Données ouvertes de référence

Utiliser les données du portail avec l'IA

Accédez aux données de l'opendata directement depuis vos outils d'intelligence artificielle

Posez des questions en langage naturel et obtenez des réponses précises, sans avoir à naviguer dans les interfaces de recherche ou à écrire de requêtes.

1 - Qu'est-ce que MCP ?

MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert qui permet aux applications d'intelligence artificielle de se connecter à des sources de données externes, des outils et des services. Créé par Anthropic (l'entreprise derrière Claude), ce protocole est devenu un standard pour connecter les assistants IA aux données.

Avant MCP, chaque application IA nécessitait une intégration personnalisée pour accéder à des données spécifiques. Aujourd'hui, MCP résout ce problème avec une interface unique :

  • Plus besoin de coder des intégrations sur mesure
  • Accès direct aux données en langage naturel
  • Interrogation précise de vos jeux de données
  • Gain de temps significatif pour l'analyse de données

Le connecteur MCP Koumoul fonctionne avec les principaux assistants IA du marché et outils agentiques :

  • Mistral (chat.mistral.ai)
  • Opencode (agentique opensource)
  • Claude (Anthropic)

2 - Configuration rapide

2.1 - Configurer le connecteur avec Mistral

  1. Créez un compte sur mistral.ai ou connectez-vous

  2. Dans la barre de navigation de gauche, cliquez sur Intelligence puis Connecteurs

  3. Cliquez sur le bouton + Ajouter un connecteur

  4. Dans la fenêtre de configuration :

    • Sélectionnez Connecteur MCP personnalisé
    • Nommez votre connecteur (ex: "Données Koumoul")
    • Indiquez l'URL du serveur MCP :
      https://opendata.koumoul.com/mcp-server/datasets/mcp
    • Ajoutez une description (optionnel)
    • Cliquez sur Connexion

  5. Votre connecteur apparaît dans la section Connecteurs personnalisés

  6. Dans le chat, sélectionnez votre connecteur dans le menu déroulant pour l'utiliser

Important : Pour éviter que l'IA n'utilise le web plutôt que vos données, précisez dans vos demandes : "Utilise exclusivement le connecteur MCP"

2.2 - Configurer le connecteur avec Opencode

  1. Créer un fichier opencode.json à la racine du projet (ou éditez celui existant)

  2. Complétez le fichier :

{
  "mcp": {
    "koumoul": {
      "type": "remote",
      "url": "https://opendata.koumoul.com/mcp-server/datasets/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

3. Rédémarrez Opencode

4. Vous pour activer / désactiver le connecteur avec la commande /mcps

2.3 - Configurer le connecteur avec Claude Desktop

  1. Ouvrez les paramètres de Claude Desktop

  2. Allez dans la section Developer

  3. Ajoutez un nouveau serveur MCP avec l'URL :

    https://opendata.koumoul.com/mcp-server/datasets/mcp

  4. Redémarrez Claude Desktop

3 - Le connecteur MCP du portail

3.1 - Points forts

Notre connecteur MCP permet d'analyser les données stratégiques et volumineuses sans téléchargement . Grâce au moteur d'indexation du portail, les réponses arrivent en quelques secondes, même sur des données volumineuses. Plus de CSV à télécharger, de nettoyage ou de géocodage, les données sont structurées et prêtes à l'emploi.

Pour les données géographiques, il est possible de reproduire des parcours que l'on a avec les visualisations cartographiques : des qu'il y a une adresse dans le prompt, elle est géocodée puis les coordonnées sont utilisées pour faire un filtrage dans un rayon (avec tri sur la distance au centre).

3.2 - Les outils disponibles

Le connecteur MCP Koumoul met à votre disposition sept opérations principales pour interagir avec vos données :

  • Recherche de jeux de données (search_datasets) : Rechercher des jeux de données par mots-clés en français
  • Description d'un jeu de données (describe_dataset) : Afficher les métadonnées complètes (schéma, exemples, licence, couverture)
  • Recherche dans les données (search_data) : Interroger les données avec filtres full-text, géographiques, temporels
  • Agrégation de données (aggregate_data) : Calculer des statistiques groupées (somme, moyenne, min, max, comptage)
  • Calcul de métriques (calculate_metric) : Calculer des statistiques globales sur une colonne
  • Liste des valeurs d'un champ (get_field_values) : Lister les valeurs distinctes d'une colonne
  • Géocodage d'adresses (geocode_address) : Convertir des adresses en coordonnées géographiques via IGN

4 - Exemples d'utilisation

Voici quelques exemples de questions que vous pouvez poser à votre assistant IA :

Question Réponse
Quelle est la pharmacie la plus proche de la gare de vannes ? Voir le résultat

Ressources complémentaires