cturkieh/france-data-mcp

Поиск французских коммун по названию, почтовому индексу или коду INSEE. Идеально для автодополнения. Источник: geo.api.gouv.fr (DINUM/Etalab). Требуется хотя бы один из параметров: `nom`, `codePostal`, `code`. Допустимые псевдонимы: `q`/`query`/`search` → `nom`, `codepostal`/`postal_code` → `codePostal`, `code_insee`/`insee` → `code`.

Возвращает детали Центра здоровья (CDS) по номеру FINESS. Отличие от `etablissement_by_finess`: показывает **carte_vitale**, **APCV** и **специальности, практикуемые на месте** (Приложение A CNAM). Возвращает `LookupResult` с дискриминатором `found`. `found: true` — полный payload CDS (название организации, accepte_carte_vitale/apcv, specialites.codes/libelles по стандарту, тип учреждения 124/125, адрес, координаты центроида коммуны, телефон). `found: false` — `{found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message}`, когда номер FINESS указывает на структуру не-CDS (больница, дом престарелых, лаборатория) или на совсем новый CDS (задержка CNAM ~1 неделя). Источник: Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (еженедельная синхронизация CNAM, обязательное упоминание L.1461-2 CSP). Для структур не-CDS используйте `etablissement_by_finess`. Допустимые псевдонимы: `numFiness`/`finess`/`etab_finess` → `num_finess`.

Ищет Центры здоровья (CDS) в географическом радиусе (PostGIS ST_DWithin). Источник: справочник здравоохранения Ameli, Assurance Maladie (обязательное упоминание L.1461-2 CSP — еженедельная синхронизация CNAM). Отличие от `etablissements_finess_in_radius` с фильтром famille=124: возвращает **carte_vitale**, **APCV**, **специальности, осуществляемые на месте** (Приложение A номенклатуры CNAM, ~70 кодов). CDS = амбулаторные некоммерческие структуры, регулируемые L.6323-1 CSP (ассоциации, взаимные общества, муниципалитеты, больницы). Объём — около 3 тыс. по Франции. Фильтры: - `specialite_codes` : массив из Приложения A (например, ['01'] общая медицина, ['53'] стоматология). Match any-of — возвращает CDS, которые осуществляют ХОТЯ БЫ ОДНУ из запрошенных специальностей. - `accepte_carte_vitale` : true / false / опущено. Практически все CDS принимают CV → фильтр в основном полезен при `false` для проверок. - `type_etab_codes` : ['124'] стандартный CDS, ['125'] стоматологический CDS (устаревший CNAM, постепенно исчезает). Координаты = центроид коммуны (~3 км в среднем) — для точного адреса переключайтесь через `etab_finess`, возвращаемый с `etablissement_by_finess`. Часы работы / тарифы / сектор 1/2 ОТСУТСТВУЮТ (убраны из нового справочника CNAM после 2025 года). Допустимые псевдонимы: `radius`/`radius_meters` → `radius_km`, `latitude`/`longitude` → `lat`/`lon`.

Сравнивает адрес центра здоровья со стороны CNAM (Справочник здоровья Ameli) и FINESS DREES для одного номера finess. Сырой примитив БЕЗ бизнес-интерпретации — возвращает оба адреса, `score_dice` (0..1, информативный; `null`, если нечего сравнивать, потому что `finess_absent`) и `statut`. Вызывающий код решает, что делать с расхождением. Польза: зафиксировать переезд, который распространился в одном источнике, но пока нет в другом (например, CNAM '5 RUE DE L'ARQUEBUSE AUTUN' vs FINESS '15 BD BERNARD GIBERSTEIN AUTUN' для одного FINESS). Аналог `compare_raison_sociale_finess_vs_rpps` для центров здоровья. **Статус** (присутствует только при `found: true`): - `match`: адреса строго совпадают после нормализации - `match_after_abbreviation_normalization`: совпадают после раскрытия сокращений типов улиц во французском (R/RUE, BD/BOULEVARD, AV/AVENUE…) — ТОТ ЖЕ адрес, просто разная запись сокращений в DREES и CNAM, НЕ переезд - `divergent_after_normalization`: адреса действительно разные (переезд не синхронизирован между источниками) - `finess_absent`: центр здоровья есть в CNAM, но номера finess нет в FINESS DREES (задержка двухнедельной синхронизации) Формат: объект `LookupResult`, различаемый по полю `found`. Если номер finess НЕ является центром здоровья CNAM, инструмент возвращает `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}` (используйте `etablissement_by_finess` для учреждения, не являющегося CDS).

Сравнивает наименование (raison sociale) из FINESS DREES с данными RPPS / Annuaire Santé ANS для одного и того же num_finess. Примитивная функция БЕЗ бизнес-интерпретации — возвращает только два значения + статус сравнения. Вызывающий код сам решает, что делать с расхождением. Зачем это нужно: RPPS часто быстрее отражает ребрендинги после слияний и поглощений, чем FINESS DREES (например, купленная лаборатория остаётся 'DIAGNOVIE' в DREES, хотя в ANS она уже 'BIOGROUP NORD'). Этот инструмент показывает фактическое расхождение; он НЕ СООБЩАЕТ, кто кого купил (это основано на знании торговых марок, которое не является публичным). **Возвращаемый статус** (поле `statut` присутствует только при `found: true`): - `exact_match`: FINESS и хотя бы один RPPS строго совпадают после нормализации. - `divergent_after_normalization`: ни один RPPS не совпадает с FINESS — реальное расхождение. - `rpps_absent`: ни один RPPS не заявлял этот FINESS (невозможно установить соответствие). Формат: объект `LookupResult`, различаемый по полю `found`. Когда `num_finess` отсутствует в FINESS DREES, инструмент возвращает `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message, ...}` — поле `statut` в этом случае НЕ ПЕРЕДАЁТСЯ.

Стоимость земли в зоне (точка + радиус): медианная цена за м² ЖИЛОЙ застройки — только дома + квартиры, НЕ коммерческие/профессиональные помещения (+ квартили p25/p75), объём продаж, охватываемый период. Источник DGFiP DVF (реальные продажи с геолокацией). Для профессионального помещения (лаборатория, кабинет) эта жилая цена — ПРИБЛИЗИТЕЛЬНЫЙ ОРИЕНТИР, а не цена коммерческого помещения. ИНФОРМАЦИЯ для бизнес-кейса размещения — НЕ ВНОСИТЬ в заметку о привлекательности: стоимость установки отличается от рыночного потенциала.

Возвращает свежесть загруженных дампов данных на стороне сервера: FINESS DREES (раз в два месяца), Annuaire Santé Ameli (еженедельно), RPPS / Annuaire Santé ANS (ежемесячно), Centres de Santé CNAM (еженедельно). Для каждого источника: `last_success_at` (ISO timestamp), `last_success_row_count`, `last_attempt_at`, `last_attempt_status`, `staleness_days` (дней с последней успешной загрузки), `cadence_hint` (ожидаемая периодичность со стороны редактора). Типичное использование: перед территориальным аудитом или временным анализом вызывающий этот инструмент проверяет, актуальны ли данные. `staleness_days > 90` для FINESS — тревога (последняя синхронизация DREES пропущена), `> 14` для Ameli — тревога (сломан еженедельный job), `> 45` для RPPS — тревога (сломан ежемесячный job), `> 14` для CDS — тревога (сломан еженедельный job). Источники LIVE (DINUM Recherche Entreprises, INSEE SIRENE V3.11, ANS FHIR live) здесь НЕ перечислены, так как у них нет цикла загрузки — их свежесть определяется вышестоящими API (live, ~секунды). Кеш сервера: 5 минут. Стоимость: в худшем случае 1 SELECT по `ingest_log` (иначе попадание в кеш).

Плотность на 100 000 жителей — `cible: professionnels` (RPPS) ИЛИ `cible: etablissements` (FINESS). Уровень **департамент** (`code_dept`) ИЛИ **коммуна** (`code_insee` / `nom_commune`). Обязателен ровно один scope из трёх. Скрещиваем счёт (RPPS или FINESS) и INSEE Melodi (муниципальное население PMUN, перепись 2023). **cible='professionnels'** (RPPS) — методология DREES по умолчанию: врачи (`profession_code='10'`) в активной практике (mode_exercice L, S, M), без студентов. Фильтры: `profession_code` (60 — медсестра, 21 — фармацевт, 50 — акушерка…), `savoir_faire_code` (например 'SM04' — Кардиология, 'SM02' — Анестезиология-реанимация; смотри `lister_nomenclature` справочника rpps_savoir_faire), `mode_exercice_codes` (['L'] — только частнопрактикующие). **cible='etablissements'** (FINESS) — `famille` ОБЯЗАТЕЛЬНО: лаборатория, аптека, дом престарелых, MCO, SSR, психиатрия, диализ, визуализация, HAD, MSP/CPTS, помощь детям-инвалидам, помощь взрослым-инвалидам, аддиктология, PMI, профилактика_здоровья и т.д. Без семьи коэффициент смешал бы лаборатории/больницы/дома престарелых — бессмыслица. **Условная семантика `code_dept`**: один = scope расчёта (весь департамент); в паре с `nom_commune` = подсказка для разрешения ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО (фильтрует омонимы), расчёт всё равно идёт по разрешённой коммуне. Париж/Марсель/Лион: плотность по `code_insee` НЕДОСТУПНА (RPPS/FINESS привязаны к округам, INSEE даёт население только для целой коммуны) → RangeError; используй `code_dept` (75, 13, 69). `compare_national: true` добавляет плотность по всей Франции (включая ДОМ) + разница в % (положительная — переизбыток, отрицательная — дефицит). Псевдонимы: `dept`/`departement` → `code_dept`, `codeInsee`/`insee` → `code_insee`. НЕ возвращает никакой профессиональной интерпретации (нет порога «медицинская пустыня» в автоматическом режиме). Категория по умолчанию: Гражданские (C, ~97 % — частнопрактикующие, работники частного сектора, контрактные больничные). Opt-in: `include_agents_publics: true` добавляет Государственных служащих (M, ~0.3 % — штатные PH, ARS, CNAM, Национальное образование, PMI, военные SSA);…

Динамика недвижимости и потенциал роста зоны (точка + радиус). Объединяет 3 официальных источника: разрешения на строительство (Sit@del/SDES, ячейка КОММУНА — недавно разрешённые/начатые жилые помещения → ожидаемые жители), зоны AU из PLU (Géoportail de l'Urbanisme/IGN — будущие зарезервированные кварталы, геолокализованные), продажи участков под застройку (DGFiP DVF, геолокализованные). Выход в 2 регистра: 'note' = ОБЪЁМ (разрешённые/начатые жилые помещения, количество и непосредственность зон AU) — для скоринга потенциала; 'info' = затрагиваемые кварталы (с названиями), ожидаемые жители, ориентировочные цены (контекст, вне скоринга). В плотном городе разрешения-коммуны неточны → опираться на зоны AU + участки (геолокализованные). Прибрежная/изолированная точка без коммуны при обратном геокодировании → `couverture.permis`='indisponible:commune_introuvable' и `meta.code_commune`=null, НО зоны AU + участки остаются (расчёт по радиусу) — инструмент никогда из-за этого не падает. 'geojson' = полигоны зон AU для карты. Источники: SDES, IGN/GPU, DGFiP.

Глубокое исследование топ-конкурентов (V0.23). Для каждого FINESS: активный статус + размер команды + недавняя история (inspect_site), сигнал M&A — текущий ребрендинг — (сравнить юридическое наименование FINESS vs RPPS), головная группа (entreprise_by_siren: Biogroup/Cerballiance/… + `est_grand_groupe`). Жёсткий лимит `max=3` (inspect_site ~7 K токенов/вызов — НИКОГДА 10+). Флаг `couverture` ДЛЯ КАЖДОГО конкурента (`"ok"` | `"partiel:<причина>"`): сбой у одного конкурента не отменяет остальных. Обычно вызывается на `concurrents.top[0..2].finess`, возвращённых `panorama_implantation_complet`. Источники: FINESS/ANS, RPPS/ANS, SIRENE/DINUM.

Получает детали французской компании по SIREN (9 цифр): наименование, NAF, финансовая история, руководители, филиалы. Источник: DINUM Recherche Entreprises. **Формат ответа**: объект `LookupResult`, различаемый по полю `found`. - `found: true` — компания возвращается плоским списком (поля `siren`, `nomComplet`, `etablissements`, `enrichmentStatus`, …) - `found: false` — `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found' | 'ambiguous', message }`. `not_found`: SIREN не проиндексирован DINUM (часто частичная публикация INSEE — компания всё ещё может существовать в SIRENE). `ambiguous`: регрессия API, о которой нужно сообщить. ⚠️ Когда `found: true`, список `etablissements` может быть обрезан. Поле `nombreEtablissements` (подсчёт SIRENE) отражает реальное общее количество. **Читайте `enrichmentStatus`**, чтобы узнать, полный ли список: - `success`: `etablissements` содержит все адреса - `partial`: часть адресов отсутствует (несколько департаментов или NAF, отличный от головного) — см. `enrichmentWarning` - `failed`: обогащение не удалось (лимит запросов, сбой API) — указан только головной офис - `not_attempted`: компания с одним адресом или отсутствуют данные SIRENE Для полного перечисления по нескольким департаментам используйте `entreprises_in_radius` по географической зоне. Стоимость: 1 или 2 вызова API DINUM на один запуск (фактический лимит запросов ~1 req/s).

Поиск французских компаний с фильтрами по коду NAF, почтовому индексу, департаменту или географическому радиусу. Охватывает все секторы (здравоохранение через коды NAF 8690B, 4773Z, 8710A, 8621Z и т.д.). Источник: DINUM Recherche Entreprises (SIRENE + RNE). Возвращает оборот, руководителей, диапазоны численности сотрудников и даты создания. Два ИСКЛЮЧИТЕЛЬНЫХ режима (разные эндпоинты DINUM): (1) по близости — `lat`+`lon`+`radiusKm` (опционально + `naf`), нативно разрешается через `/near_point`; (2) административный — `q` (свободный текст) и/или `naf` + `codePostal`/`departement`, через `/search`. Поиск по близости НЕ поддерживает `q` и `codePostal`/`departement` (комбинация отклоняется с явной ошибкой: выберите один режим). `radiusKm` ограничен 50 км. **Сокращение payload (V0.13)**: `includeDirigeants: false` вырезает список руководителей RNE из каждой компании — полезно при массовом перечислении (Geo Intel), где руководители не используются, а группы типа Biogroup могут выводить их по 20+ на сущность (бесполезное раздувание). По умолчанию `true` для сохранения контракта V0.12 (строгая обратная совместимость).

Получает полные сведения о медицинском учреждении по номеру FINESS (9 цифр): наименование, категорию + семейство, полный адрес (улица + индекс + город + код INSEE + департамент), координаты GPS, телефон. Возвращает объект `LookupResult`, дискриминируемый по полю `found`. `found: true` → поля FINESS в плоской структуре. `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`. Справочник DREES отстаёт от реальности на 1–2 месяца: для новых структур (недавние CPTS, MSP на этапе согласования) сверяйтесь с данными ARS / Service Public. Источник: FINESS / DREES. Примечание: поле `email` всегда `null` (не раскрывается публичным FINESS). Примечание: `raison_sociale` берётся из дампа DREES, который сокращает длинные названия (~38 символов макс., например 'CERBALLIANCE HA' вместо 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Для полного юридического названия сверяйтесь через SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret).

Получает детали организации по SIRET (14 цифр) через API SIRENE INSEE V3.11: наименование юридического лица, коммерческое обозначение, код NAF организации, даты создания/закрытия, статус (активна/закрыта), полный адрес, диапазон численности сотрудников. Источник: SIRENE INSEE V3.11 (api.insee.fr). **Формат ответа**: объект `LookupResult`, дискриминируемый по полю `found`. - `found: true` → плоский объект организации (`siret`, `siren`, `actif`, `dateFermeture`, `enseigne`, `adresse`, …) - `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`. Типичные случаи: ключ `INSEE_SIRENE_API_KEY` не настроен на стороне сервера (явное сообщение), SIRET не существует в SIRENE, частичная публикация данных INSEE. ⚠️ Отличие от `entreprise_by_siren`: этот инструмент возвращает ОДНУ конкретную организацию (одно место), а `entreprise_by_siren` возвращает юридическое лицо + список его организаций. Чтобы определить закрытую организацию, которая всё ещё числится активной в FINESS, смотрите `actif: false` + `dateFermeture`. **Нет координат**: эндпоинт INSEE `/siret/<siret>` не возвращает GPS-координаты. Для геолокации объединяйте с `geocode_adresse` на стороне вызывающего кода или используйте `entreprises_in_radius`. Ограничение запросов INSEE: 30 запросов в минуту (повторная попытка после ожидания обрабатывается на стороне сервера).

Список учреждений FINESS по категории, с опциональным фильтром по департаменту или коммуне. Без радиуса — для полного перечисления административной зоны. 24 доступные категории: mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. V0.19.0: принимает `nom_commune` (строка) как альтернативу `code_insee` (разрешается через geo.api.gouv.fr). Строгое XOR — передавать ЛИБО `departement`, ЛИБО `code_insee`, ЛИБО `nom_commune` (можно комбинировать с `departement`, который тогда действует как подсказка для устранения неоднозначности для омонимов типа "Saint-Martin"). Без параметра зона = вся Франция (допускается). Источник: FINESS / DREES. Примечание: поле `email` всегда `null` (не раскрывается публичным FINESS). Примечание: `raison_sociale` берется из дампа DREES, который сокращает длинные названия (~38 символов макс., например 'CERBALLIANCE HA' вместо 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Для полного юридического названия делайте перекрестную проверку через SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret). Важно: фильтр `familles` учитывает учреждения по их *основной* категории FINESS. Деятельность, размещенная на площадке другой категории (например, лабораторный корпус больницы при `famille=labo`), не учитывается — см. поле `perimetre` ответа. Категория `imagerie` чаще всего возвращает 0 результатов (FINESS не учитывает кабинеты лучевой диагностики).

Поиск медицинских учреждений FINESS в географическом радиусе (PostGIS ST_DWithin). Фильтруется по семействам. Доступно 24 значения: mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagnement, ssiad, aide_domicile, handicap_enfants, handicap_adultes, addictologie, enfance_protection, pmi, hebergement_social, prevention_sante, groupement. Источник: FINESS / DREES (дамп CSV, загруженный локально). Примечание: поле `email` всегда `null` (не раскрывается публичным FINESS). Примечание: `raison_sociale` берётся из дампа DREES, который сокращает длинные названия (~38 символов макс., например 'CERBALLIANCE HA' вместо 'CERBALLIANCE HAZEBROUCK'). Для полного юридического названия — перекрёстная проверка через SIREN/SIRET (entreprise_by_siren / etablissement_by_siret). Важно: фильтр `familles` считает учреждения по их *основной* категории FINESS. Деятельность, размещённая на площадке другой категории (например, лаборатория в больнице при `famille=labo`), не учитывается — смотрите поле `perimetre` в ответе. Семейство `imagerie` чаще всего возвращает 0 результатов (FINESS не перечисляет кабинеты визуализации).

Сравнивает покрытие реестра FINESS DREES (физические площадки, аккредитованные как LBM/аптеки/и т.д.) с реестром SIRENE DINUM (физические SIRET, активные по целевому NAF) в географическом радиусе. Метрика: отношение сайтов FINESS к SIRET SIRENE. Помогает выявить завышение данных FINESS (сайты ещё числятся, но SIRET закрыты) или занижение данных DREES (сайты SIRENE не аккредитованы FINESS). Включает явную методологию + предостережения. V0.13.2: если `familles` не передан, область FINESS автоматически выводится из целевого NAF (гарантирует согласованное отношение — иначе `finess_sites` смешало бы все семейства, расположенные в радиусе). Сопоставление FINESS↔SIRET управляется через активность NAF↔семейство (пример: Hôpital Franco-Britannique: IFSI и лаборатория на 4 rue Kléber больше не путаются). Источник: FINESS DREES + DINUM Recherche Entreprises + SIRENE INSEE.

Геокодирует французский адрес в GPS-координаты. Источник: IGN Géoplateforme (data.geopf.fr). Точность до номера дома. Поле `score` (0-1) оценивает надёжность совпадения: >= 0.8 — надёжно, < 0.5 — сомнительное совпадение (часто это fallback на улицу или населённый пункт, не связанный с запрошенным адресом). Булево поле `confidence_low` принимает значение `true` в таком случае: НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ `point` для принятия решения, когда `confidence_low: true`. Поле `type` также указывает на детализацию (housenumber > street > locality > municipality).

Получает город по его коду INSEE. Возвращает объект `LookupResult`, различаемый по полю `found`. `found: true` → поля города развернуты (nom, codesPostaux, centre…). `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }`, направляющий к `autocomplete_commune` для устранения неоднозначности. Принимаемые псевдонимы: `code_insee`/`codeInsee`/`insee` → `code`.

Восстанавливает полную временную линию учреждения здравоохранения (открытия, закрытия, смены кода NAF/вывески) через связку FINESS DREES ↔ resolver SIRET (RPPS + DINUM) ↔ SIRENE INSEE V3.11. Читает полные `periodesEtablissement` для каждого кандидата SIRET. **V0.7.0**: кандидаты SIRET расширены через resolver — теперь включает закрытые SIRET родительского SIREN, совпадающие с адресом FINESS (не видны со стороны RPPS). Позволяет отследить точную дату закрытия участка, даже если FINESS всё ещё числит его активным. Типовое применение: - проследить историю участка после слияния-поглощения; - определить точную дату закрытия SIRET, который FINESS всё ещё показывает активным; - разобраться в каскаде ребрендингов через смену `enseigne1Etablissement` по периодам. Формат: объект `LookupResult`. Если `found: true`, возвращает `finess` (сводка от DREES) + `siret_timelines` (по одной записи на каждый кандидат SIRET с хронологическими `periodes`). Стоимость: 1 RPC FINESS + 1 SELECT rpps + N вызовов DINUM + N вызовов INSEE параллельно (обычно N ≤ 5). Кеш не используется.

Обзор 360 медицинского учреждения за 1 вызов (V0.10). Естественное продолжение `panorama_sante_territoire` на стороне **сайта**: параллельно агрегирует (a) идентификацию FINESS DREES (наименование, адрес, телефон), (b) административный статус SIRENE через resolver SIRET (вердикты сайта и группы, best_match, исследованные SIREN, dinum_errors, объяснение, удобное для LLM), (c) прикреплённых специалистов через num_finess (ограниченная выборка + флаг `truncated`, если на сайте больше PS: НЕ общее количество), (d) историю INSEE (временная шкала административных периодов по кандидату SIRET). Заменяет 3 отдельных вызова MCP (`verifier_site_actif` + `rpps_dans_etablissement` + `historique_etablissement`) одним. Полезно для: поиска (квалификация сайта перед outreach), территориального аудита (быстрая перекрёстная проверка подозрительного FINESS), пакетного обогащения CRM. **Формат возврата**: объект `LookupResult`. Когда `found: true`, payload с 4 разделами (finess, statut_site, professionnels, historique). Раздел `historique` может быть `available: false`, когда FINESS существует, но не идентифицирован ни один кандидат SIRET (RPPS пуст + DINUM 0 совпадений), в этом случае `message` повторяет сообщение из `historique_etablissement`. Когда `num_finess` отсутствует в FINESS DREES, возвращает `{found: false, lookupStatus: 'not_found', message}`. Стоимость: 3 параллельных подвызова. Кэш PostgreSQL поглощает дублирование FINESS-RPC; переход RPPS→DINUM выполняется дважды (verifier и historique разделяют каскад), дополнительная задержка p95 ≤ 600 мс: приемлемо для агрегатора. Для целевых потребностей (только вердикт, только история) предпочитайте отдельные инструменты. Тяжёлый payload (~7K токенов): передавайте `historique_detail: false` для облегчённого возврата (резюме вместо полных временных шкал SIRENE) при пакетном использовании. Принимаемые псевдонимы: `numFiness`/`finess`/`id` → `num_finess`.

Описание номенклатур кодов сервера (единый инструмент с параметром `referentiel`) — вызывать перед фильтрацией другого инструмента, а не гадать коды. ⚠️ 3 номенклатуры РАЗЛИЧНЫ: одно и то же число обозначает разные вещи (например, '10' = врач со стороны ANS, нейрохирург со стороны Ameli). НИКОГДА не передавайте код из одного справочника в параметр другого — фильтр вернёт пустой результат без ошибки. `referentiel`: - `ameli_specialites` — коды `specialite_code` Ameli (частнопрактикующие врачи, работающие по договору с Assurance Maladie / CNAM): нативное название, привязанный `type_ps_code`, количество, `libelle_clarifie` (устраняет неоднозначность общих названий, например «Врач общей практики» = 01/22/23; «Психиатр» = 33/75), `is_libelle_partage`. Для фильтрации `professionnels_in_radius` / `professionnels_par_specialite_dept` (параметр `specialite_code(s)`). - `ameli_types_ps` — коды `type_ps` Ameli: `libelle_source`, `libelle_clarifie` (разрешает неоднозначность кода "2" — всеобъемлющего), количество и `specialites_presentes` (сгруппированные специальности). Лёгкий payload через `include_specialites: false` (→ `nb_specialites`). - `rpps_savoir_faire` — медицинские специальности `savoir_faire_code` RPPS / Annuaire Santé ANS (например, 'SM04' Кардиология). Для фильтрации `densite_sante` (целевые профессионалы) / `professionnels_rpps_*`. Фильтр по `profession_code` (по умолчанию '10' Врач; пустая строка или 'null' = все savoir_faire). Пагинация: `limit` (по умолчанию 50), в ответе отдаются `total` и `truncated`. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ: только частнопрактикующие врачи, работающие по договору. ВНЕ ОБЛАСТИ: исключительно больничные/наёмные врачи, наёмные врачи-биологи в LBM, больничные патологоанатомы, врачи по труду, судебная медицина. Для численности по всем статусам — см. Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr) — этот сервер их не покрывает. Источник: Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), обновление еженедельное. Повторное использование согласно ст. L.1461-2 CSP — указывать источник и дату синхронизации.

Исследование размещения лаборатории в 1 вызов (V0.23). Геокодирует целевой адрес, затем агрегирует ПАРАЛЛЕЛЬНО 7 секций: `territoire` (плотности PS муниципальные vs национальные + учреждения), `demande` (демографический профиль БАССЕЙНА — радиус — через profil_iris: возраст, CSP, взвешенный доход), `concurrents` (лаборатории FINESS), `pourvoyeurs` (MCO/EHPAD/SSR/диализ — экосистемные драйверы), `prescripteurs` (врачи RPPS + IDEL Ameli), `cds` (центры здоровья), `referentiels` (качество покрытия FINESS↔SIRENE). Заменяет ~15 индивидуальных вызовов MCP на 1. Возвращает РЕЗЮМЕ (count / top-N / среднее), НИКОГДА не сырые списки. НИКАКОЙ бизнес-интерпретации (никакого 'медицинской пустыни' или вердикта GO/NO-GO) — вызывающий LLM применяет свою сетку. ДЕГРАДАЦИЯ (читай `couverture` — 1 флаг на секцию): `"ok"` | `"partiel:<причина>"` | `"indisponible:<причина>"`. Если источник упал, ЕГО секция помечается флагом, а ОСТАЛЬНОЕ возвращается — затем заполняет пробел через соответствующий унитарный инструмент (etablissements_finess_in_radius, professionnels_rpps_in_radius, densite_sante, centres_sante_in_radius…). Ошибка ПРИВЯЗКИ (геокодирование KO / сомнительный адрес / невыводимый код INSEE) = полное отклонение (RangeError). Внутренние ловушки: Paris/Lyon/Marseille переключены на департамент (`meta.plm_mode=true`); `prescripteurs` выставляет `precis_count` (PS геолоцированы по адресу, а не по центроиду коммуны); `cds` без индивидуального расстояния (центроид коммуны). WORKFLOW: вызывает ЭТОТ инструмент для ЗАПУСКА исследования, затем углубляется в секции `partiel`/`indisponible` через унитарные инструменты, затем `enrichir_concurrents` на топ-3 из `concurrents.top`. Источники: IGN (геокодирование), FINESS DREES, RPPS/ANS, Ameli/CNAM, INSEE/FILOSOFI, SIRENE/DINUM.

Панорама здоровья французской коммуны за 1 вызов (V0.9). Агрегирует параллельно: население (INSEE Melodi), плотность врачей + медсестёр + фармацевтов с национальным сравнением (методология DREES), количество учреждений FINESS по категориям (по умолчанию ["labo","pharmacie","ehpad","mco","msp_cpts"]), и блок DEMANDE (V0.22.0 — демографический профиль коммуны, агрегированный по её IRIS: возраст, CSP, семьи, взвешенный доход, для СРАВНЕНИЯ с ПРЕДЛОЖЕНИЕМ выше для помощи в выборе места; `demand: null`, если коммуна вне покрытия IRIS (DOM не обработаны) — для детализации по району или радиусу используйте `profil_iris`). Заменяет 7-10 индивидуальных вызовов MCP одним. Не возвращает НИКАКОЙ бизнес-интерпретации (без автоматической квалификации 'désert médical') — вызывающий LLM применяет свою сетку. V0.19.0: принимает `nom_commune` (строка) как альтернативу `code_insee`. `departement` (V0.19) = подсказка для resolver ТОЛЬКО (панорама не считает по департаменту; один `departement` вызывает явную ошибку). **Смешанная гранулярность**: плотность специалистов и население рассчитываются на уровне **коммуны**; счёт FINESS агрегируется на уровне **департамента**, полученного из кода INSEE (ограничение V0.9 — пока нет RPC count_finess_by_commune). Поле `niveauEtablissements` результата показывает `"departement"` (успех), `"indisponible"` (департамент не выведен, например, усечённый код DOM) — используйте эту информацию, чтобы не путать показатели коммуны и департамента. Париж/Марсель/Лион НЕ поддерживаются: панорама по коммуне зависит от плотности по коммуне, недоступной для этих городов (INSEE публикует население только для целой коммуны, а практикующих врачей RPPS по округам). Код PLM (головная коммуна 75056 или округ) вызывает RangeError. Для этих городов запрашивайте отдельные инструменты на уровне `code_dept` (75/69/13). Принимаемые псевдонимы: `codeInsee`/`insee`/`code` → `code_insee`. Источники: RPPS / Annuaire Santé ANS (ежемесячно), FINESS DREES (раз в две недели), INSEE…

Население КОММУНЫ (код INSEE 5 символов), ДЕПАРТАМЕНТА (2-3 символа) ИЛИ внутрикоммунального IRIS (9 символов): детализация определяется автоматически по длине `code`. Возвращает `LookupResult`, различаемый по полю `found`. - IRIS (9 симв., например `751103701` = коммуна `75110` + IRIS `3701`): общая численность населения квартала по переписи 2022 года (поле `population`, брутто-данные), + `libelle`, `code_commune`, `type_iris` (H/A/D/Z). Источник: INSEE RP 2022 (встроенная таблица, гео 01/01/2024). Самый мелкий уровень (квартал) для городов; в малонаселённой зоне коммуна = 1 IRIS (`type_iris` Z, код `COM+0000`). Для подробного демографического профиля квартала или района (возраст, CSP, семьи, доход) используйте `profil_iris`. - Коммуна (5 симв., например `75056` Париж, `13055` Марсель, `2A004` Аяччо): PMUN/PCAP/PTOT. Источник INSEE Melodi (DS_POPULATIONS_REFERENCE). PMUN = юридическая база DREES. Коммуна объединена → `found: false` + указание `autocomplete_commune`. INSEE НЕ публикует округа PLM (75101-75120, 13201-13216, 69381-69389) → используйте основную коммуну или департамент. - Департамент (2-3 симв., например `75`, `59`, `2A`, `971`): Майотта (`976`) ОТСУТСТВУЕТ в Melodi → `lookupNotFound`. Принимаемые псевдонимы: `code_insee`/`codeInsee`/`insee`, `code_dept`/`dept`/`departement`/`code_departement`, `code_iris`/`iris` → `code`.

Получает полную карточку PS по национальному идентификатору (`rpps_id` / IDNPS, 11 или 12 цифр — идентификаторы, выданные с 2020 года, имеют префикс `"81"` = 12 символов; старые идентификаторы = 11 символов). Возвращает N записей, когда PS работает на нескольких площадках (1 на площадку, каждая со своей `geo_precision` — один и тот же PS может, таким образом, иметь точную площадку FINESS и площадку по центроиду коммуны). Каждый геолоцированный результат содержит `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — читайте это поле, чтобы оценить надежность `coords` (точные BAN/FINESS до метра против центроида коммуны ~3 км, не различающий внутри коммуны). Автоматический fallback на live API FHIR ANS (`gateway.api.esante.gouv.fr/fhir/v2`), если не найдено в локальной базе (ежемесячный снимок данных с задержкой не более J-30). Поле `source` различает `db` (локальная база) и `ans_fhir` (live). `include_freshness` влияет только на `source: "db"`. Источник: Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

Поиск либеральных медицинских специалистов, заключивших договор с госстрахом, в заданном географическом радиусе. Гибридная геоточность на основе геокодирования BAN (проект C): ~77% специалистов геолоцированы по точному адресу (улица/здание, `distance_km` с точностью до метра), ~23% остаются на центроиде коммуны (~3 км, запасной вариант для негеокодируемых адресов — ДРОМ, Монако, CEDEX, хутора). Читать `geo_precision` ДЛЯ КАЖДОГО результата — не предполагать единообразную точность. Коды type_ps Ameli, присутствующие в базе (3): '1' — врачи, '2' — средний медперсонал (сборное: медсёстры, кинезитерапевты, акушерки, подологи, логопеды, ортоптисты, IPA), '5' — стоматологи-хирурги. Для точного нацеливания на конкретную профессию (например, только медсёстры, только кинезитерапевты, только подологи) использовать `specialite_codes`, а не `type_ps_codes`, который охватывает более широкий круг. Полный список кодов специальностей доступен через инструмент `lister_nomenclature(referentiel:'ameli_specialites')`. Мульти-сайты: по умолчанию специалист, работающий по N адресам, отображается N раз — используйте `dedupe_by_ps=true`, чтобы сгруппировать по практикующему и перечислить сайты в под-объекте. Расстояние возвращается в км по прямой (гаверсинус PostGIS) — для дорожного расстояния используйте внешний сервис (OSRM, ORS). Каждый геолоцированный специалист несёт `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"centroide_commune"`}: `"adresse"` = точные координаты BAN, `distance_km` точна, индивидуальное ранжирование надёжно; `"centroide_commune"` = ~3 км, `distance_km` ИДЕНТИЧНА для всех специалистов одной коммуны (не различима внутри коммуны — только фильтр зоны, не для ранжирования/выбора отдельного специалиста). **Параметр `precise_only`** (по умолчанию false): при true исключает специалистов на центроиде коммуны и возвращает только ~77% геокодированных по адресу BAN (`distance_km` точна) — рекомендуется для коротких радиусов (<3 км) и ранжирования внутри коммуны. ГРАНИЦЫ: ТОЛЬКО либералы, заключившие договор. ВНЕ ГРАНИЦ: исключительно больничные/наёмные врачи, наёмные медицинские биологи в LBM, анатомопатологи…

Список либеральных (частнопрактикующих) медицинских работников, имеющих договор с французской страховой системой (conventionnés), по департаменту, с опциональными фильтрами по специальности или типу PS. Для административного перечисления — без указания радиуса. Коды type_ps Ameli, присутствующие в базе (3): '1' — врачи, '2' — вспомогательный медицинский персонал (сборное понятие: медсёстры, кинезитерапевты, акушерки, подологи, логопеды, ортоптисты, IPA — медсёстры продвинутой практики), '5' — хирурги-стоматологи. Чтобы нацелиться на конкретную профессию (например, только медсёстры), используйте `specialite_code`, а не `type_ps_code` — он охватывает шире. Полный список кодов специальностей доступен через инструмент `lister_nomenclature(referentiel:'ameli_specialites')`. Пагинация: используйте `offset` для получения следующих страниц, когда `truncated=true`. Мульти-сайты: используйте `dedupe_by_ps=true` для группировки по практикующему врачу. ПЕРИМЕТР: только либеральные специалисты, имеющие договор. ВНЕ ПЕРИМЕТРА: врачи, работающие исключительно в стационаре / по найму, медицинские биологи по найму в LBM, патологоанатомы в стационаре, врачи по труду, судебная медицина. Для численности по всем статусам — смотрите Annuaire Santé ANS (RPPS, esante.gouv.fr); этот сервер их не покрывает. Источник: Annuaire santé Ameli (Assurance Maladie), обновление еженедельно. Повторное использование регулируется ст. L.1461-2 Кодекса общественного здравоохранения — необходимо указывать источник и дату синхронизации.

Находит PS в радиусе через RPPS (Annuaire Santé ANS — **все статусы**: либералы + наёмные + смешанные + заменяющие; в отличие от `professionnels_in_radius` Ameli = только либералы по договору). **Критический параметр `precise_only`** — По умолчанию `false` (гибридный режим). При `true`: возвращает только PS с точной геолокацией (`distance_km` — точность до метра) — рекомендуется для коротких радиусов (<3 км), ранжирования внутри коммуны, поиска "PS в <500 м от адреса". Каждый результат содержит `geo_precision` ∈: - `"adresse"` — координаты BAN (улица/место/здание), `distance_km` точная. - `"etablissement_finess"` — координаты площадки FINESS (через `num_finess`), `distance_km` точная до площадки. - `"centroide_commune"` — центроид коммуны (~3 км), `distance_km` ОДИНАКОВАЯ для всех PS коммуны — НЕ ИСПОЛЬЗУЙТЕ для индивидуального ранжирования, только как фильтр зоны. Текущее покрытие: ~68,5 % точных, ~31,5 % остаточных `centroide_commune`. Гибридный режим = точные (с точностью до адреса) + центроиды (с точностью до коммуны) объединяются и сортируются глобально по `distance_km`. Фильтры: `profession_codes` (например `["10"]` Врач, `["60"]` Медсестра), `savoir_faire_codes` (узкая специальность DES/DESC), `mode_exercice_codes`. Коды `mode_exercice` ANS: L — либерал, S — наёмный, M — смешанный, R — заменяющий, B — волонтёр, A — прочее. Категория по умолчанию: Гражданские (C, ~97 % — либералы, частные наёмные, контрактники больниц). Opt-in: `include_agents_publics: true` добавляет Госслужащих (M, ~0,3 % — штатные PH, ARS, CNAM, Министерство образования, PMI, военные SSA); `include_etudiants: true` добавляет Студентов (E, ~2,5 % — интерны, экстерны, студенты медсестёр/акушерок). Справка: https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. ВНИМАНИЕ: номенклатуры разные — коды ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) — это ОТДЕЛЬНАЯ номенклатура от кодов Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — одно и то же число обозначает разные вещи (например, '10' = Врач в ANS, Нейрохирург в Ameli). НИКОГДА не передавайте код…

Выводит список всех медицинских работников (PS) департамента через RPPS (либералы + наёмные сотрудники). Для либералов, работающих по договору, предпочтительнее `professionnels_par_specialite_dept` (Ameli). Повторная пагинация через `offset`, пока `truncated=true`. Каждый геолокализованный результат содержит `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — читайте это поле, чтобы оценить надёжность координат `coords` (точные BAN/FINESS с точностью до метра против центроида коммуны ~3 км, неразличимые внутри коммуны). Опциональные фильтры: `profession_code`, `savoir_faire_code`, `mode_exercice_code`. Категория по умолчанию: Civil (C, ~97 % — либералы, частные наёмные сотрудники, контрактники больниц). Opt-in: `include_agents_publics: true` добавляет государственных служащих (M, ~0,3 % — штатные PH, ARS, CNAM, Министерство образования, PMI, военные медики SSA); `include_etudiants: true` добавляет студентов (E, ~2,5 % — интерны, экстерны, учащиеся медсестёр/акушерок). Справочник: https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. ВНИМАНИЕ: номенклатуры ANS (`profession_code`, `savoir_faire_code`) — это ОТДЕЛЬНАЯ номенклатура от кодов Ameli (`specialite_code`, `type_ps_code`) — одно и то же число обозначает разные вещи (например, '10' = врач по ANS, нейрохирург по Ameli). НИКОГДА не передавайте код Ameli в параметр ANS: фильтр вернёт пустой результат без ошибки. Узнавайте коды ANS через `lister_nomenclature(referentiel:'rpps_savoir_faire')`. Источник: Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — открытая лицензия v2.0.

Профиль демографии на уровне КВАРТАЛА (IRIS) — «спрос» территории (возраст, CSP, семьи, доход), для сопоставления с предложением медицинских услуг при выборе места размещения. Источник: INSEE RP 2022 + FILOSOFI 2021 (импортированные таблицы, гео 01.01.2024). Возвращает `LookupResult`, различаемый по `found`. Вход: РОВНО один из `point` (`lat`+`lon`) ИЛИ `code_iris` (9 символов). `rayon_km` опционально (0 < r ≤ 10) → ДВА режима: - БЕЗ `rayon_km` → профиль одного ÎLOT (~2000 жителей) под точкой / по коду. `mode: "ilot"`, `revenu_median` = реальная медиана островка. - С `rayon_km` → АГРЕГАТ по БАССЕЙНУ = островки, чей ЦЕНТРОИД попадает в круг (каждый островок учитывается 1 раз). `mode: "bassin"`, `population_bassin`, `nb_iris_agreges`, и `revenu_median_pondere` = ПРОКСИ (средневзвешенное по населению медиан покрытых островков — НЕ настоящая медиана бассейна) + `couverture` {`revenu_pct_population`, `iris_revenu_manquants`}, так как FILOSOFI покрывает только коммуны ≥5000 жителей. Доли `age` (part_65_plus/75_plus) и `csp` (руководители, средние специальности, служащие, рабочие, фермеры, ремесленники-торговцы, пенсионеры, прочие) — это отношения по сырым подсчетам (Σ/Σ). Для простого населения коммуны/департамента используйте `population`. `not_found` обоснован, если код отсутствует или точка за пределами метрополии / в море.

Скрещивает FINESS DREES ↔ SIRENE INSEE V3.11 и вычисляет оценку согласованности (Sørensen-Dice на биграммах) для каждого SIRET-кандидата. Полезно для подтверждения/опровержения сопоставления num_finess ↔ SIRET перед поиском или перекрёстной проверкой качества. Логика: 1. Получает FINESS (название организации + адрес с полями) 2. Получает SIRET-кандидаты через таблицу RPPS 3. Для каждого SIRET выполняет lookup SIRENE, затем вычисляет 3 подоценки: - `nom`: Dice по названию организации (FINESS vs SIRENE.uniteLegale) - `adresse`: Dice по полному адресу - `telephone`: бинарно 0/1 (сейчас всегда 0: SIRENE не раскрывает телефон) 4. Общая оценка = взвешивание (nom 0.5, adresse 0.4, tel 0.1) 5. Грубый вердикт: `match` (≥0.8) / `partial` (0.5..0.8) / `mismatch` (<0.5) Алгоритм ПУБЛИЧНЫЙ (Sørensen-Dice известен в литературе с 1948). Никакой добавленной стоимости Unilabs здесь — это открытый примитив. Собственные знания (маппинг вывесок ↔ SELAS) остаются на стороне Geo Intel. Формат: объект `LookupResult`. Когда `found: true`, возвращает `{ num_finess, candidates, skipped }`: - `candidates`: массив, отсортированный по убыванию `score_global` (лучшее совпадение первым) - `skipped`: SIRET-кандидаты, которые НЕ удалось согласовать (lookup SIRENE отвергнут или не найден), с указанием `reason`. Позволяет вызывающей стороне различать 'ни одного SIRET-кандидата не найдено' (`found: false` LookupResult.not_found) и 'N SIRET-кандидатов, но все отвергнуты SIRENE' (`candidates: []` + `skipped: [...]`).

Обратное геокодирование: по GPS-координатам находит ближайший адрес. Источник: IGN Géoplateforme. Покрытие только метропольная Франция + DOM: координаты вне зоны (например, Нью-Йорк) или в открытом море возвращают `null` (не ошибка: это отсутствие результата, а не сбой).

Перечисляет PS, привязанных к учреждению FINESS (`num_finess` — 9 цифр). Связка RPPS↔FINESS — отвечает на вопрос «кто работает в этой лаборатории / больнице / клинике?». `mode_exercice` разделяет частнопрактикующих, работающих на месте (по совмещению), и наёмных сотрудников. Покрытие: RPPS показывает эту связь, только если PS сам её заявил; наёмные сотрудники больниц / университетских больниц / клиник покрыты хорошо. Вывод компактный: `coords` и `distance_km` равны `null` (инструмент работает по учреждению, не пространственный — для геолокации используйте `etablissement_by_finess` с `num_finess`). Категория по умолчанию: Civil (C, ~97 % — частнопрактикующие, наёмные работники частного сектора, контрактники в больницах). Opt-in: `include_agents_publics: true` добавляет государственных служащих (M, ~0,3 % — штатные PH, ARS, CNAM, Éducation nationale, PMI, военнослужащие SSA); `include_etudiants: true` добавляет студентов (E, ~2,5 % — интерны, экстерны, учащиеся медсестёр и акушерок). Ссылка: https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/. Источник: Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Licence Ouverte v2.0

Находит PS по идентификатору (нечеткое сопоставление по триграммам, устойчивое к диакритике/опечаткам). Пример: "Dr Martin à Paris" → `nom: "Martin", departement: "75"`. Поле `nom` обязательно; `prenom` и `departement` уточняют результат. Сортировка по `match_score` ∈ [0..1] по убыванию (оценка триграммы pg_trgm). Оценка <0.5 означает частичную омонимию — вызывающая сторона должна подтвердить. Без `departement` точные омонимы ("Пьер Мартен") получают ВСЕ одинаковую оценку ~1.0 и не разделяются — при распространенной фамилии всегда фильтруйте по департаменту или имени. `truncated: true` = есть ещё результаты (ограничьте запрос, не листайте все). У каждого геолоцированного результата есть `geo_precision` ∈ {`"adresse"`, `"etablissement_finess"`, `"centroide_commune"`} — смотрите это поле, чтобы оценить надежность `coords` (точная координата BAN/FINESS с точностью до метра против центроида муниципалитета ~3 км, в пределах города не различает). Категория по умолчанию: Civil (C, ~97 % — частнопрактикующие, сотрудники частных клиник, контрактники больниц). Опционально: `include_agents_publics: true` добавляет госслужащих (M, ~0,3 % — штатные больничные врачи, ARS, CNAM, Министерство образования, PMI, военные врачи SSA); `include_etudiants: true` добавляет студентов (E, ~2,5 % — интерны, экстерны, учащиеся медсестер/акушерок). Ссылка: https://mos.esante.gouv.fr/NOS/TRE_R09-CategorieProfessionnelle/ Источник: Annuaire Santé, Agence du Numérique en Santé (ANS) — Открытая лицензия v2.0.

Проверяет, активно ли ещё медицинское учреждение FINESS, сверяя FINESS DREES ↔ RPPS (опора SIRET) ↔ DINUM (полный список SIRET для SIREN, включая закрытые). Обнаруживает закрытые SIRET, которые всё ещё числятся активными со стороны FINESS (у DREES задержка 1-2 месяца). **V0.16 — исправление последовательности M&A**: когда сайт сменил эксплуатанта (поглощение), старый закрытый SIRET и новый активный сосуществуют по одному адресу. Resolver теперь отдаёт предпочтение АКТИВНОМУ SIRET, находящемуся в той же локации, что и FINESS (геодезическое расстояние ≤ 100 м, перекалибровка V0.16.1 — геокодирование DREES помещает точку FINESS в десятках метров от реального адреса) — раньше вердикт мог ошибочно быть `ferme`, так как best_match выбирался только по совпадению адресов. Среди соседей по локации приоритет только у активного из ближайшей полосы: активный сосед с другого адреса вердикт не меняет. РЕАЛЬНО закрытый сайт остаётся `ferme` (нет активного SIRET в той же локации). Логика: 1. Поиск FINESS для получения наименования юрлица + адреса + телефона DREES 2. Кандидаты SIRET через resolver: опора RPPS, затем fallback гео DINUM /near_point (получает ВСЕ SIRET вокруг адреса FINESS, активные И закрытые — захватывает нового эксплуатанта, невидимого со стороны RPPS) 3. `best_match` = АКТИВНЫЙ SIRET, co-локализованный с FINESS, если такой есть; иначе лучший кандидат (возможно, закрытый). Co-локализация — это георасстояние, а не текстовое совпадение. 4. **2 отдельных вердикта**: - `verdict_site` (`actif` / `ferme` / `indetermine`): на основе `best_match.actif`. Это вердикт, который важен для территориального аудита. - `verdict_groupe` (`actif` / `ferme` / `indetermine`): на основе административного статуса родительского юрлица (поле `actif` DINUM). Активное юрлицо может спокойно иметь закрытый сайт. **Формат ответа**: объект `LookupResult`, различаемый по `found`. Если `found: true`, полезная нагрузка содержит `finess` (вид DREES), `candidates` (обогащённый список — каждый кандидат содержит `distance_finess_m`), `best_match`,...