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Glama
cturkieh

France Data MCP

professionnels_in_radius

Read-onlyIdempotent

Search for liberal healthcare professionals within a geographic radius. Supports precise address geolocation for accurate distance calculation, with filtering by specialty and profession type.

Instructions

Recherche de professionnels de santé libéraux conventionnés dans un rayon géographique. Précision géo HYBRIDE depuis le géocodage BAN (Chantier C) : ~77 % des PS sont géolocalisés à l'adresse précise (rue/bâtiment, distance_km exacte au m près), ~23 % restent au centroïde commune (~3 km, repli pour adresses non géocodables — DROM, Monaco, CEDEX, lieux-dits). Lire geo_precision PAR résultat — ne pas présumer une précision uniforme. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux (fourre-tout : IDE, kinés, sages-femmes, podologues, orthophonistes, orthoptistes, IPA), '5' chirurgiens-dentistes. Pour cibler une profession précise (ex: IDE seuls, kinés seuls, podologues seuls), passer par specialite_codes plutôt que type_ps_codes qui ratisse plus large. Liste exhaustive des codes spécialité disponibles via le tool lister_nomenclature(referentiel:'ameli_specialites'). Multi-sites : par défaut un PS exerçant sur N adresses apparaît N fois — utiliser dedupe_by_ps=true pour regrouper par praticien et lister les sites en sous-objet. Distance retournée en km vol d'oiseau (haversine PostGIS) — pour distance routière, croiser avec un service externe (OSRM, ORS). Chaque PS géolocalisé porte geo_precision ∈ {"adresse", "centroide_commune"} : "adresse" = coords BAN précises, distance_km exacte, classement individuel fiable ; "centroide_commune" = ~3 km, distance_km IDENTIQUE pour tous les PS d'une même commune (non discriminante intra-commune — filtre de zone uniquement, pas de classement/choix d'un PS individuel). Param precise_only (défaut false) : à true, exclut les PS au centroïde commune et ne renvoie que les ~77 % géocodés à l'adresse BAN (distance_km exacte) — recommandé pour les rayons courts (<3 km) et le classement intra-commune. PÉRIMÈTRE : libéraux conventionnés UNIQUEMENT. HORS PÉRIMÈTRE : médecins exclusivement hospitaliers/salariés, biologistes médicaux salariés en LBM, anatomopathologistes hospitaliers, médecins du travail, médecine légale. Pour effectifs tous statuts, voir Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr) — non couvert par ce serveur. Source : Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), MAJ hebdomadaire. Réutilisation soumise à l'art. L.1461-2 CSP — citer la source et la date de sync.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
lonYesLongitude du centre (WGS84).
latYesLatitude du centre (WGS84).
radius_kmNoRayon en km (0.1-50, défaut 5).
specialite_codesNoListe de codes spécialité Ameli (ex: ['01'] MG, ['03'] cardio). Si omis, toutes spécialités.
type_ps_codesNoListe de codes type PS Ameli (3 valeurs présentes en base : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux fourre-tout — IDE/kinés/sages-femmes/podologues/orthophonistes/orthoptistes/IPA, '5' chirurgiens-dentistes). Pour cibler une seule profession, préférer `specialite_codes`. Si omis, tous types.
limitNoNombre max de résultats (1-500, défaut 100). Appliqué AVANT déduplication.
dedupe_by_psNoRegrouper les entrées par praticien (nom + prénom + code spécialité) et lister chaque adresse d'exercice dans `sites[]`. Défaut false (comportement V0.4 historique : un PS multi-sites = N entrées).
precise_onlyNoSi true, exclut les PS au centroïde commune et ne renvoie que ceux géocodés à l'adresse BAN, à `distance_km` exacte (cf. description du tool pour la sémantique complète). Défaut false.
include_freshnessNoSi 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.

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
countYesNombre d'entrées retournées dans `results` (post-troncature).
totalNoEffectif réel avant troncature. Présent sur les tools de nomenclature paginés (lister_*) : `count` = échantillon, `total` = total réel, re-appeler avec un `limit` supérieur si `truncated`.
truncatedNotrue 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_*).
resultsYesEntrées métier (shape spécifique au tool, cf. description du tool).
query_metadataNoMetadata de la query (radius_km, departement, filtres appliqués, …).
freshnessNoFraîcheur des sources (présent si `include_freshness: true`).
perimetreNoLentille de la source : ce que le comptage inclut/exclut. Lire `completeness_note` et la restituer au lecteur final.
activite_hebergeeNoCompte 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.
Behavior5/5

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

The description discloses extensive behavioral traits beyond annotations: geocoding precision distribution (77% address, 23% centroid), how distance is calculated (haversine), the meaning of `geo_precision` field, deduplication behavior, and data source freshness. No contradiction 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 each section (precision, codes, multi-sites, distance, perimeter) earns its place. It is well-structured and front-loaded with the core purpose. Slightly verbose but high information density.

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 (9 parameters, many siblings, output schema present), the description covers scope, data source, limitations, usage recommendations, and references to other tools. It is fully complete for an AI agent to use correctly.

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

Parameters4/5

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

The schema covers all 9 parameters with descriptions, but the description adds significant context, especially for `type_ps_codes` (explaining the 'fourre-tout' nature) and `precise_only` (usage recommendation for short radii). It adds value beyond the schema alone.

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 the tool searches for liberal health professionals in a geographic radius, specifying the source (Ameli), geocoding precision, and that it only includes conventionnés libéraux. It distinguishes from sibling tools by explicitly stating the perimeter and out-of-scope items.

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?

The description provides explicit when-to-use guidance: it recommends using `specialite_codes` over `type_ps_codes` for specific professions, references `lister_nomenclature` for exhaustive codes, and advises using `precise_only` for short radii. It also clearly defines the perimeter (libéraux conventionnés) and lists out-of-scope categories, helping the agent choose 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.

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