ChatGPT Plugin

FieldScore

Look up Danish farmland data

Brand: Unknown

Category: Pending
Primary Subcategory: Pending

Integration details

Description

FieldScore gives you direct access to data on every agricultural field in Denmark. Ask about crops, field sizes, soil types, organic status, crop rotation history, livestock holdings, drought exposure and field geometry, for a single farm, a municipality or the whole country. The data comes from the Danish Agricultural Agency's field maps, the Central Business Register (CVR), the Central Husbandry Register (CHR) and the Danish Meteorological Institute, enriched with FieldScore's own agronomic scoring. Everything is read-only. The connector can query and analyse, but never changes anything in your account or in any public register. Requires a FieldScore account with a Pro or Team subscription.

Integration type: Plugin
Verification status: Not applicable
Platform: ChatGPT
Category: Pending
Primary Subcategory: Pending
Secondary Subcategories: None listed
Brand: Unknown
Access: Account required
First tracked: 2026-10-22
Tool count: 7
Geography: US

Agent DiscoverabilityChatGPT Plugin Discovery Score

ChatGPT organic discovery is live

Your score is coming

ChatGPT now suggests Plugins on its own when they match a user's request.Your Plugin Discovery Score measures how often yours appears, and it will show here as soon as it’s ready.

ChatGPT recommends Airtable when a user asks it to update a CRM. — ChatGPT surfaces Airtable because it matches the user's request.

Primary Subcategory

Competitive lineup

No Primary Subcategory assigned yetOnce FieldScore has a Primary Subcategory, the Plugins and Connectors it competes with will appear here with their scores.

Tools

7 tools agents can invoke

Hent beskrivelsen af FieldScores SQL-views (tabeller, kolonner, eksempler og regler). Kun de views, skemaet nævner, kan forespørges.
hent_skema
Hent den aktuelle brugers organisation (navn + CVR-nummer). Til spørgsmål om "mine marker", "min bedrift" eller "vores jord". Tager ingen parametre og kan KUN slå brugerens egen organisation op.
hent_brugerens_bedrift
Hent husdyrbesætninger (dyreart, antal besætninger, antal dyr) for ÉN bedrift via CVR-nummer fra CHR (Centrale Husdyrbrugsregister). Til spørgsmål om en konkret bedrifts dyrehold ("hvor mange grise har X", "har Y kvæg"). Slår én bedrift op ad gangen; nationale eller kommunale husdyr-totaler findes ikke i data.
hent_chr_husdyr
Hent markpolygoner som GeoJSON (WGS84) — enten ÉN mark (mark_id) eller en hel bedrifts marker (cvr + evt. aar, forenklet, max 200 marker sorteret efter areal). Til kortvisning, tegning af marker og geo-beregninger. Geometrierne er forenklede (til visning, ikke opmåling); feltet areal_ha er markens officielle areal.
hent_mark_geometri
Hent en bedrifts tørkehistorik (2011→): arealvægtede stressdage, vandunderskud og tørkeindeks pr. år på tværs af bedriftens marker, plus rodzonekapacitet-spænd og værste år. Til spørgsmål om tørke, vandunderskud eller vejrfølsomhed for en konkret bedrift (CVR-nummer). Kilde: DMI-vejrdata efterfølgende behandlet af FieldScore (FAO-56-vandbalance).
hent_vejr_toerke
Kør en read-only SQL-forespørgsel (Postgres) mod FieldScores egne ask_*-views — danske markdata fra LBST-markkortet, CVR og tilknyttede offentlige registre. Kun SELECT på de whitelistede views er tilladt; views, kolonner og regler står i FieldScores SQL-skema og i dokumentationen på https://fieldscore.dk/mcp. Resultatet indeholder max 25 rækker (row_count er det fulde antal, viser antallet returnerede rækker). En afvist eller fejlet forespørgsel returnerer fejlbeskeden.
koer_sql
Slå en dansk adresse eller et stednavn op og returnér koordinater (WGS84 lat/lon). Brug når brugeren refererer til en konkret adresse eller by, fx "Middelfartvej 105, 5610 Assens" eller "nær Odense".
geocode

FAQs

FieldScore ChatGPT Plugin FAQ

How the directory, categories and Discoverability Score work.

Read the methodology

How do I improve FieldScore's ChatGPT Plugin discoverability?

The levers are the listing surface agents actually read: names, descriptions, keywords, tool metadata, and registry health. Which lever matters depends on where discovery breaks, which is what continuous measurement shows.

Where is this profile measured?

This profile uses the geography attached to the latest public registry snapshot: US. Locale tags are intentionally omitted.