McpDiffusion est un serveur MCP développé par l'INSEE qui expose des données publiques françaises via un protocole standardisé. Il agrège trois sources majeures : les publications officielles, les jeux de données détaillés et les définitions conceptuelles de l'INSEE. Destiné aux modèles de langage (LLM), il permet d'interroger ces données de manière structurée et automatisée, offrant ainsi un accès unifié à des informations économiques, démographiques et sociales essentielles pour l'analyse et la recherche.

Ce projet propose un service public de diffusion de cartes vectorielles et de données géographiques. Il permet aux utilisateurs d'accéder à des styles de cartes personnalisables (comme OSM Bright, Positron ou Dark Matter) et d'explorer des jeux de données géospatiales variés, incluant des découpages administratifs, des cadastres et des données marines. L'objectif est de faciliter l'accès et l'utilisation des données géographiques pour des applications publiques ou privées.

Plateforme officielle française dédiée à l'ouverture et à la diffusion des données publiques. Elle permet aux administrations, collectivités et acteurs publics de publier leurs jeux de données, et offre aux citoyens, entreprises et développeurs un accès centralisé à ces informations. L'objectif est de favoriser la transparence, l'innovation et la création de services à partir des données publiques.

Plateforme publique française dédiée à l'accès, la visualisation et la publication de données géographiques et cartographiques. Elle permet aux citoyens, collectivités et professionnels d'explorer des cartes de référence (IGN, BD Topo, etc.), de rechercher des données spatiales, de publier leurs propres jeux de données et de contribuer à l'amélioration des cartes via des signalements. Le service intègre des outils d'analyse spatiale, de calcul d'itinéraires et de gestion collaborative des données territoriales.

Ce serveur MCP fournit un accès simplifié aux jeux de données publics publiés sur data.gouv.fr. Il permet aux utilisateurs de rechercher et d'obtenir des données gouvernementales structurées pour des analyses ou des intégrations dans d'autres applications. Le projet s'inscrit dans la démarche d'ouverture des données publiques en France.

Melodi est un package R développé par l'Insee pour faciliter l'accès aux données et métadonnées ouvertes de l'institut. Il permet aux utilisateurs de télécharger, parcourir et filtrer des jeux de données statistiques publics, ainsi que d'explorer les métadonnées associées. L'outil s'adresse aux chercheurs, analystes et toute personne souhaitant exploiter les données officielles françaises de manière simplifiée et programmatique.

Ce projet est un serveur MCP (Model Context Protocol) qui permet aux assistants IA (comme ChatGPT, Claude ou Mistral) d'interagir directement avec les données ouvertes de data.gouv.fr. Il offre une interface unifiée pour rechercher, explorer et analyser des jeux de données publics français, facilitant ainsi l'accès à l'information sans nécessiter de navigation manuelle sur le site. Le serveur expose des outils pour interroger des ensembles de données, des ressources associées et des métriques, ainsi que des APIs tierces cataloguées sur la plateforme.

Projet visant à affiner des modèles de langage open source en utilisant des données issues de services publics français. L'objectif est d'améliorer l'efficacité et la pertinence des outils d'intelligence artificielle pour les administrations, en facilitant l'accès à des jeux de données structurés et adaptés. Le projet s'inscrit dans une démarche d'innovation ouverte et collaborative pour moderniser les services publics.

CKAN est une plateforme open-source de gestion et de publication de données. Il s'agit d'un dépôt de code source qui permet d'intégrer des fonctionnalités de CKAN dans une instance uData. Cela facilite la recherche et l'accès à des jeux de données, ainsi que l'intégration de données provenant de différentes sources. Le harvester est automatiquement disponible comme choix de backend une fois installé.

Ce projet vise à exploiter le texte intégral des publications scientifiques pour en extraire des informations clés comme les financements, les logiciels, les jeux de données ou les essais cliniques mentionnés. Il s'appuie sur des modèles d'IA entraînés à identifier ces éléments dans les articles, en s'appuyant sur des corpus ouverts comme ceux du Moniteur de la Science Ouverte française. Les outils et données générés sont partagés en accès libre pour favoriser leur réutilisation par la communauté scientifique et des acteurs comme OpenAlex.