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Glama
187,022 tools. Last updated 2026-06-10 06:28

"Ayuda para mejorar el diseño de aplicaciones en Flutter" matching MCP tools:

  • Envía un mensaje de texto al cuidador en una conversación existente. Antes de invocar esta tool, el asistente debe presentar al usuario el texto exacto que se va a enviar y obtener su confirmación explícita. Si el usuario no confirma de forma inequívoca, no invocar esta tool. El destinatario es una persona real y el mensaje queda registrado en el historial de la conversación. Esta tool solo admite mensajes de texto. Para enviar imágenes o audios, el usuario debe utilizar la app oficial.
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  • Calcula el equivalente en poder adquisitivo de una cantidad monetaria entre dos años cualquiera de la historia de España (1961-2025). Usa el IPC histórico del INE (base 2021 = 100) para determinar: el valor equivalente en el año destino, la inflación acumulada en el período y la inflación media anual (CAGR). Útil para comparar salarios, precios o inversiones entre épocas diferentes.
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  • Calcula la compensación o deducción fiscal por uso de vehículo propio en actividades económicas. Para empleados: exención IRPF hasta 0,26 €/km (RIRPF art. 9.B.2 — módulo AEAT 2025). Para autónomos: deducción en IRPF e IVA según exclusividad del uso del vehículo. Encadenable con calcular_irpf, calcular_cuota_autonomo, comparar_autonomo_vs_sl. Ideal para: "¿Cuánto me puedo deducir por usar el coche en el trabajo?" o "Mi empresa me paga 0,20€/km, ¿es correcto?"
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  • Calcula las necesidades calóricas diarias y la distribución óptima de macronutrientes. Usa la fórmula Mifflin-St Jeor para la TMB (Tasa Metabólica Basal) y multiplica por el factor de actividad para obtener el TDEE. Ajusta las calorías según el objetivo (definición -500 kcal, mantenimiento 0, volumen +400 kcal) y distribuye en proteínas, carbohidratos y grasas. ⚠️ Orientativo — consultar con dietista-nutricionista titulado para planes personalizados.
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  • Calcula qué filtro ND necesitas para cumplir la regla de los 180° en exteriores. Introduce el frame rate y la velocidad de obturación actual para obtener las paradas exactas y el filtro recomendado de la gama ND2–ND1000.
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  • Calcula las 5 zonas de frecuencia cardíaca personalizadas con la fórmula de Karvonen. Más precisa que el simple % FCmáx porque tiene en cuenta la FC en reposo. Devuelve los rangos de pulsaciones para cada zona y su beneficio de entrenamiento.
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Matching MCP Servers

Matching MCP Connectors

  • Devuelve el catálogo completo de razas de perros reconocidas por Cooper. Útil para confirmar que una raza mencionada por el usuario está en el catálogo o para obtener el identificador requerido al crear una orden.
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  • Evolución de la cantidad de seguidores de Instagram en el tiempo: serie diaria con total absoluto y crecimiento porcentual. Usar para "crecimiento de seguidores", "ganamos/perdimos seguidores", "evolución de la audiencia".
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  • Predice el tiempo de carrera en cualquier distancia usando la fórmula Riegel (T2 = T1 × (D2/D1)^1.06). Devuelve el tiempo estimado, pace, velocidad y predicciones estándar para 5K, 10K, media maratón y maratón.
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  • Calcula el ángulo de campo (FOV) horizontal, vertical y diagonal para una focal y sensor dados. Incluye comparativa entre Full Frame, APS-C y Micro 4/3 con el focal equivalente en 35mm.
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  • Analiza el rendimiento en ciclismo: ratio W/kg con nivel, 6 zonas de entrenamiento basadas en FTP y opcionalmente VAM (velocidad ascensional media) para subidas cronometradas.
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  • Calcula el tiempo máximo de exposición sin estelas de estrellas para astrofotografía. Usa la fórmula NPF (precisa, tiene en cuenta pixel pitch y declinación) y la regla 500/300. Evalúa si el tiempo elegido producirá estrellas puntuales, microestelas o star trails.
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  • 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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  • Étude d'implantation labo en 1 appel (V0.23). Géocode l'adresse cible puis agrège EN PARALLÈLE 7 sections : `territoire` (densités PS commune vs national + établissements), `demande` (profil démographique du BASSIN — rayon — via profil_iris : âge, CSP, revenu pondéré), `concurrents` (labos FINESS), `pourvoyeurs` (MCO/EHPAD/SSR/dialyse — drivers écosystémiques), `prescripteurs` (médecins RPPS + IDEL Ameli), `cds` (centres de santé), `referentiels` (qualité couverture FINESS↔SIRENE). Remplace ~15 appels MCP individuels par 1. Renvoie des RÉSUMÉS (count / top-N / moyenne), JAMAIS de listes brutes. AUCUNE interprétation métier (pas de 'désert médical' ni de verdict GO/NO-GO) — le caller LLM applique sa grille. DÉGRADATION (lis `couverture` — 1 drapeau par section) : `"ok"` | `"partiel:<raison>"` | `"indisponible:<raison>"`. Si une source est down, SA section est flaggée et le RESTE est renvoyé — comble alors le trou via l'outil unitaire correspondant (etablissements_finess_in_radius, professionnels_rpps_in_radius, densite_sante, centres_sante_in_radius…). Échec d'ANCRAGE (géocodage KO / adresse douteuse / code INSEE indérivable) = rejet total (RangeError). Pièges internalisés : Paris/Lyon/Marseille basculés sur le département (`meta.plm_mode=true`) ; `prescripteurs` expose `precis_count` (PS géolocalisés à l'adresse, pas au centroïde commune) ; `cds` sans distance individuelle (centroïde commune). WORKFLOW : appelle CET outil pour DÉMARRER une étude, puis creuse les sections `partiel`/`indisponible` via les unitaires, puis `enrichir_concurrents` sur le top 3 de `concurrents.top`. Sources : IGN (géocodage), FINESS DREES, RPPS/ANS, Ameli/CNAM, INSEE/FILOSOFI, SIRENE/DINUM.
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  • 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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  • Recherche pondérée par pertinence BM25 sur la jurisprudence administrative complète (Conseil d'État + 9 CAA + 40 TA). Source : bulk JADE DILA (~550 k 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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  • Cria um produto (nome + valor_venda obrigatórios em `data` JSON). A API v2 do Conta Azul não expõe atualização nem GET de produto por id — para consultar, use contaazul_list_products (/produto/busca) com filtro.
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  • 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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  • Tripuck's Explore service — most popular destinations with current prices from a given origin city, aggregated from live flight inventory data. Use for inspiration-style queries where the destination is unknown: "where can I fly from Istanbul?", "İstanbul'dan nereye?", "وجهات شعبية من دبي", "populäre Reiseziele ab München". The LLM MUST infer the user language from the conversation and pass it via the `locale` parameter ("tr" Turkish, "en" English, "ar" Arabic, "az" Azerbaijani, "de" German, "ka" Georgian, "uz" Uzbek). All widget UI text and the text response are then returned in that language. If `currency` is not specified, a sensible default is picked from the locale (tr→TRY, en→USD, de→EUR, ar→USD, az→AZN, ka→GEL, uz→UZS).
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  • Recherche d'entreprises françaises avec filtres NAF, code postal, département ou rayon géographique. Couvre tous secteurs (santé via NAF 8690B, 4773Z, 8710A, 8621Z, etc.). Source : DINUM Recherche Entreprises (SIRENE + RNE). Renvoie CA, dirigeants, tranches d'effectif et dates de création. Deux modes EXCLUSIFs (endpoints DINUM distincts) : (1) proximité — `lat`+`lon`+`radiusKm` (optionnellement + `naf`), résolu nativement via `/near_point` ; (2) administratif — `q` (texte libre) et/ou `naf` + `codePostal`/`departement`, via `/search`. La recherche de proximité ne supporte PAS `q` ni `codePostal`/`departement` (combinaison rejetée avec une erreur explicite : choisir un seul mode). `radiusKm` borné à 50 km. **Réduction de payload (V0.13)** : `includeDirigeants: false` strip la liste des dirigeants RNE de chaque entreprise du résultat — utile en énumération volume (Geo Intel) où les dirigeants ne sont pas exploités et où les groupes type Biogroup peuvent en lister 20+ par entité (gonflement inutile du payload). Défaut `true` pour préserver le contrat V0.12 (backward-compat strict).
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