io.github.opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp
OfficialClick on "Deploy 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., "@io.github.opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp사업자번호 1234567890 업체 프로파일을 보여줘"
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.
@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp
나라장터 사용자정보서비스(공공데이터포털 data.go.kr) Open API를 감싼 로컬 MCP 서버.
Claude Desktop 등 MCP 클라이언트에서 사업자번호 하나로 조달업체의 자격과 프로파일을 자연어로 조회한다. 예를 들어 이렇게 물어볼 수 있다.
"사업자번호 1234567890 업체 프로파일을 보여줘"
"이 업체가 업종코드 1468 자격이 유효한지 확인해줘"
"경쟁사 사업자번호 8888888888이 세부품명 8111159901 공급 자격이 있는지 봐줘"
"이 업체에 유효한 부정당 제재가 있는지 확인해줘"
특징
사업자번호 하나로 4-facet 병렬 프로파일: 기본정보·등록업종·공급물품·부정당제재를 한 번에 조회한다.
업종 유효 판정: 코드가 목록에 있는지(보유)와 유효한지(유효)를 나눠 판정한다. 업종상태·유효기간을 반영하므로 코드 존재가 곧 유효를 뜻하지 않는다.
자사·경쟁사 구분 없는 조회: 공개 데이터라 사업자번호만 있으면 어느 업체든 조회한다.
부분 실패·조회상한 표면화: 일부 facet 조회가 실패해도 나머지 결과를 반환하고, 실패한 facet은 오류로 드러낸다. 목록이 조회 상한에 잘리면
truncated로 알려, 목록 부재를 미보유로 오판하지 않게 한다(조용한 거짓 음성 없음).data.go.kr 에러코드 한국어화: 인증키 만료, 트래픽 초과 등 결과코드를 조치 가능한 한국어 메시지로 정규화한다.
이중 인코딩 방어: Encoding 키를 잘못 넣으면 경고하고, 요청은 한 번만 인코딩한다.
Related MCP server: mcp-kr-g2b
준비물
Node.js 24 이상 (
.nvmrc=lts/krypton).data.go.kr 인증키:
공공데이터포털에서 나라장터 사용자정보서비스를 활용신청해
[승인]을 받는다. 인증키는 계정당 하나지만, 각 API는 저마다 활용신청 승인이 있어야 그 API에서 인증된다. 서비스키가 있어도 이 API를 활용신청하지 않으면 인증 오류(코드 30)가 난다.마이페이지 → 활용신청 현황 → 개발계정 상세에서 Decoding 서비스키를 복사한다.
같은
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY는 같은 계정으로 활용신청한 다른 data.go.kr API에도 재사용된다.
공공데이터포털이 처음이라면 활용신청부터 인증키 복사까지 그림으로 따라 하는data.go.kr 인증키 발급 가이드를 참고한다.
서비스키는 반드시 Decoding(원본) 키를 넣는다. Encoding(
%2B등 포함) 키를 넣으면 이중 인코딩으로 인증 오류(코드 30)가 난다.
MCP 클라이언트 설정
MCP 클라이언트에 아래 config를 추가한다:
{
"mcpServers": {
"narajangteo-corpinfo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest를 쓰면 클라이언트가 항상 최신 버전을 받는다.
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY(필수, Decoding 원본 키)가 없으면 첫 호출이 인증 오류(코드 30)로 실패한다. 위 config의 env에 키를 넣는다. 원클릭 버튼이나 env를 config에 담지 못하는 클라이언트는 설치 후 셸 환경변수로 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 설정한다.
클라이언트별 설정
amp mcp add narajangteo-corpinfo -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
Antigravity 문서의 커스텀 MCP 서버 추가 방법을 따라 아래 config를 MCP servers 설정에 넣는다:
{
"mcpServers": {
"narajangteo-corpinfo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}Claude Code CLI로 서버를 추가한다 (가이드):
claude mcp add narajangteo-corpinfo --scope user --env DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latestcodex mcp add narajangteo-corpinfo --env DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latestWindows
~/.codex/config.toml에 cmd /c 래핑으로 추가한다:
[mcp_servers.narajangteo-corpinfo]
command = "cmd"
args = ["/c", "npx", "-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"]
env = { DATA_GO_KR_SERVICE_KEY = "발급받은_Decoding_키" }Command Code CLI로 서버를 추가한다 (MCP 가이드):
cmd mcp add narajangteo-corpinfo --scope user npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
Continue의 MCP 가이드를 따른다. Continue는 mcpServers를 배열로 쓴다:
{
"mcpServers": [
{
"name": "narajangteo-corpinfo",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"],
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
]
}Copilot CLI를 시작한다:
copilotMCP 서버 추가 대화를 연다:
/mcp add다음 필드를 입력하고 CTRL+S로 저장한다:
Server name:
narajangteo-corpinfoServer Type:
[1] LocalCommand:
npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latestEnvironment variables:
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키
버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후
.vscode/mcp.json(또는 사용자 설정)의env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
직접 추가:
VS Code MCP 설정 가이드를 따르거나 CLI를 쓴다.
macOS·Linux:
code --add-mcp '{"name":"narajangteo-corpinfo","command":"npx","args":["-y","@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"],"env":{"DATA_GO_KR_SERVICE_KEY":"발급받은_Decoding_키"}}'Windows(PowerShell):
code --add-mcp '{"""name""":"""narajangteo-corpinfo""","""command""":"""npx""","""args""":["""-y""","""@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"""],"""env""":{"""DATA_GO_KR_SERVICE_KEY""":"""발급받은_Decoding_키"""}}'버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후 Cursor의 MCP 설정에서
env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
직접 추가:
Cursor Settings → MCP → New MCP Server에서 위 config를 사용한다.
Factory CLI로 서버를 추가한다 (가이드):
droid mcp add narajangteo-corpinfo "npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
Gemini CLI로 서버를 추가한다.
프로젝트 범위:
gemini mcp add narajangteo-corpinfo npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest전역:
gemini mcp add -s user narajangteo-corpinfo npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest또는 MCP 가이드를 따르고 위 config를 쓴다. ~/.gemini/settings.json의 서버 정의 env에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
grok mcp add narajangteo-corpinfo npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다. 더 많은 옵션은 문서 참고.
Settings | Tools | AI Assistant | Model Context Protocol (MCP) → Add에서 위 config를 사용한다.
Junie도 같은 방식으로 Settings | Tools | Junie | MCP Settings → Add에서 위 config를 사용한다.
Katalon StudioAssist는 MCP 프록시를 통해 stdio 서버를 연결한다.
1단계: MCP 프록시 설정 가이드로 프록시를 설치한다.
2단계: 프록시로 서버를 띄운다(같은 셸에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 export 한 상태):
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 mcp-proxy --transport streamablehttp --port 8080 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest3단계: StudioAssist에 다음 설정으로 서버를 추가한다:
Connection URL:
http://127.0.0.1:8080/mcpTransport type:
HTTP
Kiro Settings에서 Configure MCP → Open Workspace or User MCP Config → 위 config를 사용한다.
또는 Activity Bar → Kiro → MCP Servers → Open MCP Config에서 위 config를 사용한다.
~/.vibe/config.toml에 추가한다:
[[mcp_servers]]
name = "narajangteo-corpinfo"
transport = "stdio"
command = "npx"
args = ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"]
env = { DATA_GO_KR_SERVICE_KEY = "발급받은_Decoding_키" }opencode.json에 추가한다. 없으면 ~/.config/opencode/opencode.json에 만든다 (가이드):
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"narajangteo-corpinfo": {
"type": "local",
"command": ["npx", "-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"],
"environment": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}Qoder Settings에서 MCP Server → + Add → 위 config를 사용한다.
또는 MCP 가이드를 따르고 위 config를 쓴다.
Qoder CLI로 서버를 추가한다 (가이드):
프로젝트 범위:
qodercli mcp add narajangteo-corpinfo -- npx @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest전역:
qodercli mcp add -s user narajangteo-corpinfo -- npx @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest이후 생성된 설정의 env(또는 셸 환경변수)에 DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
버튼으로 설치:
버튼은 키를 담지 못한다. 설치 후 서버 설정의
env에DATA_GO_KR_SERVICE_KEY를 추가한다.
Settings | AI | Manage MCP Servers → + Add에서 MCP 서버를 추가하고 위 config를 사용한다.
~/.config/zed/settings.json에 추가한다(스키마는 Zed 버전에 따라 다를 수 있으니 Zed 공식 문서를 확인):
{
"context_servers": {
"narajangteo-corpinfo": {
"command": { "path": "npx", "args": ["-y", "@opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latest"] },
"env": { "DATA_GO_KR_SERVICE_KEY": "발급받은_Decoding_키" }
}
}
}ChatGPT Developer Mode처럼 원격(HTTPS) MCP만 지원하는 클라이언트는 로컬 stdio 서버를 직접 붙일 수 없다. stdio→HTTP 브리지(mcp-proxy)로 이 서버를 HTTP로 띄우고 공개 HTTPS 엔드포인트(리버스 프록시·터널·호스팅)로 노출한 뒤, 그 URL을 커넥터로 등록한다.
DATA_GO_KR_SERVICE_KEY=발급받은_Decoding_키 mcp-proxy --transport streamablehttp --port 8080 -- npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp@latesthttp://127.0.0.1:8080/mcp를 공개 HTTPS로 노출하는 것은 사용자 몫이다. (mcp-remote는 반대로 stdio 클라이언트를 원격 서버에 붙일 때 쓰는 도구라 여기엔 맞지 않는다.)
발견성
이 서버는 MCP 레지스트리에 io.github.opendata-kr/narajangteo-corpinfo로 기술된다. registry.modelcontextprotocol.io를 지원하는 클라이언트에서 검색·설치할 수 있다.
환경변수
환경변수 | 필수 | 비밀 | 기본값 | 설명 |
| 예 | 예 | (없음) | 공공데이터포털 Decoding(원본) 인증키 |
| 아니오 | 아니오 |
| 서비스 경로를 포함한 전체 URL 오버라이드 |
도구
2개 도구 모두 읽기 전용 조회다(readOnlyHint·openWorldHint). 사업자번호로 조회하며 업체명→사업자번호 리졸버나 코드→업체 역검색은 이 API 표면에 없어 지원하지 않는다. 등록업종·공급물품 목록은 조회 상한에 잘릴 수 있고, 잘리면 응답의 truncated가 true가 되며 notes에 경고가 실린다. 응답의 invalidCounts는 facet별로 응답 스키마 검증에서 탈락해 목록에서 제외된 건수다. 0이 아니면 API 응답 필드가 예고 없이 바뀐 신호이므로 이슈로 알려주면 반영한다. 한 호출이 facet 수만큼 API 요청을 소모한다(프로파일 4건·자격 판정 3건 이상).
도구 | 설명 |
| 사업자번호로 기본정보·등록업종·공급물품·부정당제재를 한 번에 조립 |
| 사업자번호에 대해 지정 업종코드·세부품명번호의 보유·유효 판정 |
get_company_profile
사업자등록번호로 한 조달업체의 기본정보·업종·공급물품·부정당제재를 한 번에 조립해 반환한다. 업체 전반을 훑을 때 쓴다. 특정 업종·품목 보유 여부만 판정하려면 check_company_qualification을 쓴다.
파라미터 | 타입 | 설명 |
|
| 사업자등록번호 10자리(숫자만). 필수 |
반환
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 조회한 사업자번호 |
|
| 기본정보. 미조회 시 |
|
| 등록업종 목록 |
|
| 공급물품 목록 |
|
| 부정당제재 유무와 목록 |
|
| facet별 목록 조회 상한 도달 여부 |
|
| facet별 스키마 검증 탈락 건수 |
|
| 미등록·조회상한 등 주의사항 |
각 facet(basic·industries·supplyProducts·sanctions)은 조회 실패 시 { error }로 격리된다(전체 실패로 뭉개지 않음).
check_company_qualification
사업자등록번호에 대해 지정 업종코드·세부품명번호의 보유·유효 여부와 부정당제재를 판정한다. 특정 입찰 자격 충족 여부를 볼 때 쓴다. 업체 전반 프로파일이 필요하면 get_company_profile을 쓴다.
파라미터 | 타입 | 설명 |
|
| 사업자등록번호 10자리(숫자만). 필수 |
|
| 업종코드 4자리 배열. 미지정 또는 빈 배열이면 보유 업종 전 목록 반환 |
|
| 세부품명번호 10자리 배열. 미지정 또는 빈 배열이면 공급물품 전 목록 반환 |
반환
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 조회한 사업자번호 |
|
| 코드별 업종 보유·유효 판정 |
|
| 코드별 세부품명 보유·제조 판정 |
|
| 부정당제재 유무와 목록 |
|
| 목록 조회 상한 도달 여부 |
|
| facet별 스키마 검증 탈락 건수 |
|
| 역검색 불가·미보유 미확정 등 주의사항 |
지정 코드가 목록에 없으면 held: false다. 다만 그 목록이 조회 상한에 잘렸으면(truncated) 미보유가 확정이 아님을 notes가 알린다.
응답 필드
CompanyBasic
필드 | 설명 |
| 사업자번호 |
| 업체명 |
| 영문업체명 |
| 대표자명 |
| 개업일시 |
| 지역명 |
| 우편번호 |
| 주소 · 상세주소 |
| 전화 · 팩스 |
| 홈페이지 |
| 제조구분명 |
| 종업원수 |
| 업체업무구분명 |
| 본사구분명 |
CompanyIndustry
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 업종코드 4자리 |
|
| 업종명 |
|
| 업종상태명 |
|
| 유효기간만료일시(빈값은 무기한) |
|
| 대표업종여부(Y/N) |
|
| 유효 판정 결과(상태·유효기간 반영) |
CompanySupplyProduct
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 세부품명번호 10자리 |
|
| 세부품명 |
|
| 제조여부 |
|
| 등록일시 |
CompanySanction
필드 | 설명 |
| 사업자번호 |
| 업체명 |
| 제재시작일자 |
| 제재종료일자 |
| 제재통보 수요기관명 |
| 근거법령명 |
| 조항호 |
| 제재상태명 |
조회시점 유효한 제재분만 반환한다(만료·해제분 미포함).
IndustryCheck
check_company_qualification의 코드별 업종 판정.
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 업종코드 |
|
| 보유 여부 |
|
| 유효 여부 |
|
| 업종상태명 |
|
| 유효기간만료일시 |
|
| 대표업종여부 |
ProductCheck
check_company_qualification의 코드별 세부품명 판정. 공급물품은 유효 개념이 없어 valid가 없다.
필드 | 타입 | 설명 |
|
| 세부품명번호 |
|
| 보유 여부 |
|
| 제조여부 |
개발
nvm use # Node 24
pnpm install
pnpm test # vitest
pnpm typecheck # tsc --noEmit
pnpm build # tsup, dist/ 생성문제 해결
인증 오류(코드 30): Encoding 키를 넣으면 이중 인코딩으로 실패한다. Decoding(원본) 키를 쓴다. 서버가 시작 시 Encoding 키로 보이면 경고 로그를 남긴다. 활용신청이 아직
[승인]되지 않은 경우에도 같은 오류가 나므로, 공공데이터포털 마이페이지에서 나라장터 사용자정보서비스 승인 상태를 확인한다.결과코드 메시지: 트래픽 초과, 인증키 만료 등 data.go.kr 결과코드는 한국어 메시지로 정규화되어 반환된다.
도구 동작 점검: MCP inspector로 직접 호출해 볼 수 있다.
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @opendata-kr/narajangteo-corpinfo-mcp
라이선스
Available Tools
2 toolscheck_company_qualification조달업체 자격 판정ARead-only
사업자등록번호에 대해 지정 업종코드·세부품명번호의 보유·유효 여부와 부정당제재를 판정한다. 특정 입찰 자격 충족 여부를 볼 때 쓴다. 업체 전반 프로파일이 필요하면 get_company_profile을 쓴다. 코드→업체 역검색은 지원하지 않으며(사업자번호 입력 필수), 목록이 조회 상한에 잘리면 미보유 판정이 확정이 아닐 수 있다. 한 호출이 facet당 1건 이상, 최소 3건의 API 요청을 소모한다.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| bizno | Yes | 사업자등록번호 10자리 | |
| productCodes | No | 세부품명번호 배열 10자리(dtilPrdctClsfcNo). 미지정 또는 빈 배열이면 전 목록 | |
| industryCodes | No | 업종코드 배열 4자리(indstrytyCd). 미지정 또는 빈 배열이면 전 목록 |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations declare readOnlyHint and openWorldHint. Description adds important behaviors: no reverse lookup, list truncation may cause false negatives, and each call consumes at least 3 API requests per facet. 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.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Description is concise: 3 sentences with main action first, then usage guidance and limitations. No unnecessary words.
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 no output schema, description explains tool behavior well (qualification check, limitations, cost). Could be more explicit about return format, but sufficient for correct invocation.
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?
Schema coverage is 100% with descriptions. The description adds context: explains the purpose of industry and product code parameters and behavior for empty arrays. Adds value beyond schema.
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 checks qualification of a company for bidding, using business registration number, industry codes, and product codes. It explicitly distinguishes from sibling get_company_profile for overall profile.
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?
Provides explicit when to use (specific bidding eligibility), when not (use get_company_profile for overall profile), and mentions limitations (no reverse lookup, list truncation, API consumption).
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_company_profile조달업체 프로파일 조회ARead-only
사업자등록번호로 한 조달업체의 기본정보·업종·공급물품·부정당제재를 한 번에 조립해 반환한다. 업체 전반을 훑을 때 쓴다. 특정 업종·품목 보유 여부만 판정하려면 check_company_qualification을 쓴다(요청 3건으로 더 가볍다). 사업자번호 입력이 필수이며(업체명→사업자번호 리졸버 없음), 목록은 조회 상한에서 잘릴 수 있다. 한 호출이 facet당 1건 이상, 최소 4건의 API 요청을 소모한다.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| bizno | Yes | 사업자등록번호 10자리(raw bizno) |
TDQS
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Annotations indicate readOnlyHint=true (read-only) and openWorldHint=true. Description adds that lists may be truncated due to query limits and that each call consumes at least 4 API requests per facet, providing critical behavioral info beyond 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?
Three efficient sentences: first states purpose, second gives usage guidance, third provides behavioral constraints. Every sentence earns its place with no 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?
For a tool that assembles multiple facets with no output schema, the description covers purpose, usage, parameters, limitations, and cost. It is complete given the complexity and annotations.
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?
Schema has 100% parameter coverage with pattern and required. Description adds that business number is mandatory and no resolver exists, but this only marginally improves understanding beyond the schema.
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?
Description clearly states it assembles and returns basic info, business types, supplied goods, and sanctions for a procurement company using a business registration number. It distinguishes from sibling tool check_company_qualification by 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?
Explicitly advises when to use (for an overall company overview) and when not (use check_company_qualification for checking specific qualifications). Notes that business number input is mandatory and there is no company-name resolver.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
2 tool updates
v0.2.0- First observed
check_company_qualification - First observed
get_company_profile
TDQS
Scored across 2 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: check_company_qualification verifies specific qualification criteria, while get_company_profile provides a full company overview. The descriptions explicitly cross-reference each other, eliminating ambiguity.
Both tool names follow the verb_noun pattern (check_company_qualification, get_company_profile), maintaining consistency in naming convention.
With only two tools, the server is minimal but reasonably scoped for its narrow domain of company information lookup. However, it feels slightly thin for broader use cases.
The server lacks any mechanism to look up companies by name or other identifiers; it requires a business registration number with no resolver. This is a significant gap that limits agent workflows.
Maintenance
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