres, prijslijst, openingstijden en cijfers.
Welke rijscholen zitten binnen vijf kilometer van deze coördinaten?
In welke provincie zijn de meeste rijscholen gevestigd, en waar is de rijles het duurst?
Welke rijscholen geven les in Zoetermeer, ook als ze er niet gevestigd zijn?
Naam | Wat het teruggeeft |
| Zoeken op vrije tekst, stad, provincie of werkgebied, met filters op slagingspercentage, beoordeling, prijs en lestype. |
| Alle gegevens van één rijschool, inclusief prijslijst, openingstijden, KvK en WRM-nummer. |
| De dichtstbijzijnde rijscholen bij een punt, met de afstand erbij. |
| Alle plaatsen met rijscholen, met aantal, gemiddeld slagingspercentage en gemiddelde prijs. |
| De twaalf provincies met hun cijfers en grootste steden. |
| De spreiding van de lesprijs: goedkoopste, mediaan, duurste, landelijk of per gebied. |
zoek_rijscholen en rijscholen_in_de_buurt gaan via de zoekindex van Ribba. Dat scheelt niet alleen tijd, het maakt het zoeken ook beter: zoekterm verdraagt een typefout, dus "rijshcool" vindt gewoon de rijscholen. De structuurfilters (stad, provincie, werkgebied, automaat, prijs, beoordeling) worden in de index afgehandeld, niet achteraf.
Eén cijfer haalt de server daarna alsnog uit de database bij de gevonden scholen: gemiddelde_examencentrum. Dat staat niet in de index en juist dat cijfer maakt een slagingspercentage leesbaar.
De overige gereedschappen lezen rechtstreeks uit de database. rijschool omdat je daar de volledige, actuele gegevens wilt, en steden, provincies en prijspeil omdat die percentielen en gemiddelden over alle rijscholen berekenen.
De index loopt op de database achteraan: hij wordt na elke gegevensverversing opnieuw opgebouwd. Voor een naam die vandaag is gewijzigd is rijschool dus de betrouwbaarste bron.
Prijzen zijn richtprijzen. vanaf_prijs_per_les is de laagste losse lesprijs die op de site van de rijschool zelf gevonden is. Pakketten, examengeld en tussentijdse toetsen zitten er niet in, en een prijs kan verouderd zijn. Behandel hem als indicatie en verwijs voor een bedrag dat klopt naar de rijschool.
Een slagingspercentage is een breuk. Over weinig examens zegt hij weinig. Elk resultaat bevat daarom eerste_examens, en de zoekfunctie hanteert standaard een drempel van vijfentwintig zodra je op slagingspercentage sorteert of filtert. Zet het cijfer ook naast gemiddelde_examencentrum: dat is wat álle rijscholen op datzelfde examencentrum halen, en het ene centrum is strenger dan het andere.
Werkgebied is niet hetzelfde als vestigingsplaats. Veel rijscholen geven les in plaatsen waar ze niet gevestigd zijn. Zoek je op stad, dan krijg je de rijscholen die er zitten; zoek je op werkgebied, dan die er lesgeven.
De rijscholen en hun examencijfers komen uit de openbare CBR-publicatie en worden wekelijks opgehaald. Adres, KvK en WRM-nummer komen uit dezelfde bron. Beoordelingen, openingstijden en categorie komen van Google. Prijzen zijn overgenomen van de websites van de rijscholen zelf.
Staat er iets fout over jouw rijschool, of wil je niet in deze gegevens voorkomen? Mail team@ribba.nl, dan passen we het aan.
npm install
npm run build
npm testDe tests praten met de echte database, dus je hebt een verbinding nodig. Ze controleren niet alleen dat elk gereedschap antwoordt, maar ook dat de cijfers kloppen: dat totalen optellen, dat ranglijsten aflopend staan, dat drempels en filters echt worden toegepast en dat de links naar ribba.nl de vorm hebben die de site bouwt.
npm install
npm run build
node dist/index.jsDe server praat JSON-RPC over stdin en stdout. Handmatig starten is vooral nuttig om de foutuitvoer te zien; normaal doet je MCP-client dit.
Elke rijschool in deze gegevens heeft een eigen pagina op ribba.nl, met cijfers, prijzen, beoordelingen en een kaart:
Rijscholen vergelijken in heel Nederland
Per provincie en per stad
Slagingspercentages van het CBR
De gids: rijles, kosten en het examen uitgelegd
Elk zoekresultaat bevat een pagina-veld dat naar de pagina van die rijschool wijst.
De code staat onder de MIT-licentie. De examencijfers zijn openbare CBR-gegevens; de bewerking en samenstelling door Ribba staan onder CC BY 4.0. Verwijs bij hergebruik naar https://ribba.nl.
cbr-mcp voor de CBR-cijfers per examencentrum, stad en provincie, en de tijdreeks per rijschool.
theorie-mcp voor de theorie: hoofdstukken, verkeersborden, begrippen en wetsartikelen.
Vragen of iets kapot? team@ribba.nl of open een issue.
De spreiding van de prijs per rijles: goedkoopste, mediaan en duurste, landelijk of binnen één stad of provincie. Richtprijzen, overgenomen van de sites van de rijscholen zelf.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| stad | No | Beperk tot één stad. | |
| provincie | No | Beperk tot één provincie. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The description discloses the data source (driving school websites) and notes prices are indicative. It does not mention any side effects or explicitly state that the tool is read-only, but given the absence of annotations, the description is reasonably transparent about the expected behavior of returning price statistics.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, concise sentence that conveys all essential information without redundancy or unnecessary detail. It is well-structured and easy to parse.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The description covers the core output (cheapest, median, most expensive) and the geographic scope options. It does not specify the exact return format or the behavior when both parameters are used, but for a simple price-statistics tool, this is largely sufficient. Minor gaps prevent a perfect score.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The description adds that parameters limit scope to a single city or province, and that omitting both yields national results. However, it does not elaborate on the interaction when both 'stad' and 'provincie' are provided, leaving ambiguity about whether they combine or one takes precedence.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's purpose: providing the price distribution (cheapest, median, most expensive) for driving lessons, with scope options (national, city, or province). It explicitly distinguishes this from sibling tools that locate driving schools or list cities/provinces.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies usage for price statistics (e.g., when you need cost comparisons) but does not explicitly state when to use this tool over alternatives like 'zoek_rijscholen' or 'rijschool'. It lacks direct guidance on choosing between national vs. local scopes or clarifying the effect of combining both parameters.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
De twaalf provincies met het aantal rijscholen, het gemiddelde slagingspercentage, de gemiddelde prijs per les en de grootste steden.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description carries the full burden. It states what data is returned (the twelve provinces with listed attributes) but does not disclose potential limitations, error conditions, or whether the output is a fixed list. It is transparent about the content but lacks details on behavior in edge cases.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, concise sentence that immediately states the subject (the twelve provinces) and the key associated data. No unnecessary words or repetition.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The description provides enough context for an agent to understand the tool's purpose and the data it returns, even without an output schema. It specifies the exact attributes included for each province, though it omits details about the exact format or data types.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
There are no parameters, and the schema description coverage is effectively 100%. The baseline for parameter semantics is therefore 3, and the description adds no additional parameter-related information because none exists.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool provides the twelve provinces with specific accompanying data (number of driving schools, average pass rate, average price per lesson, largest cities). It is specific and distinguishes itself from sibling tools that focus on individual driving schools, prices, or cities.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description gives no guidance on when to use this tool versus alternatives. It does not mention any conditions or typical use cases, leaving the agent to infer applicability solely from the purpose.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
De dichtstbijzijnde rijscholen bij een punt, met de afstand hemelsbreed erbij. Handig als je coördinaten hebt en geen plaatsnaam, of als de gemeentegrens niet de grens is waar iemand naar kijkt.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| lat | Yes | Breedtegraad, bijvoorbeeld 52.0907 voor Utrecht. | |
| lon | Yes | Lengtegraad, bijvoorbeeld 5.1214 voor Utrecht. | |
| limiet | No | Aantal resultaten, standaard 20. | |
| automaat | No | Alleen rijscholen die automaatlessen geven. | |
| straal_km | No | Zoekstraal in kilometer, standaard 10. | |
| minimum_examens | No | Ondergrens voor het aantal eerste examens, standaard 0. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden of disclosing behavior. It states the output includes distance and the purpose, but it does not explicitly mention that it is a read-only operation, potential error conditions, or what happens if no results are found. This is acceptable but not fully transparent.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is concise, consisting of two clear sentences. The first sentence states the function, and the second provides a usage hint. No unnecessary words or redundancy.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the tool's simplicity and the presence of sibling tools, the description is sufficient. It covers the core purpose, the type of output, and a relevant usage scenario. The absence of an output schema is not a problem as the description hints at the output structure (distance).
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema already provides 100% coverage of parameter descriptions, so the baseline is 3. The description adds some context about coordinates and municipal boundaries, but it does not significantly enhance understanding of parameters like 'straal_km' or 'minimum_examens' beyond what the schema already provides.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states that the tool finds the nearest driving schools to a point and includes the straight-line distance. It also differentiates the tool from potential siblings by mentioning use with coordinates and when municipal boundaries are not the relevant scope.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explicitly gives usage conditions: use when you have coordinates and no place name, or when the municipal boundary isn't the relevant boundary. This provides clear guidance on when to select this tool over alternatives.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Alle gegevens van één rijschool: adres, telefoon, e-mail, website, KvK en WRM-nummer, brancheverenigingen, lestypen, prijslijst, openingstijden, Google-beoordeling, werkgebied en de CBR-cijfers.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| naam | No | Naam van de rijschool, als je het id niet hebt. | |
| stad | No | Stad erbij, om een naam die vaker voorkomt te onderscheiden. | |
| school_id | No | Het Ribba-id van de rijschool. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Without annotations, the description carries the burden of disclosing side effects or read-only behavior. It implies a read operation by saying 'gegevens' but does not explicitly state that no modifications occur, nor does it mention error behavior or data availability guarantees.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, reasonably concise sentence that lists the data fields. It front-loads the main purpose ('Alle gegevens van één rijschool') and avoids unnecessary fluff, though the long enumeration makes it slightly dense.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The description does not clarify parameter combinations or whether at least one parameter is required, especially since all parameters are optional in the schema. There is no output schema and no indication of return format, leaving ambiguity about how to invoke the tool correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
All three parameters have descriptions in the schema, and the schema coverage is 100%. The parameter descriptions add useful context, such as using 'naam' when the ID is unknown and using 'stad' to disambiguate common names, going beyond simple field labels.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states that the tool returns 'alle gegevens' (all data) of a single driving school and enumerates the specific data fields. It distinguishes from siblings by emphasizing 'één rijschool' (one driving school), though it does not explicitly name alternative tools.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no guidance on when to use this tool versus the sibling tools such as 'zoek_rijscholen' or 'rijschool_in_de_buurt'. It does not mention any selection criteria, prerequisites, or typical use cases.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Alle plaatsen waar rijscholen gevestigd zijn, met het aantal rijscholen, het gemiddelde slagingspercentage en de gemiddelde prijs. Zonder provincie krijg je heel Nederland.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| limiet | No | Aantal plaatsen, standaard 50. | |
| provincie | No | Beperk tot één provincie. Een van: Drenthe, Flevoland, Friesland, Gelderland, Groningen, Limburg, Noord-Brabant, Noord-Holland, Overijssel, Utrecht, Zeeland, Zuid-Holland. | |
| minimum_rijscholen | No | Toon alleen plaatsen met minstens zoveel rijscholen, standaard 3. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The description discloses the return content (cities with number of schools, average pass rate, price) and the default behavior when no province is specified (all of the Netherlands). However, it does not mention pagination, sorting, or error handling, which are potential gaps given the lack of annotations.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, concise sentence efficiently conveying the tool's purpose and key default behavior without unnecessary detail. It is well-structured and easy to parse.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
While the description provides the core information about the returned data, it lacks details on output format (e.g., list of city names with fields) and does not mention any additional limits or ordering. Given the absence of an output schema, these details are missing but may not be critical for this simple tool.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
All three parameters are described with clear semantics: limiet (default 50), provincie (restricts to one, with allowed values listed), and minimum_rijscholen (default 3). The schema coverage is 100%, and the descriptions add valuable default values and constraints.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states that the tool returns all places with driving schools, including counts, average pass rate, and average price. It is specific to listing cities with aggregates, and the mention of province filtering helps distinguish it from sibling tools focused on individual schools or provinces.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides no explicit guidance on when to use this tool versus alternatives. It only hints at optional province filtering but does not explain scenarios where this tool is preferred over siblings like 'zoek_rijscholen' or 'rijschool_in_de_buurt'.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Zoek rijscholen op vrije tekst, stad, provincie of werkgebied, met filters op slagingspercentage, beoordeling, prijs en lestype. Geeft een beknopt overzicht terug; gebruik rijschool voor alle gegevens van één school.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| stad | No | Alleen rijscholen die hier gevestigd zijn, bijvoorbeeld "Groningen". | |
| limiet | No | Aantal resultaten, standaard 20. | |
| sorteer | No | Standaard relevantie als je een zoekterm meegeeft, anders slagingspercentage. | |
| automaat | No | Alleen rijscholen die automaatlessen geven. | |
| zoekterm | No | Vrije tekst over naam, plaats en werkgebied. Verdraagt een typefout: "verkeerschol" vindt "Verkeersschool". | |
| provincie | No | Provincie. Een van: Drenthe, Flevoland, Friesland, Gelderland, Groningen, Limburg, Noord-Brabant, Noord-Holland, Overijssel, Utrecht, Zeeland, Zuid-Holland. | |
| werkgebied | No | Plaats waar de rijschool lesgeeft, ook als hij er niet gevestigd is. | |
| maximum_prijs | No | Bovengrens voor de prijs per rijles in euro. | |
| theorielessen | No | Alleen rijscholen die ook theorieles geven. | |
| minimum_examens | No | Ondergrens voor het aantal eerste examens, standaard 25 zodra je op slagingspercentage sorteert of filtert. | |
| minimum_beoordeling | No | Ondergrens voor het Google-cijfer. | |
| minimum_slagingspercentage | No | Ondergrens voor het slagingspercentage op eerste examens. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
The description discloses important behaviors such as typo tolerance ('verdraagt een typefout'), dynamic default sorting, and the fact that it returns a brief overview. Since no annotations are provided, the description carries the burden, and it does so adequately, though it does not mention pagination or result size limits beyond the 'limiet' parameter.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is concise, consisting of one well-structured sentence and a brief note about usage. It conveys the core functionality and important nuances without redundancy, making it easy to parse quickly.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the absence of an output schema, the description provides sufficient context by stating it returns a brief overview, which implies a list of results. It does not specify exact output fields, but that omission is acceptable for a search tool when a sibling tool provides detailed information for a single school.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
All parameters have schema descriptions, but the tool description adds meaningful semantics beyond the schema: e.g., 'zoekterm' explains typo tolerance, 'sorteer' explains default behavior, and 'minimum_examens' explains the implicit default. This helps the agent use parameters effectively.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool's function: searching driving schools using free text, city, province, or service area, with various filters. It distinguishes itself from siblings by explicitly noting that 'rijschool' should be used for full details of a single school, and the general search nature contrasts with 'rijscholen_in_de_buurt'.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description provides explicit guidance on when to use this tool versus the sibling 'rijschool' tool, and it explains the behavior of key filters (e.g., sorting defaults, minimum examens default). This helps an agent choose the right tool and use filters correctly.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
v0.1.0prijspeilprovinciesrijscholen_in_de_buurtrijschoolstedenzoek_rijscholenMost tools target clearly distinct resources: nearby search, text search, detail lookup, price statistics, and city/province aggregates. The only mild overlap is between rijscholen_in_de_buurt and zoek_rijscholen, but their descriptions make the coordinate-vs-filter distinction clear.
All names use lowercase snake_case and are readable Dutch, but the style is mixed: zoek_rijscholen is verb-first while the rest are noun phrases or descriptive labels like rijscholen_in_de_buurt. There is no uniform verb_noun or resource_noun convention.
Six tools form a well-scoped set for a driving-school directory: search, nearby lookup, detail retrieval, and three aggregate/statistical views. Each tool has a clear purpose and the count is appropriate for the domain.
The surface covers the full read-only workflow: finding schools by text or location, retrieving full details, and getting price/statistical overviews at national, city, and province levels. There are no obvious missing operations for the apparent purpose of the server.
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Dutch address dossier, vehicle, building, elevation, holidays, demographics. Free samples first.
One API for public web data across social, directories and real estate, as clean JSON.
Nederlandse stroomprijzen per uur en kwartier, inclusief energiebelasting en btw. Gratis API-key.
Find EV charging stations, live availability and prices across the Netherlands via NDW data.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/RibbaBV/rijschool-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server
