Données Québec MCP

Serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux agents IA (Claude, ChatGPT, Gemini, etc.) de rechercher, explorer et analyser les jeux de données de Données Québec, de la Ville de Montréal et des services géospatiaux du gouvernement du Québec (IGO), directement par conversation.

Au lieu de naviguer manuellement sur les portails, posez simplement vos questions : « Quels jeux de données existent sur la criminalité à Montréal ? » ou « Combien d'actes criminels par arrondissement en 2025 ? » et obtenez des réponses instantanées, incluant des analyses SQL.

Fonctionnalités clés : Requêtes SQL sur le DataStore | Téléchargement de ressources non-DataStore (CSV, JSON, GeoJSON) | Recherche + interrogation en un appel | Géocodage québécois | Conversion EPSG:32198 ↔ 4326 | Intersection spatiale | Couches géospatiales OGC | 3 sources de données | 28 outils

English version below

Exemples de requêtes

Voici ce que vous pouvez demander directement à votre agent IA :

1. Analyse SQL — criminalité par quartier

« Quels sont les 10 postes de quartier avec le plus d'actes criminels à Montréal ? »

L'agent exécute automatiquement une requête SQL GROUP BY sur le DataStore montréalais.

2. Exploration multi-outils — arbres publics

« Trouve les données sur les arbres publics de Montréal, explore la structure, puis dis-moi combien d'arbres par arrondissement. »

L'agent enchaîne 3 outils : search_montreal_datasets pour trouver le jeu, query_montreal_data pour explorer les colonnes, puis query_montreal_sql pour l'agrégation. Résultat : 333 556 arbres répartis dans 13 arrondissements, Mercier-Hochelaga-Maisonneuve en tête (37 871).

3. Statistiques du catalogue

« Combien d'organisations publient des données sur Données Québec ? »

139 organisations, 1 584 jeux de données. La Ville de Montréal domine avec 383 jeux (24 % du catalogue), suivie de Laval (133) et du MELCCFP (119).

4. Tendance temporelle

« Quelle est la tendance mensuelle des actes criminels à Montréal ? »

L'agent identifie un pic au printemps/été (~2 700/mois) et une baisse en hiver (~1 700-2 000/mois) via une requête SQL avec GROUP BY sur les dates.

5. Données géospatiales — patrimoine culturel

« Quelles couches géospatiales sont disponibles pour le patrimoine culturel du Québec ? »

L'agent interroge le WFS IGO et trouve 7 couches du Ministère de la Culture : sites patrimoniaux nationaux, déclarés, cités, terrains protégés — avec schéma complet (nom, adresse, période de construction, statut juridique).

Voir tous les exemples avec réponses complètes

Connecter votre agent IA au serveur MCP

Utilisez le endpoint hébergé (bientôt disponible) ou lancez localement. La configuration dépend de votre client :

Claude Code | Claude Desktop | ChatGPT | Cursor | VS Code | Gemini CLI | Le Chat (Mistral) | Windsurf

Claude Code

claude mcp add --transport http donneesqc http://localhost:8000/mcp

Note : Si Claude Code bloque les appels réseau vers les API externes, ajoutez les domaines à la whitelist dans votre .claude/settings.json :

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "WebFetch(domain:registreentreprises.gouv.qc.ca)",
      "WebFetch(domain:www.donneesquebec.ca)"
    ]
  }
}

Claude Desktop

Ajoutez dans votre fichier de configuration Claude Desktop :

{
  "mcpServers": {
    "donneesqc": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

ChatGPT

Forfaits payants seulement. Allez dans Settings > Apps and connectors > activez le Developer mode > Add new connector avec l'URL http://localhost:8000/mcp.

Cursor

{
  "mcpServers": {
    "donneesqc": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "transport": "http"
    }
  }
}

VS Code

Ajoutez dans mcp.json (lancez MCP: Open User Configuration depuis la palette de commandes) :

{
  "servers": {
    "donneesqc": {
      "url": "http://localhost:8000/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}

Gemini CLI

Ajoutez dans ~/.gemini/settings.json :

{
  "mcpServers": {
    "donneesqc": {
      "httpUrl": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

Le Chat (Mistral)

Intelligence > Connectors > Add connector > Custom MCP Connector > URL : http://localhost:8000/mcp.

Windsurf

Ajoutez dans ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json :

{
  "mcpServers": {
    "donneesqc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
    }
  }
}

Lancer localement

Avec Docker (recommandé)

git clone https://github.com/Stefen-Taime/donneesqc-mcp.git
cd donneesqc-mcp
docker compose up -d

Installation manuelle

git clone https://github.com/Stefen-Taime/donneesqc-mcp.git
cd donneesqc-mcp
uv sync
cp .env.example .env
set -a && source .env && set +a
uv run python main.py

Variables d'environnement :

Transport

Construit avec le SDK Python MCP officiel. Streamable HTTP uniquement — STDIO et SSE ne sont pas supportés.

Endpoints :

• POST /mcp — Messages JSON-RPC

• GET /health — Sonde de santé

Outils disponibles (28)

Données Québec — jeux de données (9 outils)

Ville de Montréal (3 outils)

Data access (2 outils)

Intelligence & UX (4 outils)

Géospatial (8 outils)

Système (2 outils)

Tests

# Lancer tous les tests
uv run pytest

# Mode verbeux
uv run pytest -v

# Test interactif avec MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector --http-url "http://127.0.0.1:8000/mcp"

Contribuer

• 1 fonctionnalité = 1 PR

• Tout le code doit être révisé et testé par un humain avant soumission.

# Lint et formatage
uv run ruff check --fix && uv run ruff format

# Vérification de types
uv run ty check

# Installer les hooks pre-commit
uv run pre-commit install

Releases

./tag_version.sh 1.0.0            # Créer une release
./tag_version.sh 1.0.0 --dry-run  # Aperçu

Sources de données

• Données Québec — Portail provincial (gouvernement + municipalités), basé sur CKAN

• donnees.montreal.ca — Portail municipal de Montréal, le plus riche au Québec

• IGO — Infrastructure Géomatique Ouverte, services OGC (WMS/WFS)

• Adresses Québec (ICherche) — Géocodage et géocodage inverse

Licence

MIT — voir LICENSE.

English

MCP server that lets AI agents (Claude, ChatGPT, Gemini, etc.) search, explore, and analyze open datasets from Données Québec, Ville de Montréal, and Quebec's geospatial services (IGO) through conversation.

Instead of manually browsing portals, simply ask questions like "What datasets exist about crime in Montreal?" or "How many criminal acts per borough in 2025?" and get instant answers — including SQL-powered analytics.

All setup instructions, tool descriptions, and environment variables are documented in the French section above. The configuration snippets (JSON, bash) are language-independent and apply as-is.

Quick start

git clone https://github.com/Stefen-Taime/donneesqc-mcp.git
cd donneesqc-mcp
docker compose up -d

Then connect your AI client to http://localhost:8000/mcp — see the connection section above for client-specific configs.

Available tools (28)

• Données Québec (9): dataset search, metadata, DataStore queries, direct SQL, organizations, catalog stats

• Ville de Montréal (3): dataset search, DataStore queries, SQL

• Data access (2): non-DataStore file download (CSV, JSON, GeoJSON, XLSX), smart preview (schema + 5 rows)

• Intelligence & UX (4): composite search+query, SQL suggestion, dataset comparison, auto resource detection

• Geospatial (8): WFS/WMS layers, GeoJSON features, geocoding, reverse geocoding, EPSG:32198↔4326 conversion, spatial intersection

• System (2): version info, tool listing with examples (meta-introspection)

Un projet mcsÉdition — Montréal, Québec