{
  "status": "partial",
  "category": "ARCH",
  "severity": "medium",
  "evidence": [
    "src/swiss_environment_mcp/server.py:1510-1626 — env_bathing_water ist aus LLM-Sicht atomar: ein Call liefert Standort-Labels (nie rohe Code-URIs), Kantons-Join-Key, Probenwerte und Lizenzfeld; die 4-stufige SPARQL-Orchestrierung ist vollständig verkapselt (lindas/cube.py:316-376 löst Codes intern zu Labels auf)",
    "src/swiss_environment_mcp/server.py:2025-2058 — env_snow_current joint intern zwei SLF-API-Antworten (daily-snow + Stations-Metadaten) zu einem abgeschlossenen Resultat inkl. Sortierung",
    "src/swiss_environment_mcp/server.py:2327-2364 — env_hunting_stats liefert Jahres-Totale + Klassen direkt (kein Folge-Call nötig); Anchor-Demo-Query mit 1 Tool-Call beantwortbar",
    "src/swiss_environment_mcp/ — grep 'asyncio.gather' = 0 Treffer: unabhängige Sub-Calls laufen sequentiell (src/swiss_environment_mcp/server.py:2026-2027 snow+stations; src/swiss_environment_mcp/server.py:1517-1525 Lizenz+Sites nach Cube-Discovery)"
  ],
  "gaps": [
    "Keine Parallelisierung interner Aggregationen: env_snow_current (2 unabhängige SLF-Calls) und env_bathing_water (Lizenz- und Site-Query beide nur vom cube_uri abhängig) könnten asyncio.gather nutzen — Pass-Kriterium 'wo Aggregation Sinn ergibt: gather' nicht erfüllt",
    "Aggregierter Charakter wird in den Descriptions nur teilweise explizit gemacht (z.B. env_snow_current erwähnt den internen 2-Quellen-Join nicht)"
  ],
  "evaluator_notes": "Qualitativ sind die Tools atomar und gedanklich abgeschlossen — gerade der neue LINDAS-Code kapselt vorbildlich. Es fehlt aber durchgängig die Parallelisierung unabhängiger interner Calls (nirgends asyncio.gather), daher partial."
}