World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.
Turkish public-tender (EKAP) award intelligence: firm histories, discounts, competition, red flags
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
SettingsDeveloperEdit Config
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Usa ihalent y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude dice que está usando ihalent o muestra una herramienta de ihalent en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
ChatGPT todavía no puede conectar ihalent
ihalent se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web
A · Usa una app que pueda conectar ihalent
B · Otros en Otros que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Deberías ver ihalent en la lista como conectado
Usa ihalent y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude Code dice que está usando ihalent o muestra una herramienta de ihalent en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Usa ihalent y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Cursor dice que está usando ihalent o muestra una herramienta de ihalent en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Usa ihalent y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si VS Code dice que está usando ihalent o muestra una herramienta de ihalent en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Claude Code
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Cursor (~/.cursor/mcp.json)
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
VS Code (mcp.json)
Revisando los comandos · los botones de copiar aparecen cuando pasan la revisión
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 14 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub gulmezeren2-byte, dueña del repo
Último cambio de código: hace 3 meses
Usa MIT
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.
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Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Aún no hay reseñas
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez hace 3 meses, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: World Monitor, Claude Flow, Windmill
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Turkish public-tender award intelligence: who won, for how much, at what discount, against how many bidders.
Built on top of [saidsurucu/ihale-mcp](https://github.com/saidsurucu/ihale-mcp) — ihale-mcp reaches EKAP; ihalent structures and analyzes what it returns.
Every public tender in Turkey ends with a *Sonuç İlanı* — a result notice that states the estimate, the contract price, the winner, and how many firms bid. The notices are public. They are also one at a time, unstructured, and impossible to reason across: you cannot ask EKAP "what has this company won in the last two years" or "how far below estimate does this authority actually award." ihalent turns those notices into structured records and answers exactly those questions — firm histories, discount (kırım) distributions, and competition metrics — with every number traceable back to the notice it came from.
That is real output over nine real construction awards from the December-2025 / January-2026 window (in examples/). The -2.96% at the bottom of the range is not a bug: Istanbul University awarded a 615-million-lira campus job at 2.96% above its own estimate, through an emergency "pazarlık" procedure — a contract signed over the public estimate, which is precisely the kind of thing that should be easy to see and currently is not.
I'm an industrial engineer and I work in construction. When our firm weighs a public tender, the questions that decide the bid are all about other people's history: how far below estimate does this authority award, how many firms usually show up, what has a given competitor been winning and at what price. All of that is public — it is sitting in tens of thousands of result notices on EKAP — and none of it is queryable. So everyone rebuilds a private, partial version of it by hand, in spreadsheets, badly.
There is already an excellent tool for *reaching* this data: saidsurucu/ihale-mcp solved authenticated EKAP access and hands you the notices. ihalent is the layer above it — the one that turns a pile of notices into an answer. It does not re-scrape EKAP; it structures what you have collected and does the analytics that don't exist yet.
A firm's history — every award across the dataset, folded across spelling variants:
$ ihalent firm examples/sample-awards.jsonl "ÖZDEN YEL"
ÖZDEN YEL wins: 1 joint ventures: 1 total contract value: 19.709.997,40 TL Discount (kırım) — ÖZDEN YEL ┌────────┬────────┬────────┬────────┐ │ mean │ median │ min │ max │ ├────────┼────────┼────────┼────────┤ │ 33.87% │ 33.87% │ 33.87% │ 33.87% │ └────────┴────────┴────────┴────────┘ based on all 1 awards. top awarding authorities: 1x DSİ 14. Bölge Müdürlüğü
Where the discounts are — grouped and sorted, highest first:
$ ihalent discounts examples/sample-awards.jsonl --by authority
Mean discount by authority ┌──────────────────────────────────┬────────┬────────┬────────┐ │ authority │ mean │ median │ awards │ ├──────────────────────────────────┼────────┼────────┼────────┤ │ DSİ 14. Bölge Müdürlüğü │ 33.87% │ 33.87% │ 1/1 │ │ Ziraat Bankası Genel Müdürlüğü │ 31.41% │ 31.41% │ 1/1 │ │ İstanbul YİKOB │ 26.98% │ 26.98% │ 1/1 │ │ İSKİ Genel Müdürlüğü │ 26.66% │ 26.66% │ 1/1 │ │ İTÜ Rektörlüğü │ 22.68% │ 22.68% │ 1/1 │ │ Esenler Belediyesi │ 21.99% │ 21.99% │ 1/1 │ │ Ağrı İl Özel İdaresi │ 19.99% │ 19.99% │ 1/1 │ │ Kağıthane Belediyesi │ 17.41% │ 17.41% │ 1/1 │ │ İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa │ -2.96% │ -2.96% │ 1/1 │ └──────────────────────────────────┴────────┴────────┴────────┘ awards column: used / considered (excluded lack an estimate).
Competition — how many valid bids show up, and how often exactly one does (a single-bid award is a flag procurement watchdogs care about). It's in the overview above.
A number is never shown without the ground it stands on. A mean discount always comes with "over how many awards, and how many were dropped for a missing estimate." A firm's total contract value says so when some of its wins had no published price, so you read it as a floor, not the full figure. A discount is None, never 0, when the estimate wasn't published — ihalent does not invent the numbers the government didn't print. Half the value of a tool like this is refusing to guess.
pip install ihalent # add [mcp] for the MCP server: pip install "ihalent[mcp]"
Or from source: pip install git+https://github.com/gulmezeren2-byte/ihalent.
ihalent reads a JSONL file of awards. You produce it by collecting result notices — the easy path is ihale-mcp — and letting ihalent structure them:
# 1. collect: with ihale-mcp connected to your agent, save what its
ihalent ingest bundle.json -o awards.jsonl
ihalent overview awards.jsonl ihalent firm awards.jsonl "ACME İNŞAAT" ihalent discounts awards.jsonl --by province --min 5
Every command takes --json for pipelines and agents. Or skip collection and try the bundled example directly:
git clone https://github.com/gulmezeren2-byte/ihalent && cd ihalent
python examples/build_sample.py # parses the real notices in examples/notices/ ihalent overview examples/sample-awards.jsonl
| command | what it does |
|---|---|
ihalent overview AWARDS | value, discount, competition and the data gaps of a dataset |
ihalent firm AWARDS "NAME" | one company's wins, total value, discount, and where it wins |
ihalent discounts AWARDS --by X | mean/median discount grouped by authority, province or tender_type |
ihalent single-bid AWARDS | awards with a single valid bid — no real competition (a watchdog flag) |
ihalent concentration AWARDS [--authority X] | winner concentration (HHI) — do the same few firms win everything? |
ihalent flags AWARDS | per-award red flags: single bid, near-estimate price, no estimate, high drop-off |
ihalent parse NOTICE.md | one result notice → structured JSON |
ihalent ingest BUNDLE.json | collected ihale-mcp/EKAP output → awards JSONL |
The result notice is unstructured text; the interesting questions are aggregate. That is an awkward fit for an agent working notice-by-notice, and a natural fit for a tool: --json output with stable fields, an exit code that means something, and a firm-name match that folds spelling variants so an agent doesn't have to.
There is a native MCP server (pip install 'ihalent[mcp]') that exposes the analytics as tools — overview, firm, discounts, concentration, flags, parse_notice, ingest_bundle — over a dataset you point it at:
IHALENT_AWARDS=awards.jsonl ihalent-mcp
No local Python? The Dockerfile builds the same server: docker build -t ihalent . && docker run --rm -i -e IHALENT_AWARDS=/data/awards.jsonl -v "$PWD:/data:ro" ihalent.
Pair it with ihale-mcp and an agent can collect notices and reason across them in one session: ihale-mcp fetches, ihalent structures and aggregates. The Python API (ihalent.ingest_bundle, ihalent.analytics.firm_profile) is three calls deep if you'd rather script it.
firm reports how many distinct spellings a query matched, and warns you if that is more than one.It is not a replacement for ihale-mcp — it sits on top of it. It is not a live dashboard or a paid tender-alert service; it is a library and a CLI you point at data you control. And it does not redistribute a dataset: it ships the handful of real notices in examples/ and the code to structure your own.
Public-tender results are public information, published by the state for public scrutiny. ihalent structures what EKAP already discloses. Company names that appear are legal entities in their public commercial capacity, not private individuals.
I designed the model and the analytics and I review every line; I use AI agents (Claude Code) heavily for implementation speed, and the commit trailers say so. The contract is the tests — 80 of them, built on the exact JSON shapes EKAP and ihale-mcp emit, including a result notice with a negative discount and a cancelled tender. They don't care who typed them.
ihalent reads the tender result notices that say who won and at what discount; acikpoz reads the unit-price (birim fiyat) catalogs that say what the work *should* have cost. Same discipline: every figure traceable to its source, nothing invented.More tools by Eren Gülmez.
MIT — Mehmet Eren Gülmez