MCP Server pour l'API open data du gouvernement de Nouvelle-Calédonie (data.gouv.nc)
Server provides 6 well-named tools with clear, actionable French descriptions and complete JSON Schema input definitions. All tools follow verb_noun naming conventions (list_, get_, query_). Descriptions are substantive (100-200 chars), exceeding the rubric minimum. Input schemas include types, required fields, and parameter descriptions. However, NO output schemas are documented, LLMs cannot predict what fields will be returned or plan downstream chaining. Error handling is minimal: the server throws generic HTTP errors without recovery guidance or actionable messages. No parameters use enums despite several opportunities (facet names like 'theme', 'publisher', 'keyword', 'license' are constrained sets). The server defaults limit=20 and offset=0 appropriately, avoiding destructive defaults. All tools are read-only (no state mutation), reducing risk. Overall, this is a solid data-access server with excellent parameter clarity but missing output documentation and error sophistication.
Récupère les informations détaillées d'un jeu de données : description complète, champs disponibles, organisation productrice, date de mise à jour, nombre d'enregistrements.
Liste les valeurs distinctes d'un champ dans un jeu de données spécifique. Utile pour connaître les communes, catégories ou années disponibles dans un dataset.
Retourne l'URL de téléchargement d'un jeu de données en CSV. Pratique pour obtenir un export complet sans limite d'enregistrements.
Liste les valeurs disponibles pour filtrer le catalogue (thèmes, organisations, mots-clés, licences). Utile pour découvrir les catégories de données disponibles.
Liste les jeux de données disponibles sur data.gouv.nc. Peut filtrer par mot-clé, thème ou organisation. Retourne les métadonnées : ID, titre, description, thème, nombre d'enregistrements.
Interroge les enregistrements d'un jeu de données avec filtres ODSQL, tri et sélection de colonnes. Utiliser pour extraire des données précises.
No output schemas documented. LLMs cannot predict returned fields, forcing them to guess what data structure to expect or parse. This breaks tool chaining and wastes context on exploration.
get_facets parameter 'facet' lacks an enum. Valid values (theme, publisher, keyword, license) are implied in the description but not machine-readable. LLMs may hallucinate invalid facet names.
Error handling does not guide recovery. Generic HTTP errors (e.g. '404: Not Found') offer no actionable next step. Should return 'Dataset not found. Try list_datasets() to find available datasets.' or similar.
| Scored | Grade | Overall | Spec posture | Rubric |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09-22 | C | 69 | 2026-07-28+ | v2 |
| 2026-03-09 | D | 57 | - | v1 |
query_records 'group_by' parameter is documented but optional and unconstrained. ODSQL group syntax is non-obvious; description should include a concrete example or link to ODSQL grammar.