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Glama
cturkieh

France Data MCP

verifier_site_actif

Read-onlyIdempotent

Cross-references French health registries (FINESS, RPPS, DINUM) to determine if a site is still active, identifying closed SIRETs mistakenly listed as active.

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?

Au-delà des annotations (readOnly, idempotent), la description détaille le comportement : détection des SIRET fermés listés actifs, logique de résolution avec distance géodésique, deux verdicts distincts, gestion des successions, coût estimé des appels. Aucune contradiction avec les 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?

Le texte est long et structuré en sections, mais contient des détails superflus comme le numéro de version (V0.16) et des explications très techniques qui auraient pu être abrégées.

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?

La description couvre l'ensemble des aspects : sources de données, étapes de la logique, format de sortie, détection des successions, cas d'absence de résultat. Un schéma de sortie existe, donc les détails du retour sont suffisants.

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?

Un seul paramètre (num_finess) dont le schéma fournit déjà une description complète (9 chiffres). La description n'ajoute pas d'information supplémentaire sur le paramètre, mais la couverture du schéma étant totale, le score de base de 3 est approprié.

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?

La description précise l'action ('Vérifie si un établissement de santé FINESS est encore en activité') et le recours à plusieurs sources, ce qui la distingue clairement des outils frères comme 'etablissement_by_finess' ou 'reconcilier_finess_sirene'.

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

Usage Guidelines3/5

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

La description suggère une utilité pour l'audit territorial mais n'explicite pas quand privilégier cet outil par rapport aux alternatives, ni les cas où il ne faut pas l'utiliser.

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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