MCP server

TrustyData Official

app.trustydata/trustydata

Checked 26 Oct 2026, 08:29 UTC · Connected to it and listed its tools

French address quality, geocoding, routing, company lookup & catchment stats (BAN, INSEE, OSM).

Website Source

At a glance

Type

MCP server

Publisher

trustydata.app (verified by the MCP Registry)

Status

Working at last check

Tools

11

Token cost

About 7,266 tokens per request

Sets up in

Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, VS Code, Antigravity, ChatGPT, OpenAI API, Grok

Last checked

26 Oct 2026, 08:29 UTC

Connect it to your agent

Add to CursorAdd to VS CodeVS Code Insiders

Opens the app, which shows the server and asks you to confirm. For other apps, copy the setup below.

Claude Code

claude mcp add --transport http trustydata https://mcp.trustydata.app/mcp

Claude Desktop

Settings → Connectors → Add custom connector, and paste the URL.

Codex (config.toml)

[mcp_servers.trustydata]
url = "https://mcp.trustydata.app/mcp"

Gemini CLI

{"mcpServers":{"trustydata":{"httpUrl":"https://mcp.trustydata.app/mcp"}}}

Cursor

{"mcpServers":{"trustydata":{"url":"https://mcp.trustydata.app/mcp"}}}

VS Code

{"servers":{"trustydata":{"type":"http","url":"https://mcp.trustydata.app/mcp"}}}

Antigravity

agy mcp add trustydata https://mcp.trustydata.app/mcp

ChatGPT

Settings → Apps & Connectors → Advanced settings: turn on Developer mode, then Create a connector and paste the URL. Which plans can do this varies.

OpenAI API (Responses tools)

{"type":"mcp","server_label":"trustydata","server_url":"https://mcp.trustydata.app/mcp","require_approval":"always"}

Grok (xAI API tools)

{"type":"mcp","server_label":"trustydata","server_url":"https://mcp.trustydata.app/mcp"}

Tools

• compute_route ~651 tokens
  Calcule un itinéraire complet entre une origine et une destination sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo : distance, durée, étapes de navigation en français, boîte englobante et géométrie encodée (polyline6). Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut), `walki
• get_address_details ~144 tokens
  Récupère le détail complet d'une adresse via son identifiant (id renvoyé par search_address ou verify_address). Outil de drill-down : les détails sont déjà inclus inline par les deux autres outils. Plan minimum : Discovery.
• get_company_details ~427 tokens
  Fiche détaillée d'une entreprise ou d'un établissement français (base SIRENE). Un seul identifiant, deux usages : un SIRET (14 chiffres) renvoie la fiche de CET établissement ; un SIREN (9 chiffres) renvoie celle du SIÈGE de l'entreprise. Structure de la réponse : la racine décrit l'ÉTABLISSEMENT (a
• route_matrix ~714 tokens
  Calcule une matrice de distances et durées entre N origines et M destinations (jusqu'à 25×25) sur le réseau France (OpenStreetMap), au choix en voiture, à pied ou à vélo. Sans géométrie ni consignes : pour un itinéraire détaillé, utilise compute_route. Mode de déplacement : `car` (voiture, défaut),
• search_address ~280 tokens
  Recherche des adresses françaises à partir d'un texte libre (même partiel) et renvoie des candidats classés par pertinence (score 0-1). Pour confirmer UNE adresse précise, préfère verify_address. Chaque candidat porte les trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `lign
• search_company ~938 tokens
  Recherche des entreprises et des établissements français dans la base SIRENE (INSEE), par nom, SIREN, SIRET, ville, code postal, code NAF, ou par proximité géographique. IMPORTANT : un résultat est TOUJOURS un ÉTABLISSEMENT (un SIRET), jamais une entreprise — même groupé par entreprise, où le SIREN
• search_locality ~678 tokens
  Recherche ET liste des communes françaises. Deux usages : (1) retrouver une commune précise par nom, code postal ou code INSEE (renseigne `query`) ; (2) LISTER/FILTRER les communes d'un département ou d'une région, avec une fourchette de population optionnelle — `query` est alors inutile. Exemple :
• search_nearby ~507 tokens
  Recherche les adresses du référentiel officiel (BAN) situées dans un rayon de `radius_m` mètres (1 à 50 000) autour d'un point central, triées par distance croissante. Le point central est SOIT une adresse libre (`address`), SOIT un couple `lat`+`lon` WGS84 — jamais les deux. Une adresse libre est r
• verify_address ~363 tokens
  Vérifie et normalise une adresse française contre le référentiel géographique officiel (BAN). Renvoie un verdict (match_exact, match_probable, aucun_match) et l'adresse canonique, déjà découpée en trois lignes postales prêtes à écrire (`ligne_voie`, `ligne_complement`, `ligne_commune`) — à utiliser
• zone_compare ~1493 tokens
  Compare de 2 à 10 zones de chalandise en un seul appel et mesure leur cannibalisation. Pour chaque zone, rend exactement ce que `zone_stats` rend (`population`, `menages`, `niveau_de_vie_moyen`, `ages`, `sexe`, `menages_profil`, `logements`, `csp`, `potentiel_depense`, `immobilier`, `activites`, `de
• zone_stats ~1071 tokens
  Rend ce que l'INSEE sait de ceux qui habitent une zone de chalandise : `population`, `menages`, `menages_pauvres` (sous le seuil de pauvreté), `niveau_de_vie_moyen` (euros par personne et par an — une moyenne, jamais une médiane), `iris_couverts` (quartiers IRIS touchés), `surface_km2`, et `carreaux

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