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,...