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Glama
cturkieh

France Data MCP

verifier_site_actif

Read-onlyIdempotent

Cross-reference FINESS, RPPS, and DINUM to verify if a health establishment is still active. Detects closed SIRETs mistakenly listed as active in FINESS.

Instructions

Vérifie si un établissement de santé FINESS est encore en activité en croisant FINESS DREES ↔ RPPS (pivot SIRET) ↔ DINUM (liste complète des SIRET du SIREN, incluant les fermés). Détecte les SIRET fermés encore listés actifs côté FINESS (DREES a 1-2 mois de retard).

V0.16 — fix succession M&A : quand un site a changé d'exploitant (rachat), l'ancien SIRET fermé et le repreneur actif coexistent à la même adresse. Le resolver privilégie désormais le SIRET ACTIF co-localisé avec le FINESS (distance géodésique ≤ 100 m, recalibré V0.16.1 — le géocodage DREES place le point FINESS à plusieurs dizaines de mètres de l'adresse réelle) — avant, le verdict pouvait être ferme à tort, le best_match étant choisi sur la seule ressemblance d'adresse. Parmi les co-localisés, seul l'actif de la bande la plus proche prime : un voisin actif d'une autre adresse ne bascule pas le verdict. Un site RÉELLEMENT fermé reste ferme (aucun SIRET actif co-localisé).

Logique :

  1. Lookup FINESS pour récupérer raison sociale + adresse + téléphone DREES

  2. SIRET candidats via le resolver : pivot RPPS, puis fallback géo DINUM /near_point (récupère TOUS les SIRET autour de l'adresse FINESS, actifs ET fermés — capte le repreneur invisible côté RPPS)

  3. best_match = le SIRET ACTIF co-localisé avec le FINESS s'il en existe un ; sinon le meilleur candidat (possiblement fermé). La co-localisation est une distance géo, pas un score textuel.

  4. 2 verdicts distincts :

  • verdict_site (actif / ferme / indetermine) : basé sur best_match.actif. C'est le verdict qui compte pour un audit territorial.

  • verdict_groupe (actif / ferme / indetermine) : basé sur l'état admin de l'UL parente (champ actif DINUM). Une UL active peut très bien avoir un site fermé.

Format de retour : objet LookupResult discriminé par found. Quand found: true, le payload contient finess (vue DREES), candidates (liste enrichie — chaque candidat porte distance_finess_m), best_match, sirens_explored, verdict_site, verdict_groupe, succession ({ detected, exploitants_precedents } — les SIRET fermés co-localisés avec le repreneur ; fait brut, le tool ne qualifie PAS de « rachat »), explication. Quand num_finess est absent de FINESS DREES, le tool retourne {found: false, lookupStatus: 'not_found', message, ...}.

Coût : 1 RPC FINESS + 1 SELECT rpps + N appels DINUM (N = nombre de SIREN distincts, typiquement 1). DINUM gère son propre fallback INSEE V3.11 pour les SIREN diffusion partielle.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
num_finessYesNuméro FINESS exact (9 chiffres).

Output Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
foundYes
lookupStatusYes
keyNoClé recherchée (SIREN, num_finess, code INSEE, …).
messageNoExplication actionnable quand `found=false` (cause probable + remédiation).
Behavior5/5

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

The description goes far beyond the annotations, disclosing the algorithm, data sources, geodetic distance threshold, handling of succession, and two distinct verdicts. There is no contradiction with the readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, or openWorldHint annotations.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness3/5

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

The description is comprehensive but verbose, containing extensive technical details and version notes. While it is logically structured and front-loaded with a summary, the length may hinder rapid parsing by an AI agent. It could be more concise while retaining essential information.

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 and the presence of an output schema (mentioned in description), the description covers all necessary aspects: algorithm, input, output format, edge cases, version changes, and cost. It provides complete context for the agent to use the tool effectively.

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

Parameters3/5

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

The single parameter 'num_finess' is fully described in the input schema ('Numéro FINESS exact (9 chiffres)'), so schema coverage is 100%. The description does not add further semantic detail beyond what the schema already provides, resulting in a baseline score of 3.

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's purpose: checking if a FINESS healthcare establishment is still active by cross-referencing multiple data sources. It specifies the verb 'Vérifie' and the resource 'établissement de santé FINESS', and distinguishes itself from siblings by detailing its unique multi-source cross-referencing logic.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description explains the detailed logic and context for using the tool, such as detecting closures through geolocation and handling succession. However, it does not explicitly state when not to use this tool or compare it to alternative tools among the siblings.

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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