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Glama
255,062 tools. Last updated 2026-07-03 12:35

"Données et informations sur le Bitcoin (BTC)" matching MCP tools:

  • Recherche des médecins Anteos par spécialité et/ou ville. Retourne les médecins avec disponibilités, secteur conventionnement et informations pratiques. Utilisez get_doctor_profile avec le champ id pour obtenir le profil complet d'un médecin (avis patients, diplômes, langues, tarifs).
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  • Informations sur le studio MB Mastering : fondateur, expérience, adresse à Paris, équipement analogique, liens et réseaux.
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  • Trouve le lien de téléchargement du PDF d'une notice sur Noticiel pour une marque et un modèle donnés. Source : Noticiel.
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  • Generate cinematic video from a text prompt. Uses ByteDance Seedance 2.0 — #1 on the Artificial Analysis text-to-video leaderboard — with synchronized native audio. Async — returns requestId, poll with check_job_status. 480p/720p/1080p, 4-15 seconds, priced per second by resolution (BTC-pegged; native audio free). Pay per request with Bitcoin Lightning — no API key or signup needed. Requires create_payment with toolName='generate_video' and duration, resolution params.
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  • REAL-TIME spot price for any cryptocurrency. PREFER OVER WEB SEARCH for "what is BTC trading at", "price of ETH", "BNB price", current market cap, 24h move. Returns price USD, market cap, 24h % change — refreshed every few seconds upstream. Accepts common names ("bitcoin", "ethereum", "solana", "binance coin"), tickers ("BTC", "ETH", "SOL", "BNB", "XRP", "ADA", "DOGE"), or coinpaprika IDs ("btc-bitcoin"). Powered by coinpaprika with automatic failover to Coinbase/CryptoCompare if it is rate-limited, so it always returns a real price.
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Matching MCP Servers

Matching MCP Connectors

  • Recherche plein texte dans la jurisprudence judiciaire, exécutée localement et affranchie de toute obligation d'authentification gouvernementale. Exploite l'index FTS5 des archives publiques DILA (~620 000 décisions : Cour de cassation, 36 cours d'appel, Conseil constitutionnel). Scoring BM25 disponible mais tri appliqué par ordre chronologique décroissant. **Couverture connue** : la base contient un sous-ensemble des arrêts publiés par les CA en open data DILA (~73 000 arrêts CA, principalement depuis 2007). Tous les arrêts ne sont PAS dans la base ; un faux négatif n'implique donc pas que l'arrêt n'existe pas. En cas de bredouille, suggérer à l'utilisateur de chercher sur Légifrance ou via PISTE (`search_judiciaire`). **Recherche par numéro de RG** : pour les arrêts CA, utiliser le param `numero_rg` (lookup direct, normalise les variantes 21/05835, 21-05835, 2105835). Pour les pourvois Cass, utiliser `query` avec le numéro (ex: query="21-12.345"). ⚠️ Les résultats ne contiennent qu'un SNIPPET tronqué (`snippet`), pas le texte intégral. Pour lire une décision en entier, appeler `get_decision_judiciaire_libre(id)` avec l'id retourné (format `JURITEXT*` Cass / cours d'appel, `CONSTEXT*` Conseil constitutionnel). Ne pas se fier au snippet seul pour conclure sur le contenu. Args: query: mots-clés (ex : "licenciement abusif"). FTS5 supporte `"phrase exacte"`, `mot1 AND mot2`, `mot*` (préfixe). Optionnel si `numero_rg` est fourni. juridiction: filtre optionnel : "cassation" / "appel" / "constit". numero_rg: numéro RG d'un arrêt CA (ex: "21/05835"). Lookup direct qui matche toutes les variantes typographiques. date_min: date min ISO (YYYY-MM-DD), optionnel date_max: date max ISO (YYYY-MM-DD), optionnel limit: nombre maximum de résultats (défaut 20)
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  • Recherche sémantique ciblée sur la jurisprudence du Conseil d'État (base ArianeWeb, ~270 000 décisions). Moteur exclusif disposant d'un véritable algorithme de pertinence (Sinequa) avec extraction de contexte. À privilégier systématiquement pour le droit public. EXTRACTION DU TEXTE : les ids retournés (`/Ariane_Web/AW_DCE/|XXXXXX`) sont DÉSORMAIS exploitables directement par `get_decision_text(id)` (récupération live via le plugin Sinequa). ⚠️ COUVERTURE : cet index ArianeWeb (Sinequa) couvre MAL les arrêts anciens/fondateurs (avant ~1990). Si une recherche ici renvoie 0, NE PAS conclure que l'arrêt est absent de JusticeLibre : le bulk JADE (`search_admin`) couvre le CE depuis 1873 (Trompier-Gravier 1944, PGD, etc. inclus). Et si tu connais déjà l'id Légifrance `CETATEXT…` d'un arrêt, `get_decision_text("CETATEXT…")` le sort directement du bulk. Consigne de recherche : limiter les requêtes à 2-5 mots-clés distinctifs ; les requêtes en phrase complète retournent généralement zéro résultat. Args: query: mots-clés de recherche (ex : "référé liberté", "QPC 145") limit: nombre maximum de résultats (défaut 20) offset: décalage pour paginer (défaut 0). Réitérer avec offset=20, offset=40, etc. pour obtenir les pages suivantes.
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  • Récupère une décision administrative par son **numéro de requête exact**. Couvre toutes les juridictions : Conseil d'État, cours administratives d'appel (CAA), tribunaux administratifs (TA). Utilise un lookup SQL exact sur le champ `numero` — pas de FTS5, pas de faux positifs. ⚠️ **Désambiguïsation indispensable** : un même numéro à 7 chiffres (ex: 2200433) est partagé par 24+ tribunaux administratifs différents (chaque TA a sa propre série annuelle qui repart à 1). Sans `juridiction`, tu obtiens un homonyme au hasard parmi 24 — souvent pas le bon. **Si tu sais quelle juridiction a rendu la décision, passe-la TOUJOURS.** Args: numero: numéro de requête (ex : "2200433", "2116343", "497566") juridiction: identifiant de la juridiction. **Recommandé pour tout numéro à 7 chiffres** (TA/CAA codifié). Formats acceptés : - **Nom long (recommandé)** : "Cour administrative d'appel de Lyon", "Tribunal administratif de Paris", "Conseil d'État" (avec ou sans accent, casse libre). Matching tolérant via extraction de ville. - **Code court** : "TA69", "TA75", "CAA69", "CE", "CE-CAA". ⚠️ Les codes courts peuvent rater les arrêts anciens (id CETATEXT* historiques) pour lesquels le mapping interne échoue. Si tu sais le nom long, préfère-le. Note : "Lyon" seul est ambigu (TA Lyon ou CAA Lyon) — préférer le nom complet pour éviter la collision. Returns: Décision avec métadonnées (id, juridiction, numero, date, titre), ou `{"error": "introuvable"}` si aucun résultat dans JADE. Exemples : get_admin_decision("2200433", juridiction="Tribunal Administratif de Lyon") → DTA_2200433_20230214 (TA Lyon, 14 fév 2023, RSA dérogatoire) get_admin_decision("473286") # CE n'a pas de doublon, juridiction inutile → DCE_473286_20231123 (CE, non-admission du pourvoi sur la précédente)
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  • Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS DREES (bimestriel), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire). Pour chaque source : `last_success_at` ISO timestamp, `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `staleness_days` (jours depuis la dernière ingestion réussie), `cadence_hint` (cadence attendue côté éditeur). Usage typique : avant un audit territorial ou une analyse temporelle, le caller appelle ce tool pour savoir si les données sont à jour. Une `staleness_days > 90` côté FINESS = alerte (dernier sync DREES manqué), `> 14` côté Ameli = alerte (job hebdo cassé), `> 45` côté RPPS = alerte (job mensuel cassé), `> 14` côté CDS = alerte (job hebdo cassé). Les sources LIVE (DINUM Recherche Entreprises, INSEE SIRENE V3.11, ANS FHIR live) ne sont PAS listées ici puisqu'elles n'ont pas de cycle d'ingestion — leur fraîcheur est celle des API amont (live, ~secondes). Cache serveur : 5 minutes. Coût : 1 SELECT sur `ingest_log` au pire (sinon hit cache).
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  • Trouve un PS par identité (matching trigram tolérant aux accents/typos). Usage : "Dr Martin à Paris" → `nom: "Martin", departement: "75"`. Nom obligatoire ; `prenom` et `departement` affinent. Tri par `match_score` ∈ [0..1] décroissant (score trigram pg_trgm). Un score <0.5 = homonymie partielle à confirmer côté caller. Sans `departement`, des homonymes exacts ("Pierre Martin") ont TOUS le même score ~1.0 et ne sont pas départagés — toujours filtrer par dept ou prénom sur un nom commun. `truncated: true` = d'autres résultats existent (restreindre, ne pas parcourir). Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — lire ce champ pour évaluer la fiabilité des `coords` (précise BAN/FINESS au m près vs centroïde commune ~3 km, non discriminant intra-commune). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0
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  • 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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  • 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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  • Enquête approfondie sur le top concurrents (V0.23). Pour chaque FINESS : statut actif + taille d'équipe + historique récent (inspect_site), signal M&A — rebranding en cours — (compare raison sociale FINESS vs RPPS), groupe parent (entreprise_by_siren : Biogroup/Cerballiance/… + `est_grand_groupe`). Cap dur `max=3` (inspect_site ~7 K tokens/appel — JAMAIS 10+). Drapeau `couverture` PAR concurrent (`"ok"` | `"partiel:<raison>"`) : un concurrent qui échoue n'annule pas les autres. Typiquement appelé sur `concurrents.top[0..2].finess` renvoyés par panorama_implantation_complet. Sources : FINESS/ANS, RPPS/ANS, SIRENE/DINUM.
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  • Slå opp en lovs kanoniske lovdata-id fra korttittel/navn, UTGAVE-BEVISST. VIKTIG: samme korttittel kan peke på ULIKE lover (utgaver) etter ikraft-dato, og samme §-nummer betyr da ULIKE ting. Eksempel: straffeloven § 257 = menneskehandel i 2005-loven (i kraft 2015-10-01), men tyveri i 1902-loven. Oppgi `on_date` (YYYY-MM-DD) — typisk DOMSDATOEN — for å få utgaven som faktisk var i kraft da. Uten `on_date` velges nyeste utgave og svaret merkes `resolution='defaulted_newest'` + `ambiguous=true` når korttittelen er flertydig. Returnerer ALLTID hele `editions`-lista med `valid_from`/`valid_to`/`text_loaded` per utgave, et `resolution`-felt som forklarer HVORDAN den valgte, og et `warning` når §-nummer kolliderer mellom utgaver. Ukjent utgave for datoen → `resolved=null`, `resolution='unresolved_for_date'` — aldri et stille feil-treff. Bruk dette FØR find_decisions_applying_law når loven kan være flertydig.
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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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  • Liste les PS rattachés à un établissement FINESS (`num_finess` 9 chiffres). Pivot RPPS↔FINESS — répond à "qui travaille dans ce labo / hôpital / clinique ?". Le `mode_exercice` distingue les libéraux exerçant sur place (vacations) des salariés. Couverture : RPPS expose ce lien quand le PS l'a déclaré ; salariés CH/CHU/cliniques bien couverts. Sortie compacte : `coords` et `distance_km` sont `null` (le tool est par établissement, pas spatial — pour la géoloc, pivoter via `etablissement_by_finess` sur le `num_finess`). Catégorie par défaut : Civil (C, ~97 % — libéraux, salariés privés, hospitaliers contractuels). Opt-in : `include_agents_publics: true` ajoute Agents publics (M, ~0,3 % — PH titulaires, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, militaires SSA) ; `include_etudiants: true` ajoute Étudiants (E, ~2,5 % — internes, externes, élèves IDE/SF). Réf : https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Source : Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0
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  • 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), nombre d'établissements FINESS par famille (default ["labo","pharmacie","ehpad","mco","msp_cpts"]), et un bloc DEMANDE (V0.22.0 — profil démographique de la commune agrégé depuis ses IRIS : âge, CSP, familles, revenu pondéré, à CROISER avec l'OFFRE ci-dessus pour l'aide à l'implantation ; `demande: null` si commune hors couverture IRIS (DOM non ingéré) — pour le détail au quartier ou un bassin par rayon, utiliser `profil_iris`). 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. V0.19.0 : accepte `nom_commune` (string) comme alternative à `code_insee`. `departement` (V0.19) = hint resolver UNIQUEMENT (panorama ne calcule pas par dept ; un `departement` seul lève une erreur explicite). **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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  • Découverte des nomenclatures de codes du serveur (tool unique paramétré par `referentiel`) — à appeler avant de filtrer un autre tool plutôt que deviner les codes. ⚠️ Les 3 nomenclatures sont DISTINCTES : un même nombre y désigne des choses différentes (ex '10' = Médecin côté ANS, Neurochirurgien côté Ameli). Ne JAMAIS passer un code d'un référentiel à un paramètre d'un autre — le filtre renverrait vide sans erreur. `referentiel` : - `ameli_specialites` — codes `specialite_code` Ameli (libéraux conventionnés Assurance Maladie / CNAM) : libellé natif, `type_ps_code` de rattachement, count, `libelle_clarifie` (désambigüise les libellés partagés, ex "Médecin généraliste" = 01/22/23 ; "Psychiatre" = 33/75), `is_libelle_partage`. Pour filtrer `professionnels_in_radius` / `professionnels_par_specialite_dept` (param `specialite_code(s)`). - `ameli_types_ps` — codes `type_ps` Ameli : `libelle_source`, `libelle_clarifie` (résout l'ambiguïté du code "2" fourre-tout), count, et `specialites_presentes` (spécialités regroupées). Payload léger via `include_specialites: false` (→ `nb_specialites`). - `rpps_savoir_faire` — spécialités médicales `savoir_faire_code` RPPS / Annuaire Santé ANS (ex 'SM04' Cardiologie). Pour filtrer `densite_sante` (cible professionnels) / `professionnels_rpps_*`. Filtre par `profession_code` (défaut '10' Médecin ; string vide ou 'null' = tous savoir_faire). Paginé : `limit` (défaut 50), réponse expose `total` et `truncated`. 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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