🔌 MCP 协议 + CLI 命令行 · 双栖接入

为 AI 智能体注入
真实的商业世界

WorkBuddy / QoderWork / QClaw / IMA / MiniMax / LobsterAI 等 AI 工具里一句话查企业全维度数据 · 3 分钟接入,185 个工具免费用

注册即领 500 积分,每日还有赠送积分

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银行 / 投资 / 法务 / 供应链客群已上线 27 个 SKILL

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为什么需要企查查 MCP

让 AI 答企业问题,靠真实数据,不靠记忆和搜索

基于 Agent-Native 理念打造的企业数据基座,根治大模型“认错主体、凭空编造、解读过期、空数据误判”四类幻觉,提供实时、精准、可审计的真实数据。

✗ 没接入企查查 MCP 前

AI 凭记忆编、靠搜索拿到旧 / 缺 / 错信息

认错主体 · 给失信企业放行名称仅一字之差,AI 把企业认成另一家,对错误主体查到“无失信”,给已失信企业出“建议放贷”
曾用名当现用名拿企业改名前的旧名称作答,认错的已不是同一工商主体
凭空编造 + 旧知识照搬编造不存在的股东 / 持股平台 / 融资轮次 / 估值,或照搬过时训练知识当现状
数据过期 · 搜索也救不了联网多是旧新闻;最新变更 / 新注册 / 新处罚搜不到;历史失信处罚已下架查不到 → 洗白漏判
空数据误判把“没查到”当成“没有”,推导“该企业绝对无风险”
来源不可追溯结论混着记忆 / 搜索 / 编造,无法回溯来源,不敢用于尽调与信贷决策

✓ 接入企查查 MCP 后

AI 调真实、实时、可追溯的结构化企业数据

实体强锚定调任何风险接口前先用企业实体识别锁定 18 位统一社会信用代码,名称微差自动停下纠错
精准匹配 · 不靠曾用名盲猜业务工具只认企业全称 / 18 位信用代码精准匹配;模糊输入由实体识别返回候选你确认,宁可不给也不给错
只调真实数据 · 不编造数字、股东、案号均来自数据库实时返回;公开未披露的字段(如部分融资金额 / 估值)如实标注,绝不替它编一个
T+0/T+1 实时 + 历史存档最新变更 / 新注册 / 新处罚当天可查;历史存档保留已下架的历史失信,识别洗白型主体
强语义负向防御空数据返回“经全量核查未发现失信记录”,而非冷冰冰空值,AI 不再臆断“绝对没问题”
可回溯 · 合规可审计每条结论可回溯到数据来源(含案号),满足金融 / 尽调的可审计决策链路要求

实体强锚定 · 准

二段式核验,强制验证 18 位信用代码,源头压制名称幻觉。

强语义负向防御 · 稳

空数据转强语义状态码,AI 不把“查无”误读成“没有”。

上下文管理 · 省 ↓

按需脱水、摘要先导 —— 下方详解“同样一份数据,让 AI 用得更省”。

同样一份数据,让 AI 用得更省

传统接口把整页数据一股脑塞给 AI,又贵又容易超上下文。企查查按需脱水、摘要先导 —— 返回的是 AI 能直接决策的结论,不是一堆原始 JSON,省 token、不超长、更好用。

决策性
// 传统 API 无数据时返回 [],大模型无从判断是"真没有"还是"查询失败",只能输出模糊结论
// 企查查智能体平台返回的是这样的:
get_serious_violation("华***公司")
{
  "企业名称": "华******司",
  "搜索结果": "经企查查底层数据库全量核查实体 华******司,当前未发现任何【严重违法】记录。此项核心合规风控排查安全,允许进入下一步审计。"
}
👉 LLM 推理日志:无严重违法记录,合规状态安全,可继续执行审计流程。
上下文脱水
// 传统 API 一次返回全量数据,大模型需处理数千条记录,Token 消耗较高且关键信息不易定位
// 企查查智能体平台返回的是这样的:
get_case_filing_info("华******司")
{
  "企业名称": "华******司",
  "摘要": "该主体累计共有3531条记录,系统已为您实时检索2025-06-05至今的动态,包含30条记录。最近一次立案日期为2026-04-09,案由为侵害商标权纠纷。",
  "提示": "该维度数据较多,已为您展示前30条。"
}
👉 LLM 推理日志:总量3515条,已获最新30条,最近案由为商标纠纷,无需翻页即可决策。

💰 数据脱水,为 AI 省下每一次调用

采用“参数下推”与分页降噪机制,减少无效数据返回,优化 Token 使用。

参数下推

按需索取数据,避免冗余返回,按需控制返回粒度。

分页降噪

智能摘要与截断,减少上下文占用,提升 LLM 推理效率。

实时优化

动态调整返回粒度,持续降低成本,适应多种业务场景。

实际效果取决于具体使用场景和数据规模
真实数据基座

用真实数据替代模型生成

4亿+
市场主体
2.53亿+
司法诉讼
2.47亿+
知识产权
4450万+
新闻舆情
2.30亿+
招投标
116万+
投融资

以上数据截至2026年7月,持续更新中

不只是工具箱,更是完整的尽调工作流

185 个工具按 Agent 认知逻辑划分为 6 大核心 Server · 复制示例提问即可在 AI 工具里一句话调用

🏢

企业基座 Server工作流基础层

16 项工具。提供工商登记维度的结构化数据,含实控人、受益所有人、财务数据等,以事实记录为基准,从源头压制 AI 幻觉风险。

企业工商信息股东信息主要人员对外投资+12
查询 企查查科技股份有限公司 的股东结构
查看全部 16 个工具 →
🚨

风控大脑 ServerAgent 强引导

38 项工具。覆盖失信、被执行、严重违法、财产悬赏等核心红线。触发即熔断,同步输出穿透关联分析,帮助 Agent 在风险节点自动止损。

失信信息被执行人限制高消费裁判文书+34
企查查科技股份有限公司 有没有失信被执行记录
查看全部 38 个工具 →
⚖️

知产引擎 Server深度尽调

18 项工具。全维度盘点企业专利、商标、软著、国际专利、数字资产矩阵(APP/小程序/公众号/抖音/快手)与商业特许经营。

商标专利作品著作权软件著作权+14
企查查科技股份有限公司 有哪些商标和专利
查看全部 18 个工具 →
📈

经营罗盘 Server动态脱水

35 项工具。覆盖招投标、资质荣誉、新闻舆情、纳税资质、产品抽查、土地受让、私募基金、广告审查等经营全维度,脱水处理后帮助 Agent 快速了解企业动态。

招投标信息资质证书信用评价招聘信息+31
企查查科技股份有限公司 中标过哪些项目
查看全部 35 个工具 →
📜

历史存档 Server时间维度穿透

34 项工具(企业专享)。追溯企业历史股东、法代、失信、投资等过往轨迹,识别“洗白型”主体。企业认证后开通。

历史工商信息历史股东信息历史失信被执行人+31
企查查科技股份有限公司 历史上有过哪些股东变更
查看全部 34 个工具 →
👥

董监高画像 Server董监高画像

44 项工具。以人查风险:董监高个人司法风险、关联企业穿透、UBO 识别。需「企业名称 + 董监高姓名」双参数锚定(企业征信视角)。

董监高-失信被执行人董监高-被执行人董监高-裁判文书+41
企查查科技股份有限公司 的高管有没有对外风险
查看全部 44 个工具 →
终端应用生态

支持主流 AI 平台,无缝融入你的工作流

企查查智能体数据平台已适配多个主流 AI 平台,无论你在构建 Agent 工作流还是日常使用 AI 助手,都能即刻获得企业数据能力加持

快速上手

三步完成,在 AI 对话框里直接操作

不需要写代码,业务用户和技术用户都有专属路径

1完成企查查 MCP 接入

注册、获取 API Key,配置到 AI 工具

注册账号、获取 API Key、粘贴配置到你的 AI 工具。只需做一次,所有 SKILL 共用。

首次约 1 分钟
查看接入指南 →
2加载 SKILL

把下面这句话发给你的 AI

把下面这句话原样发给你的 AI,AI 会自动加载 12 个银行客群 SKILL

发送给你的 AI:
请加载企查查银行客群的 SKILL 集(共 12 个):https://agent.qcc.com/skill/v1/banking/README.md
已接入 WorkBuddy · QoderWork · QClaw · IMA · MiniMax · LobsterAI 等主流 AI 工具,以及任何支持 MCP 协议的 AI 工具
3直接说你要做什么

像平时聊天一样说出你的需求

AI 确认加载后,直接提需求,无需写代码,无需了解接口。

银行 KYB「帮我对 [公司名称] 做一份 KYB 核验报告」
授信审批「帮我对 [公司名称] 出一份授信尽调底稿」
反洗钱「穿透 [公司名称] 受益所有人,做反洗钱合规核验」
贷后监控「监控存量贷款客户 [公司名称] 的风险变化」
实测验证(两源示例)

企查查 MCP 实时数据 + 362 页招股说明书,同时输入 AI, 3 分钟输出完整客户尽职调查报告,差异自动标注,100% 可审计留档。

真实招股书,真实企业,两个数据来源同时验证。再接入机构内部业务数据,即升级为三个来源交叉互证。

如果你在银行、券商、PE/VC 工作, 正在考虑怎么把 AI 接进实际业务——

最终要实现的是三方数据融合:企查查 MCP 实时数据 + 机构内部业务数据 + 客户经理现场收集的资料。 三个来源同时输入,AI 统一推理,输出可审计报告。

只有这套工作流真正跑在生产环境里——某个环节不再需要那么多人力,某个判断可以更早做出来——这件事才算做成了。