縣市
縣市 metadata
22 個縣市，每一筆帶名稱、單字母縣市代碼和登記企業家數。全台合計 76 萬家。其他資料源的縣市欄位都對得回這一層，跨區比較從這裡起手。
cities
- 工具數
- 2
- 欄位
- 8
- 更新頻率
- 不定期更新
- 資料來源
- 公部門 + FUNRAISE
資料 lag：縣市 metadata 一年回顧一次。
實際時效以系統實況為準，可在控制台 /admin/usage 看每次呼叫的回應時間。
業內怎麼用這個資料？
全國市場研究
縣市間企業密度比較
跨資料源串接
縣市代碼與名稱對照
常見查詢示範
點開任一題看 AI 模擬回答 — 完整資料需登入控制台後在 AI 客戶端實際使用。
Q1 各縣市登記企業家數排名？
（呼叫 list_cities）全台 22 縣市合計 760,145 家。前十：
最少的是連江縣 300 家。六都合計 633,220 家，占全台 83%。
這一層只有五個欄位：id、city_code（A／F／B 這類單字母）、name、company_count、description。沒有 ISO 編號，也沒有行政區數，要行政區請走 areas。
上面是接好 FUNRAISE MCP 後實際可問的 prompt 範例。複製貼進 Claude.ai／ChatGPT／Notion 後，AI 會自動呼叫對應工具回答。 看接入步驟 →
資料樣本
範例性質的資料結構展示。實際資料可在登入後透過 MCP 工具查詢。
南投縣（`get_city`）
- id
- ctm
- city_code
- M
- name
- 南投縣
- 企業家數
- 6,342
怎麼開始用？
- 1. 註冊 FUNRAISE MCP — Google 或 Microsoft 帳號即可，不需審核。
- 2. 登入控制台，把這個資料源（與其他你需要的）勾進你的資料組合。
- 3. 複製網址，貼進 Claude.ai／ChatGPT／Notion／Claude Code／Gemini CLI／Codex CLI 任一介面。
- 4. 開始問問題 — AI 自動透過 MCP 拉這個資料源的工具與資料回答你。
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捷運站 + 路線
學校、公園、醫院、政府機關等
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