# France Data MCP Muse connector

From musedirectory.ai, the independent directory of Meta Muse connectors. Not affiliated with Meta.

## France Data MCP

French public data for healthcare site selection: demographics, competitors, real estate, health infrastructure.

- Record: https://musedirectory.ai/connector/france-data-mcp
- Category: Research & Data
- Developer: cturkieh
- Muse status: Extra setup. Not in Muse's Connectors list yet. Muse can still use it: its page gives you a request to paste into Muse.
- Health: Working, 916ms, checked 2026-09-28T07:15:51Z
- Endpoint: https://france-data-mcp.vercel.app/mcp
- Auth: No account needed; Pricing: unknown
- Screening: Screened, no issues found (2026-09-24T03:21:06Z)
- Source: Found in the official MCP Registry (io.github.cturkieh/france-data-mcp) https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=io.github.cturkieh%2Ffrance-data-mcp

Connects to French government databases (INSEE, FINESS, RPPS, SIRENE, IGN) to help healthcare businesses research markets. Find health professionals, facilities, population profiles, real estate trends, and competitor locations by geography or administrative area.

Example request: "Show me the demographics and competing labs within 5 km of a potential clinic location in Lyon, plus recent construction permits in the area."

How to connect: Not in Muse's Connectors list yet, but Muse can still use it. Paste this into Muse: "Use France Data MCP to help me. It is a free service with an MCP server at https://france-data-mcp.vercel.app/mcp. It does not need an API key. Ask me before you share anything with it." Muse asks before it shares anything with the app's site. Meta does not review apps used this way, so only use ones you trust. We tested this in the Muse app on September 24, 2026: Muse used an app's link directly this way and returned a live answer.

Tools:
- autocomplete_commune: Recherche de communes françaises par nom, code postal ou code INSEE. Idéal pour autocomplétion. Source : geo.api.gouv.fr (DINUM/Etalab). Un (au moins) parmi `nom`, `codePostal`, `code` est requis. Alias acceptés : `q`/`query`/`search` → `nom`, `codepostal`/`postal_code` → `codePo
- get_commune_by_code: Récupère une commune par son code INSEE. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `found: true` → champs commune à plat (nom, codesPostaux, centre…). `found: false` → `{ found: false, key, lookupStatus: 'not_found', message }` orientant vers `autocomplete_commune`
- geocode_adresse: Géocode une adresse française en coordonnées GPS. Source : IGN Géoplateforme (data.geopf.fr). Précision au numéro de rue. Le champ `score` (0-1) qualifie la fiabilité du match : >= 0.8 fiable, < 0.5 = match douteux (souvent un fallback rue/commune sans rapport avec l'adresse dema
- reverse_geocode: Géocodage inverse : à partir de coordonnées GPS, retrouve l'adresse la plus proche. Source : IGN Géoplateforme. Couverture France métropolitaine + DOM uniquement : des coordonnées hors zone (ex. New York) ou en pleine mer renvoient `null` (pas une erreur — c'est l'absence de résu
- population: Population d'une COMMUNE (code INSEE 5 car.), d'un DÉPARTEMENT (2-3 car.) OU d'un IRIS infracommunal (9 car.) — granularité auto-détectée par la longueur du `code`. Retourne un `LookupResult` discriminé par `found`. - IRIS (9 car., ex `751103701` = commune `75110` + IRIS `3701`) 
- profil_iris: Profil démographique au grain QUARTIER (IRIS) — la « demande » d'un territoire (âge, CSP, familles, revenu), à croiser avec l'offre de soins pour l'aide à l'implantation. Source : INSEE RP 2022 + FILOSOFI 2021 (tables ingérées, géo 01/01/2024). Retourne un `LookupResult` discrimi
- entreprises_in_radius: Recherche d'entreprises françaises avec filtres NAF, code postal, département ou rayon géographique. Couvre tous secteurs (santé via NAF 8690B, 4773Z, 8710A, 8621Z, etc.). Source : DINUM Recherche Entreprises (SIRENE + RNE). Renvoie CA, dirigeants, tranches d'effectif et dates de
- entreprise_by_siren: Récupère le détail d'une entreprise française par son SIREN (9 chiffres) : raison sociale, NAF, finances historiques, dirigeants, établissements. Source : DINUM Recherche Entreprises. **Format de retour** : objet `LookupResult` discriminé par `found`. - `found: true` → l'entrepri
- data_freshness: Retourne la fraîcheur des dumps de données ingérés côté serveur : FINESS / ANS (flux quotidien, ingéré le 1er et le 15 du mois), Annuaire Santé Ameli (hebdomadaire), RPPS / Annuaire Santé ANS (mensuel), Centres de Santé CNAM (hebdomadaire), IRIS INSEE (annuel), permis de construi
- compare_raison_sociale_finess_vs_rpps: Compare la raison sociale FINESS DREES vs RPPS / Annuaire Santé ANS pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne juste les deux libellés + un statut de comparaison. Le caller décide quoi faire de la divergence. Utilité : RPPS reflète souvent plus
- compare_adresse_cnam_vs_finess: Compare l'adresse d'un centre de santé côté CNAM (Annuaire santé Ameli) vs FINESS DREES pour un même num_finess. Primitive brute SANS interprétation métier — retourne les deux adresses, un `score_dice` (0..1, informatif ; `null` si non comparable car `finess_absent`) et un `statu
- historique_etablissement: Reconstitue la timeline complète d'un établissement de santé (ouvertures, fermetures, changements de NAF/enseigne) en croisant FINESS DREES ↔ resolver SIRET (RPPS + DINUM) ↔ SIRENE INSEE V3.11. Lit les `periodesEtablissement` complètes pour chaque SIRET candidat. **V0.7.0** : SIR
- reconcilier_finess_sirene: Croise FINESS DREES ↔ SIRENE INSEE V3.11 et calcule un score de cohérence (Sørensen-Dice sur bigrammes) pour chaque SIRET candidat. Utile pour confirmer/infirmer un appariement num_finess ↔ SIRET avant prospection ou cross-check qualité. Logique : 1. Récupère FINESS (raison socia
- verifier_site_actif: Vérifie si un établissement de santé FINESS est encore en activité en croisant FINESS DREES ↔ RPPS (pivot SIRET) ↔ DINUM (liste complète des SIRET du SIREN, incluant les fermés). Détecte les SIRET fermés encore listés actifs côté FINESS (DREES a 1-2 mois de retard). **V0.16 — fix
- etablissement_by_siret: Récupère le détail d'un établissement par son SIRET (14 chiffres) via l'API SIRENE INSEE V3.11 : raison sociale de l'unité légale, enseigne commerciale, NAF de l'établissement, dates de création/fermeture, statut administratif actif/fermé, adresse complète, tranche d'effectif. So
- etablissements_finess_in_radius: Recherche d'établissements de santé FINESS dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Filtrable par familles. 24 valeurs disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, ehpad, residence_autonomie, senior_accompagneme
- etablissements_finess_by_categorie: Liste des établissements FINESS par famille, avec filtre département ou commune optionnel. Pas de rayon — pour énumération exhaustive d'une zone administrative. 24 familles disponibles : mco, ssr, sld, had, psychiatrie, dialyse, ambulatoire, labo, imagerie, pharmacie, msp_cpts, e
- etablissement_by_finess: Récupère le détail complet d'un établissement de santé par son numéro FINESS (9 chiffres) : raison sociale, catégorie + famille, adresse complète (voie + CP + ville + code INSEE + département), coordonnées GPS, téléphone. Retourne un objet `LookupResult` discriminé par `found`. `
- etablissement_finess_by_nom: Cherche un établissement de santé par son NOM (« Institut Gustave Roussy », « Hôpital Foch », « Clinique Pasteur ») et rend ses fiches FINESS avec coordonnées exactes. À APPELER AVANT tout géocodage dès que le lieu cité est un hôpital, une clinique, un centre, un institut, un EHP
- centres_sante_in_radius: Recherche des Centres de Santé (CDS) dans un rayon géographique (PostGIS ST_DWithin). Source : Annuaire santé Ameli, Assurance Maladie (mention obligatoire L.1461-2 CSP — sync hebdomadaire CNAM). Différenciateur métier vs `etablissements_finess_in_radius` filtré famille=124 : exp
- centres_sante_by_finess: 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` → 
- professionnels_in_radius: Recherche de professionnels de santé libéraux conventionnés dans un rayon géographique. Précision géo HYBRIDE depuis le géocodage BAN (Chantier C) : ~77 % des PS sont géolocalisés à l'adresse précise (rue/bâtiment, `distance_km` exacte au m près), ~23 % restent au centroïde commu
- professionnels_par_specialite_dept: Liste des professionnels de santé libéraux conventionnés d'un département, avec filtres optionnels par spécialité ou type de PS. Pour énumération administrative — pas de rayon. Codes type_ps Ameli présents en base (3) : '1' médecins, '2' auxiliaires médicaux (fourre-tout : IDE, k
- lister_nomenclature: 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
- professionnels_rpps_in_radius: Trouve les PS dans un rayon via RPPS (Annuaire Santé ANS — **tous statuts** : libéraux + salariés + mixtes + remplaçants ; vs `professionnels_in_radius` Ameli = libéraux conventionnés seuls). **Param critique `precise_only`** — Défaut `false` (mode hybride). À `true` : ne renvoie
- professionnels_rpps_par_dept: Liste tous les PS d'un département via RPPS (libéraux + salariés). Pour les libéraux conventionnés uniquement, préférer `professionnels_par_specialite_dept` (Ameli). Re-paginer via `offset` tant que `truncated=true`. Chaque résultat géolocalisé porte `geo_precision` ∈ {`"adresse"
- rpps_dans_etablissement: 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 qu
- densite_sante: Densité de santé pour 100 000 habitants — `cible: professionnels` (RPPS) OU `cible: etablissements` (FINESS). Niveau **département** (`code_dept`) OU **commune** (`code_insee` / `nom_commune`). Exactement un scope des trois requis. Croise le count (RPPS ou FINESS) et INSEE Melodi
- panorama_sante_territoire: 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
- inspect_site: 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 + 
- rpps_search_by_name: 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 = hom
- professionnel_by_rpps: Récupère la fiche complète d'un PS par identifiant national (`rpps_id` / IDNPS, 11 ou 12 chiffres — IDs émis depuis 2020 ont un préfixe `"81"` = 12 chars ; anciens IDs = 11 chars). Renvoie N entrées quand le PS exerce sur plusieurs sites (1 par site, chacun avec sa propre `geo_pr
- finess_sirene_coverage_in_radius: Compare la couverture du référentiel FINESS DREES (sites physiques agréés LBM/pharmacie/etc.) au référentiel SIRENE DINUM (SIRET physiques actifs au NAF cible) dans un rayon géographique. Métrique : ratio sites FINESS / SIRET SIRENE. Utile pour détecter une sur-déclaration FINESS
- panorama_implantation_complet: 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), `concurren
- enrichir_concurrents: 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/… + `
- dynamique_immobiliere: Dynamique immobilière et potentiel de croissance d'une zone (point + rayon). Combine 3 sources officielles : permis de construire (Sit@del/SDES, maille COMMUNE — logements autorisés/commencés récents → habitants attendus), zones AU du PLU (Géoportail de l'Urbanisme/IGN — futurs q
- cout_foncier: Coût du foncier d'une zone (point + rayon) : prix médian au m² RÉSIDENTIEL bâti — maisons + appartements UNIQUEMENT, PAS les locaux commerciaux/professionnels (+ quartiles p25/p75), volume de ventes, période couverte. Source DGFiP DVF (ventes réelles géolocalisées). Pour un local

Screening checks:
- MCP handshake: pass (Answered in 274ms)
- Domain against threat feeds (Cloudflare security DNS): pass (france-data-mcp.vercel.app not flagged)
- Published packages against the OSV malicious-package database: pass (No malicious-package advisories)
- Hidden instructions or invisible characters in tool text: pass (37 tools read, nothing found)
- Inputs asking for passwords, card numbers or seed phrases: pass (None found)
- Domain and redirects: pass (Domain registered 2431 days ago)
- AI review of purpose and tool behavior: pass (No concerns)