siret-mcp

用于法国公司注册数据的 MCP 服务器。按名称、SIREN 或 SIRET 查询任何法国公司，即可获得干净的 JSON——所有注册代码都已翻译成浅显的法语。

官方注册库给你的是 "nature_juridique": "5710"、"activite_principale": "62.01Z"、"tranche_effectif_salarie": "12"。LLM 拿到这些数据后要么靠猜，要么产生幻觉。而这个服务器给出的是 "Société par actions simplifiée (SAS)"、"Programmation informatique"、"20 à 49 salariés"——同时附上原始代码，让答案始终可核查。

无需 API 密钥。无需账户。

安装

Claude Code

claude mcp add siret -- npx -y siret-mcp

Cursor — ~/.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "siret": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "siret-mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json，与 Cursor 的配置块相同。

重启客户端。你应该会看到四个工具。

Related MCP server: INSEE MCP Server

试试这些

• "SIREN 552100554 是否仍然有效？它的法律形式是什么？"

• "查找大西洋卢瓦尔省雇员超过 20 人的软件公司。"

• "NAF 代码 43.22A 是什么意思？"

• "这是发票上的一个 SIRET：55210055400015——请验证它并告诉我注册地址。"

• "列出该 SIREN 的所有场所，并标出哪个是总部。"

工具

另外还有一个 siret://health 资源，用于展示缓存统计信息。

值得了解的设计决策

代码始终附带标签。 每个编码字段都返回 {code, label, exact, source}。exact: false 表示标签来自回退（是 NAF 大类而非精确小类），因此模型可以恰当地表达不确定性，而不是把猜测当作事实陈述。

缺失字段被明确指出，而非置空。 每个资料都带有一个 missing 数组。如果只给 "workforce": null，模型常常会凭空编造一个员工人数。而如果给 "missing": ["workforce"]，它就知道注册库中没有这项数据。

错误被返回，而不是抛出。 失败会以带 hint 的 JSON 形式返回，因此模型可以重试或重新表述，而不是在对话中途中断。

缓存是产品本身，而非优化手段。 上游对突发请求有限速。6 小时 TTL 缓存（SIRENE_CACHE_TTL_MS）正是让这一功能在同一个公司被反复询问九次的智能体循环中可用的原因。

四个工具，而不是十二个。 每增加一个工具都会消耗调用模型的上下文，并多一种选错的可能。

局限

• 代码表并不完整。 NAF 修订版 2 全部约有 732 个代码，catégorie juridique 约有 300 个；本服务器内置常用代码，外加一个自我标记为近似值的回退（exact: false）。

• 基于 recherche-entreprises.api.gouv.fr，而非 INSEE Sirene v3。无需 API 密钥意味着可以立即运行。代价是字段更少，也没有详尽的场所列表。

• 缓存位于进程内。 对本地 stdio 服务器来说没问题，但对托管的多租户服务器则不适用。

数据与署名

数据来自 API Recherche d'Entreprises（DINUM），源自 INSEE SIRENE，依据 Licence Ouverte 提供。负责人记录可能包含出生年份。你有责任合法使用这些数据。

开发

git clone https://github.com/tbellicha/siret-mcp.git
cd siret-mcp
npm install
npm run build
npm test                 # node:test, offline
npm run test:live        # hits the real API
npm run typecheck

许可证

MIT © 2026 tbellicha