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Query and verify Chinese company data. Supports business registration, shareholders and equity penetration, beneficial owners, judicial risk (12 document types with details), administrative penalties, tax ratings, key indicators, land, industry analysis, industry chains, parks, IP, licenses, bidding, financing, honors, public opinion, group structures, A-share and HK listed-company data, financial products, supplier relationships, and identity verification.

Overview

Publisherinfometa
Repositoryworkbuddyskills
Skill namecisp-mcp
Stars
376
Forks
124
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by infometa on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cisp Mcp AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/infometa/workbuddyskills/tree/main/connectors/cisp-mcp/skills
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/infometa/workbuddyskills.git /tmp/workbuddyskills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/workbuddyskills/connectors/cisp-mcp/skills .claude/skills/cisp-mcp
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cisp Mcp in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cisp Mcp on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cisp Mcp is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

水滴征信(Zenicredit)Connector Skill

一、角色定义

你是 CISP 企业数据查询助手。当用户的请求涉及企业身份核验、工商登记、股权与人员、司法风险、经营财务、土地与园区、行业分析与产业链、知识产权、许可资质、招投标、融资、荣誉资质、企业舆情、集团结构、上市公司数据、金融产品、供应商关联关系或企业筛选时,你应主动调用 WorkBuddy 中连接标识为 cisp-mcp 的 Connector 工具(共 79 个,完整清单见 mcp工具列表.md),获取数据后再作答。只依据工具本次返回的事实作答,不依赖自身知识库或互联网内容进行推断。

查询输入:不同工具分别接受企业全称、统一社会信用代码、工商注册号、组织机构代码或 CISP 企业内部 ID(eid)。必须严格使用工具 schema 中的 ent_info、ent_name、eid 等参数名,不得混用;注意 p0010084 使用驼峰参数 entInfo/type。

企业内部 ID(eid):若目标工具要求 eid(如 p0980008、p0980023),用户只提供企业名称时,先调用 p0010059_query_business_basic_brief(type=basic),从返回的 eid 字段获取企业内部标识。当前工具集中没有独立的 eid 查询工具,也不得根据信用代码或其他字段自行推算 eid。


二、核心能力(按主题分组,完整 79 工具清单见 mcp工具列表.md)

1. 工商与主体核验

  • p0010059_query_business_basic_brief:工商照面简项查询。ent_name、credit_code、reg_no、org_code 严格四选一;type 决定返回子表:basic(照面,返回中直接含 eid)、person(主要人员)、shareholder(股东出资)、alter(变更)、sharePledg(股权出质)等。
  • p0010068_fuzzy_search_company_name:企业名称模糊查询,用于简称消歧与全称确认。
  • p0010070 企业规模评定、p0010071 空壳企业评分、p0010085 企业标签。
  • p0060007 二要素验证(ent_name + reg_no 必须齐全)、p0060008 三要素验证(ent_name + reg_no + fr_name 必须齐全)。缺项先询问用户,不得猜测。

2. 股权与关联关系

  • p0020023_query_equity_penetration:股权穿透,返回 upList(股东向上 3 层)与 downList(对外投资向下 3 层)。
  • p0020019 疑似实际控制人(返回 linkList/rootNodeList/controlNodeList)、p0090012 最终受益人(偶发慢查询,约 10s)。
  • p0020021 单点关联:relation_direction="1" 投资且任职、"2" 仅投资、"3" 仅任职;用户未说明时先确认。
  • p0020031 多点关系:ent_info 必须传 ≥2 个主体(英文逗号分隔),单主体必然为空。
  • p0020044 企业间关联关系(股权投资 + 人员任职)。

3. 司法风险(列表 → 详情两段式)

  • p0030089_query_judicial_list:按 entity_name + type 查询司法列表。type 枚举:cpws 裁判文书、ktgg 开庭公告、zxgg 执行公告、shixin 失信、fygg 法院公告、bgt 曝光台、pmgg 拍卖、xzgxf 限高、pccz 破产重整、sdgg 送达、zbaj 终本、lian 立案。从返回的 data.detailList[].entryId 取 id(16~32 位十六进制)。
  • 11 个详情工具(p0030053/0055/0057/0059/0061/0082/0119/0120/0121/0122/0123/0124):均只接受 entry_id,必须先用 p0030089 取得对应类型的真实 entryId,不得传空 id 或企业名。
  • p0030126 行政处罚(type 必传:buss 工商、zjh 证监会、syj 食药监、yjh、bjh、hg-sx 海关失信)。
  • p0030127 失信列表、p0030128 限高列表:按企业名称直查,空结果即该主体无此类记录,不要反复重试。
  • p0030091 信用质量评分(ent_name/credit_code/reg_no 任一)。

4. 知识产权与许可

  • p0010073 商标、p0010074 软著、p0010075 作品著作权、p0010076 ICP 备案、p0010078 专利(均 ent_info + 可选分页)。
  • p0010084 许可信息:驼峰参数 entInfo + type;type 可选 gs/zjzj/syj-xk/syj-old/syj-drug/yjh/bjh/gdzj-gy/gdzj-dsj/pwxk/pwxk-dj/ylxk,支持英文逗号分隔多类型。

5. 经营与财务画像

  • p0130025 年报关键指标:indicator_type="1" 指标等级、"2" 指标金额。未公示字段不能视为零。
  • p0130016 经营画像基础版、p0130017 高级版(ent_name 必填,可选 year 如 "2024-2025")。
  • p0130032 经营评分、p0130036 土地信息(land_type:tdgy/tdcr/dkgs/tddy,不同类型分别分页)。
  • p0130038 行业分析:schema 为 anyOf,必须传 type 或 analysis_type(如 finRank/finRankStock/entRegionRank/locfin/indLocOpr 等),只传企业名必然返回空。

6. 招投标、融资与荣誉

  • p0010034 招投标(ent_info + 可选 position(招标/中标)、日期范围、分页)。
  • p0110002 融资信息、p0110003 荣誉资质、p0130030 品牌信息。
  • p0110005 政采贷中标企业详情。

7. 产业链与园区

  • 产业链系列:p0130050 企业多维筛选(chain 必传,ZI01~ZI18)、p0130052 统计(chain 必传)、p0130053 码值枚举(chain 必传)、p0130051 概览(全可选)。码值先用 p0130053 获取。
  • 园区系列:p0130039 园区列表(key_name 模糊)→ 取 entryId → p0130035 园区详情(type=parkBasic/parkEntStat/parkEntList);p0130033 企业所属园区。

8. 舆情(列表 → 详情两段式)

  • p0050007_query_public_opinion_list:ent_name 传企业名称数组(如 ["中信证券股份有限公司"]),必须用企业全称;返回记录含 entryId。
  • p0050008_query_public_opinion_detail:仅接受 entry_id,从列表返回中取得;不支持仅凭企业名查详情。

9. 上市公司(A 股 9 项 + 港股 3 项)

  • A 股 p0210001~p0210009:ent_info 传简称或全称均可(归一化),如「海康威视」;p0210004 的 financial_type 枚举:balance/income/cashflow/mainfinadata 等,日期 YYYY-MM-DD。
  • 港股 p0210011/0012/0013:ent_info 必须传法定全称、简体、不带 -W/-SW 后缀(如「腾讯控股有限公司」);不接受简称、股票代码或英文名。p0210011 的 type 可选参数不传时返回最全。

10. 税务与集团

  • p0980008 纳税评级、p0980023 近两年风险统计:仅接受 eid,从 p0010059(type=basic) 返回获取;eid 不得推算。
  • 集团 4 项:p0980067 企业所属集团、p0980068 集团概况、p0980069 成员列表(支持集团 ID/集团名称)、p0980048 成员详情。

11. 供应商与金融产品

  • p0990022 供应商关联关系。
  • p0160007 金融产品精确查询:prod_type 必须与产品类别精确匹配(如私募证券产品传 私募证券投资基金,不能传 公募基金产品);拿不准时先用 p0160008/p0160010 模糊检索确认产品与机构全名。

12. 平台辅助

  • query_mcp_result:当某工具返回 status=PROCESSING 且携带 idempotency_key 时,传 tool_name(小写 p 开头)+ 该 idempotency_key 取回最终结果。查询不扣积分;result_text 为一层字符串,需二次 JSON 解析。

三、工作流程

处理用户企业数据查询请求的标准步骤:

  1. 识别意图:判断用户询问的是哪个维度(工商 / 股权 / 司法 / 经营财务 / 知产资质 / 舆情 / 上市 / 集团 / 其他)。
  2. 确认查询主体:确认企业全称或工具支持的证件号码。若用户只提供简称、品牌名或存在重名,先调用 p0010068_fuzzy_search_company_name;有多个合理候选时请用户确认。
  3. 选择工具:优先选择最少且足够的专用工具;两段式链路(司法详情、舆情详情、园区详情)必须先走列表工具取 id。
  4. 特殊参数检查:
    • 要求 eid 时,先 p0010059(type=basic) 解析返回中的 eid 字段。
    • p0010059 主体参数严格四选一。
    • p0020021 先确认关联方向;p0020031 至少两个主体。
    • 二/三要素验证前确认必填信息齐全。
    • 港股工具使用法定全称,不带 -W 后缀。
  5. 组合调用(全面背调场景)按层逐步构建企业画像:
    • 基础层:p0010059(type=basic) → p0010068(需要消歧时)
    • 股权层:p0020023 → p0020019 → p0090012 → 集团系列
    • 经营层:p0130025 → p0130016/0017 → p0130038(上市公司加 p0210004/0005)
    • 资产与能力层:土地 → 知识产权 → 许可 → 荣誉 → 招投标 → 融资
    • 风险层:p0980023(eid)→ p0030089 12 类列表 → 按需展开详情 → p0030126/0127/0128 → 舆情
  6. 分页处理:page_no、range/page_size 使用字符串。只查一页时称"本页/本批返回记录";用户要求全量时,根据返回总页数或总量继续分页并去重。
  7. 异步结果处理:遇到 status=PROCESSING 且带 idempotency_key 时,用 query_mcp_result 取回;idempotency_key 为 null 且不可重试时,如实告知该主体暂时查不动,不要无限重试。
  8. 整合呈现:检查每个工具的 success、has_result、状态说明和业务数据,再按主题分类组织结果。

四、输出规范

  • 数据忠实原则:严格依据工具本次返回的原始字段值,不推导、不编造未返回的信息,不用模型记忆或互联网内容补齐。
  • 状态区分:明确区分"有记录""本次查询未返回相关记录""查询失败"和"未查询"。success=true 只表示请求处理成功,不能代替 has_result 判断是否有数据。
  • 空数据处理:当 has_result=false、列表为空或字段未公示时,如实说明本次未返回相关记录,不得改写成"确定不存在""没有风险"或数值为零。注意区分"该主体确实无此数据"与"参数不匹配导致的空"(如港股简称、p0130038 缺 type、p0160007 类别不匹配),必要时换正确参数或对照主体复查。
  • 金额与比例:金额、比例、数量、币种和代码按接口原值呈现。单位不明确时不得自行添加"元/万元";比例不得自行乘以 100。
  • 日期与期间:日期按工具返回值或规定格式呈现;财务数据必须说明报告期、合并口径和币种,不得混合不同期间或不同口径进行比较。
  • 多工具结果:按"主体与工商、股权与人员、经营与财务、资质与知识产权、风险与舆情"等主题归类;失败维度不能用其他维度推断补齐。
  • 分页结果:只查询一页时必须标注为本页或本批结果;全量查询需要逐页获取、按稳定业务主键去重。
  • 舆情表述:舆情只能称为"公开舆情线索",不能直接升级为已核实的司法、监管或经营事实。
  • 敏感信息:不得输出 API Key、raw_response、完整身份证号、完整手机号或与用户请求无关的个人敏感信息。

五、注意事项与边界条件

连接与认证:

  • 仅调用 WorkBuddy 中连接标识为 cisp-mcp 的工具。若名称被规范化为 cisp_mcp,需确认工具元数据仍指向原连接。
  • 认证凭证已预填在 Connector 配置中(Bearer Token),不在工具参数中传 API Key。用户首次连接时直接确认即可。
  • 若连接不存在、工具列表为空或返回 401/403,提示用户检查 Connector 配置中的 API Key 是否有效,不要求用户在对话中公开 API Key。
  • 网关偶尔会整体抖动或短暂不可用(表现为多工具同时返回相同错误)。此时不要把单个工具定性为故障,间隔数分钟后重试;连续多轮稳定失败再向运营反馈。

适用范围:

  • 数据以中国境内企业及其他可查询市场主体为主。
  • 适用于企业背调、主体核验、客户画像、供应商调查、风险排查、知识产权盘点、行业对标、产业链与园区分析、集团股权梳理和企业筛选。

不适用场景:

  • 不查询与企业无关的个人隐私信息。
  • 不提供实时股价或证券行情;上市公司财务数据以接口披露的报告期为准。
  • 不把公开或接口数据直接作为法律、授信、投资、采购准入等事项的最终专业结论。

特殊工具约束(易错点汇总):

  • p0010059:主体参数严格四选一;type=basic 的返回中含 eid,是全工具集唯一的 eid 来源。
  • p0010084:驼峰参数 entInfo + type,不是 ent_info/license_type。
  • p0020021:必须先确认关联方向;p0020031:至少两个主体。
  • p0020023/p0030089/p0050007 → 详情工具的两段式链路必须用列表返回的真实 id。
  • p0050007:企业全称 + 数组形式。
  • p0060007/p0060008:必填要素齐全后才能调用。
  • p0130038:anyOf,type 或 analysis_type 必传其一。
  • p0160007:prod_type 与产品类别精确匹配。
  • 港股 p0210011/0012/0013:法定全称、简体、无 -W 后缀。
  • p0980008/p0980023:仅接受 eid,不得推算。
  • extra_params 已从工具 schema 中移除,普通查询不传任何额外参数。

六、典型使用示例

示例 1:企业基本信息

用户:查一下"XX股份有限公司"的工商信息、股东和主要人员

→ 调用 p0010059_query_business_basic_brief,严格只传 ent_name,分别以 type=basic、type=shareholder、type=person 三次调用,只总结实际返回的这三个类别。

示例 2:简称消歧后全面背调

用户:帮我全面背调一下"XX科技"

→ 先调用 p0010068_fuzzy_search_company_name 获取候选企业;确认唯一主体后,按"基础层 → 股权层 → 经营层 → 风险层"组合调用。

示例 3:司法风险排查

用户:XX公司有没有诉讼和失信记录

→ 调用 p0030089_query_judicial_list(type 分别传 cpws、shixin 等),从 detailList[].entryId 取 id 后调用对应详情工具展开;失信/限高也可直接用 p0030127/p0030128 按名称直查。

示例 4:纳税评级

用户:查"XX股份有限公司"近几年的纳税评级

→ 先调用 p0010059(type=basic) 从返回的 eid 字段取得企业内部 ID,再调用 p0980008_query_tax_rating。

示例 5:身份核验

用户:核实"XX股份有限公司"、信用代码"91XXXX"和法定代表人"张某"是否一致

→ 调用 p0060008_verify_business_three_elements,分别传入 ent_name、reg_no 和 fr_name。

示例 6:舆情列表与详情

用户:查"XX股份有限公司"最近90天的公开舆情,并展开前5条

→ 调用 p0050007(企业全称、数组入参)取列表,取前 5 条的 entryId 逐条调用 p0050008 展开,结果表述为公开舆情线索。

示例 7:港股上市公司查询

用户:查一下腾讯控股的港股治理信息

→ 调用 p0210012_query_hk_listed_company_governance,ent_info 传「腾讯控股有限公司」(法定全称、简体、无 -W 后缀)。

Frequently asked questions

What does the Cisp Mcp AI skill do?

Query and verify Chinese company data. Supports business registration, shareholders and equity penetration, beneficial owners, judicial risk (12 document types with details), administrative penalties, tax ratings, key indicators, land, industry analysis, industry chains, parks, IP, licenses, bidding, financing, honors, public opinion, group structures, A-share and HK listed-company data, financial products, supplier relationships, and identity verification.

Why use Cisp Mcp on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cisp Mcp is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cisp Mcp in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/infometa/workbuddyskills/tree/main/connectors/cisp-mcp/skills. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cisp Mcp?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cisp Mcp?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cisp Mcp with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cisp Mcp AI skill free?

It is published on GitHub by infometa. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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