"Analyser les données des marchés boursiers pour améliorer les stratégies d'investissement" matching MCP tools:

• lister_specialites_medicales

  france-data-mcp

  Liste les spécialités médicales (savoir_faire RPPS) avec leur libellé et le nombre de PS qui les portent. Tool d'aide à la découverte pour le LLM : avant d'appeler densite_professionnels_sante ou professionnels_rpps_par_dept avec un `savoir_faire_code` précis (ex 'SM04' Cardiologie), utiliser ce tool pour obtenir la liste exhaustive. Filtre par défaut : profession_code='10' (Médecin) — retourne donc les spécialités médicales (cardiologie, dermato, gynéco, etc.). Passer `profession_code` pour énumérer les spécialités d'une autre profession (ex '60' Infirmier → spécialités IDE), ou `null` pour tous savoir_faire confondus. Résultats triés par count_ps DESC (spécialités les plus représentées en premier). Paginé : `limit` (défaut 50), la réponse expose `total` et `truncated`. Source : RPPS / Annuaire Santé ANS (Supabase dump mensuel).

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• list_juridictions

  justicelibre

  Référentiel exhaustif des codes juridictionnels. Restitue les 51 instances couvertes (Conseil d'État, 9 CAA, 40 TA, incluant les juridictions d'outre-mer) accompagnées de leur nomenclature canonique. Consulter impérativement cette liste pour déterminer le code exact à fournir à l'outil `search_admin`.

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• get_score_alimconfiance

  frigolog-haccp-mcp

  Retourne le fonctionnement complet du score Alim'confiance, dispositif officiel de publication des résultats d'inspection sanitaire DDPP en France depuis avril 2017 (alim-confiance.gouv.fr). Détaille les 4 niveaux de notation (très satisfaisant, satisfaisant, à améliorer, à corriger de manière urgente), les 6 critères d'évaluation, la fréquence des inspections (3 à 7 ans en moyenne), et les actions concrètes pour améliorer son score lors d'un contrôle officiel. Pour récupérer le score d'un établissement précis, utilisez get_alimconfiance_etablissement. [EN] Explains how France's official Alim'confiance sanitary-inspection scoring works (4 levels, 6 criteria, inspection frequency, how to improve). For one establishment's score, use get_alimconfiance_etablissement.

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• caribbean_get_marketplace_data

  Caribbean Data API — Tropical Autonome

  Accède aux données d'un fournisseur tiers de la marketplace. Utiliser caribbean_list_marketplace d'abord pour connaître les slugs disponibles. Commission 25% incluse dans le prix.

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• list_my_appointments

  Anteos Health — Medical Appointment Booking

  Liste les rendez-vous créés par cette clé partenaire. Utile pour récupérer l'état après un crash ou un redémarrage de l'agent, ou pour vérifier les RDV en cours sans stocker les tokens côté client.

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• about_justicelibre

  justicelibre

  Vue d'ensemble du protocole JusticeLibre : cartographie des sources et règles d'acheminement. Appeler cet outil en priorité pour appréhender la matrice de compatibilité des identifiants, les périmètres de recherche de chaque juridiction, et les spécificités des bases de données exploitées.

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• get_available_slots

  Anteos Health — Medical Appointment Booking

  Retourne les créneaux disponibles pour un médecin à une date donnée. À appeler avant book_appointment pour proposer des options concrètes au patient plutôt que de réserver à l'aveugle.

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• getContainerDimensions

  Adopte un Conteneur - Container Delivery & Dimensions

  Retourne les dimensions intérieures et extérieures, volumes, surfaces et poids des containers. Permet de filtrer par type (stockage, dry, high_cube, reefer), taille (6ft à 45ft), volume minimum ou surface minimum. Inclut les surfaces combinées pour plusieurs containers accolés.

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• search_cnil

  justicelibre

  Recherche dans les délibérations de la CNIL. Source : bulk CNIL (109 Mo, ~26k délibérations). Utile pour le droit des données personnelles, RGPD, traitements algorithmiques.

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• get_guide_bonnes_pratiques_secteur

  frigolog-haccp-mcp

  Retourne la référence au Guide des Bonnes Pratiques d'Hygiène (GBPH) officiel pour un secteur des métiers de bouche en France. Les GBPH sont validés par les ministères de l'Agriculture et de la Santé et publiés par les fédérations professionnelles. Détaille pour chaque secteur : titre du GBPH, éditeur/fédération, année de publication, prix, nombre de pages, lien officiel, résumé des points clés couverts, et lien avec les obligations réglementaires (CE 852/2004 notamment). Quand aucun GBPH validé distinct n'existe (boulangerie, fromagerie, traiteur), le champ note l'indique explicitement. [EN] Returns the official Good Hygiene Practice Guide (GBPH) reference for a French food-trade sector: title, editor/federation, year, price, pages, link, key points, related regulatory obligations. Sectors with no distinct validated guide (bakery, cheese, caterer) are flagged. Arg 'secteur'.

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• professionnels_in_radius

  france-data-mcp

  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_specialites_ameli`. 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.

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• panorama_sante_territoire

  france-data-mcp

  Panorama santé d'une commune française en 1 appel (V0.9). Agrège en parallèle : population (INSEE Melodi), densités médecins + infirmiers + pharmaciens avec comparaison nationale (méthodo DREES), et nombre d'établissements FINESS par famille (default ["labo","pharmacie","ehpad","mco","msp_cpts"]). Remplace 7-10 appels MCP individuels par 1 seul. Ne renvoie AUCUNE interprétation métier (pas de qualification automatique 'désert médical') — le caller LLM applique sa grille. **Granularité mixte** : les densités professionnels et la population sont calculées au niveau **commune** ; le décompte FINESS est agrégé au niveau **département** dérivé du code INSEE (limitation V0.9 — pas de RPC count_finess_by_commune encore). Le champ `niveauEtablissements` du résultat indique `"departement"` (succès), `"indisponible"` (dept indérivable, ex code DOM tronqué) — utiliser cette information pour ne pas confondre ratios commune et dept. Paris/Marseille/Lyon NON supporté : le panorama par commune dépend de la densité par commune, indisponible pour ces villes (INSEE n'expose la population qu'à la commune entière, les praticiens RPPS aux arrondissements). Un code PLM (commune-mère 75056 ou arrondissement) lève une RangeError. Pour ces villes, interroger les tools individuels au niveau `code_dept` (75/69/13). Alias acceptés : `codeInsee`/`insee`/`code` → `code_insee`. Sources : RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), FINESS DREES (bimensuel), INSEE Melodi (PMUN 2023).

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• centres_sante_by_finess

  france-data-mcp

  Récupère le détail d'un Centre de Santé (CDS) par son numéro FINESS. Différenciateur métier vs `etablissement_by_finess` : expose **carte_vitale**, **APCV**, et **spécialités exercées sur place** (Annexe A CNAM). Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → payload CDS complet (raison sociale, accepte_carte_vitale/apcv, specialites.codes/libelles alignés, type_etab 124/125, adresse, coords centroïde commune, telephone). `found: false` → `{found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message}` quand le numéro FINESS pointe vers une structure non-CDS (hôpital, EHPAD, labo) ou un CDS très récent (CNAM latence ~1 sem). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (sync hebdomadaire CNAM, mention obligatoire L.1461-2 CSP). Pour les structures non-CDS, utiliser `etablissement_by_finess`. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`etab_finess` → `num_finess`.

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• centres_sante_in_radius

  france-data-mcp

  Recherche des Centres de Santé (CDS) dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (mention obligatoire L.1461-2 CSP — sync hebdomadaire CNAM). Différenciateur métier vs `etablissements_finess_in_radius` filtré famille=124 : expose **carte_vitale**, **APCV**, **spécialités exercées sur place** (Annexe A nomenclature CNAM, ~70 codes). CDS = structures de soins ambulatoires non lucratives encadrées L.6323-1 CSP (associations, mutuelles, communes, hôpitaux). Volume ~3K en France. Filtres : - `specialite_codes` : array Annexe A (ex: ['01'] médecine générale, ['53'] dentaire). Match any-of — retourne les CDS qui exercent AU MOINS UNE des spécialités demandées. - `accepte_carte_vitale` : true / false / omis. Quasi-totalité accepte CV en pratique → filtre surtout utile en `false` pour audits. - `type_etab_codes` : ['124'] CDS standard, ['125'] CDS dentaire (deprecated CNAM, en voie d'extinction). Coords = centroïde commune (~3 km moyenne) — pour précision adresse, pivoter via `etab_finess` retourné avec `etablissement_by_finess`. PAS d'horaires/tarifs/secteur 1/2 (retirés du nouvel annuaire CNAM post-2025). Alias acceptés : `radius`/`radius_meters` → `radius_km`, `latitude`/`longitude` → `lat`/`lon`.

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• inspect_site

  france-data-mcp

  Vue 360 d'un établissement de santé en 1 appel (V0.10). Pendant naturel de `panorama_sante_territoire` côté **site** : agrège en parallèle (a) identification FINESS DREES (raison sociale, adresse, téléphone), (b) statut administratif SIRENE via le resolver SIRET (verdicts site + groupe, best_match, SIREN explorés, dinum_errors, explication LLM-friendly), (c) professionnels rattachés via num_finess (sample borné + flag `truncated` si le site a plus de PS — PAS un count total), (d) historique INSEE (timeline périodes administratives par SIRET candidat). Remplace 3 appels MCP individuels (`verifier_site_actif` + `rpps_dans_etablissement` + `historique_etablissement`) par 1 seul. Utile pour : prospection (qualifier un site avant outreach), audit territorial (cross-check rapide d'un FINESS suspect), enrichissement CRM en batch. **Format de retour** : objet `LookupResult`. Quand `found: true`, payload avec 4 sections (finess, statut_site, professionnels, historique). La section `historique` peut être `available: false` quand le FINESS existe mais qu'aucun SIRET candidat n'a été identifié (RPPS vide + DINUM 0 match) — dans ce cas le `message` reprend celui de `historique_etablissement`. Quand `num_finess` est absent de FINESS DREES, retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}`. Coût : 3 sous-appels parallèles. Cache PostgreSQL absorbe la duplication FINESS-RPC ; le pivot RPPS→DINUM est exécuté en double (verifier + historique partagent la cascade), surcoût p95 ≤ 600 ms — acceptable pour un agrégateur. Pour les besoins ciblés (juste le verdict, juste l'historique), préférer les tools individuels. Payload lourd (~7K tokens) : passer `historique_detail: false` pour un retour allégé (résumé au lieu des timelines SIRENE complètes) en usage batch. Alias acceptés : `numFiness`/`finess`/`id` → `num_finess`.

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• get_ce_decision

  justicelibre

  Récupère une décision du Conseil d'État par son numéro de pourvoi. Essaie d'abord le bulk JADE DILA (lookup SQL exact), puis si introuvable tente ArianeWeb Sinequa — les deux bases ont des couvertures complémentaires. Pour retrouver une décision via identifiant DCE_*, utiliser `get_decision_text` à la place. Args: numero: numéro de pourvoi (ex : "497566", "358109") Returns: Décision avec métadonnées, ou None si introuvable dans les deux bases.

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• search_admin

  justicelibre

  Recherche pondérée par pertinence BM25 sur la jurisprudence administrative complète (Conseil d'État + 9 CAA + 40 TA). Source : bulk JADE DILA (~4M décisions full text). Contrairement aux outils `search_admin_recent*` qui trient par date, celui-ci classe par pertinence sémantique des mots-clés. Indispensable pour trouver LES bonnes décisions sur un sujet sans dépendre de l'ancienneté. ⚠️ **Si tu cherches par numéro de requête (7 chiffres ex: 2200433)**, utilise plutôt `get_admin_decision(numero, juridiction=...)` qui fait un lookup SQL exact. La recherche FTS5 d'un numéro court ne le trouve que dans les décisions qui le **citent** dans leur texte (ex: décision de cassation), pas la décision identifiée par ce numéro. Args: query: mots-clés (opérateurs FTS5 : AND/OR/NOT, "phrase exacte", mot*) juridiction: filtre par fragment de nom de juridiction. Ex : "Lyon" → toutes les décisions Lyon (TA + CAA), "Tribunal Administratif de Lyon" → uniquement TA Lyon. Combiné en FTS5 AND avec la query principale. sort: "relevance" (défaut, BM25) ou "date_desc" / "date_asc" date_min: limite inférieure ISO YYYY-MM-DD (optionnel) date_max: limite supérieure ISO YYYY-MM-DD (optionnel) limit: nombre de résultats (défaut 20, max 50) offset: pagination Returns: {"total", "returned", "decisions": [...]} avec extracts BM25.

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• compare_adresse_cnam_vs_finess

  france-data-mcp

  Compare l'adresse d'un centre de santé côté CNAM (Annuaire santé Ameli) vs FINESS DREES pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne les deux adresses, un `score_dice` (0..1, informatif ; `null` si non comparable car `finess_absent`) et un `statut`. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : signaler un déménagement propagé par une source mais pas (encore) par l'autre (ex: CNAM '5 RUE DE L'ARQUEBUSE AUTUN' vs FINESS '15 BD BERNARD GIBERSTEIN AUTUN' pour le même FINESS). Équivalent côté centre de santé de `compare_raison_sociale_finess_vs_rpps`. **Statut** (présent uniquement sur `found: true`) : - `match` : adresses strictement égales après normalisation - `match_after_abbreviation_normalization` : égales après expansion des abréviations de voie FR (R/RUE, BD/BOULEVARD, AV/AVENUE…) — MÊME adresse, simple abréviation DREES vs CNAM, PAS un déménagement - `divergent_after_normalization` : adresses réellement différentes (déménagement non synchronisé entre sources) - `finess_absent` : le CDS existe côté CNAM mais le num_finess est absent de FINESS DREES (latence sync bimensuelle) Format : objet `LookupResult` discriminé par `found`. Si le num_finess n'est PAS un centre de santé CNAM, le tool retourne `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}` (utiliser `etablissement_by_finess` pour un établissement non-CDS).

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• search_admin_recent

  justicelibre

  Décisions admin **récentes** triées chronologiquement (API live). Priorité au récent : tri par date de lecture décroissante, pas par pertinence. Utile pour "actualité d'une juridiction" mais PAS pour trouver la jurisprudence pertinente sur un sujet — pour cela, utiliser `search_admin` (bulk JADE avec BM25 ranking). Périmètre : CE + 9 CAA + 40 TA (incluant l'outre-mer), depuis ~2022. Les identifiants générés (formats `DCE_*`, `DTA_*`, `DCAA_*`) sont nativement compatibles avec l'outil `get_decision_text`. Args: query: mots-clés de recherche juridiction: code de la juridiction. Exemples : - "CE" — Conseil d'État - "CE-CAA" — Conseil d'État + cours administratives d'appel - "TA69" — Tribunal administratif de Lyon - "TA75" — Tribunal administratif de Paris - "CAA69" — Cour administrative d'appel de Lyon Les codes "TA" ou "CAA" isolés retournent un résultat vide — un code spécifique est requis. Consulter `list_juridictions` pour la nomenclature complète. limit: nombre maximum de résultats (défaut 20)

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• get_law_versions

  justicelibre

  Renvoie toutes les versions historiques d'un article de loi, du plus ancien au plus récent. Utile pour construire une "timeline" de l'article et comprendre son évolution (ex : un article modifié en 1964, 1994, 2016 aura 3-4 lignes avec `date_debut`, `date_fin`, `etat`, `texte` distincts). Args: code: code court (voir get_law_article pour la liste des 22 codes) num: numéro de l'article Returns: dict avec `code`, `code_long`, `num`, `count`, `versions` (liste ordonnée par `date_debut` ascendante).

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