Nonprofit Grant Intelligence

非营利组织资助情报 MCP 服务

在 ApifyForge 上查看 | 在 Apify Store 上使用

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快速开始

添加到你的 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf）：

{
  "mcpServers": {
    "nonprofit-grant-intelligence-mcp": {
      "url": "https://ryanclinton--nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

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面向基金会、企业捐赠团队和合规官的非营利组织资助情报——此 MCP 服务连接 AI 助手与 7 个权威公共数据源，自动执行慈善尽职调查。它将数小时的人工 990 申报审查、联邦拨款搜索和制裁检查，转化为结构化评分和清晰的资助建议。

该服务并行运行 7 个专用 Apify Actor：ProPublica Nonprofit Explorer、Grants.gov、USAspending、UK Charity Commission、OpenSanctions、OFAC 和 OpenCorporates。四种独立评分模型用于评估非营利组织的财务健康状况、联邦拨款合规性、组织诚信度和跨司法管辖区核验情况。每次调用都会返回结构化 JSON 结果，其中包含评分、风险信号，以及——对于完整的尽职调查——按权重计算的综合建议：APPROVE、CONDITIONAL、ENHANCED REVIEW 或 DECLINE。

你可以访问哪些数据？

数据点	来源	示例
📄 IRS 990 财务申报	ProPublica Nonprofit Explorer	收入、支出、管理人员薪酬、项目支出比例
💰 总收入和支出趋势	ProPublica Nonprofit Explorer	420 万美元收入，78% 的项目支出比例
📋 联邦拨款机会	Grants.gov	含截止日期和资格要求的有效 CFDA 列表
🏛️ 联邦拨款历史	USAspending	拨款金额、拨款机构、履行期限
🇬🇧 英国慈善机构注册信息	Charity Commission	收入、支出、受托人数据、监管状态
🔍 国际制裁匹配项	OpenSanctions	汇总 40 多个 PEP 和观察名单来源
🚫 OFAC SDN 名单匹配项	US Treasury OFAC	特别指定国民——受封锁/限制的实体
🏢 企业实体注册信息	OpenCorporates	全球实体信息、司法管辖区、解散状态
📊 非营利组织健康评分	综合模型	0-100 分，分类范围从 POOR 到 EXCELLENT
⚖️ 合规风险指数	综合模型	0-100 风险评分，分类范围从 LOW 到 CRITICAL
🛡️ 诚信风险评分	综合模型	0-100 风险评分，分类范围从 CLEAR 到 CRITICAL
🌐 跨司法管辖区核验评分	综合模型	0-100 分，状态范围从 UNVERIFIED 到 MULTI_JURISDICTION

为什么使用 Nonprofit Grant Intelligence MCP Server？

人工开展慈善尽职调查既耗时又零散。审核一位拨款申请人通常意味着：登录 ProPublica 获取 990 申报文件，查看 USAspending 中的拨款记录，在 Grants.gov 搜索合规历史，进行 OFAC 检查，交叉核对 OpenSanctions，并在 OpenCorporates 验证实体信息——每项都要在单独的浏览器标签页中完成，还需要人工解读。对于每轮审核 20 位申请人的项目负责人来说，每轮拨款都要花费 20–40 小时处理繁琐工作。

此服务可自动完成整个研究环节。只需向 AI 助手提出一个问题——“为我们的 Q3 拨款周期审查 Pinnacle Community Foundation”——即可在 90 秒内获得一份结构化尽职调查报告，报告来源于合规团队手动调查时也会使用的权威数据库。

• 定时运行 — 自动开展季度受助方健康检查，在续约前发现财务状况恶化
• API 访问 — 通过 Python、JavaScript 或任意 HTTP 客户端，从拨款管理系统触发尽职调查
• 并行执行 — 同时查询全部 7 个数据源，而非依次查询，将响应时间控制在 90 秒以内
• 监控 — 受助方的诚信筛查发现新的制裁匹配时，通过 Slack 或电子邮件接收提醒
• 集成 — 通过 Webhook 连接 Zapier、Make、HubSpot 或 CRM，自动记录尽职调查结果

功能

• 非营利组织健康评分（0-100） — 四项财务模型：项目支出比率（75%+ 符合最佳实践）、收入增长趋势、财务可持续性比率（支出与收入的比较），以及最高扣 15 分的审计发现项
• 项目支出比率评分 — 慈善组织将 75%+ 支出用于使命相关工作时，最高可得 30 分；对于低于 50% 的组织，会标记为效率偏低
• 拨款合规风险指数（0-100） — 分析联邦拨款金额、USAspending 中的取消资格／暂停／排除状态标记，以及单笔大额拨款带来的拨款集中风险
• 诚信风险评分（0-100） — OFAC SDN 匹配（最高 40 分）、OpenSanctions 国际匹配（最高 30 分）、网络中已解散／不活跃的企业实体（最高 15 分）
• 跨司法管辖区验证评分（0-100） — 通过 IRS 990 确认在美国的存在（30 分）、通过 Charity Commission 确认在英国的存在（25 分）、国际企业实体（最高 25 分）、多司法管辖区加分（最高 20 分）
• 综合尽职调查建议 — 加权公式：健康状况 25% + 合规评分倒数 25% + 诚信评分倒数 30% + 司法管辖区 20%，并设有硬性覆盖规则（任何 OFAC 匹配都会强制建议 DECLINE）
• 自动生成行动事项 — 尽职调查报告会生成具体行动事项：“已拦截：匹配 OFAC 制裁名单——未取得 OFAC 许可前请勿继续”，“项目支出比率偏低——请索取详细预算明细”
• 并行 Agent 编排 — 使用 Promise.allSettled，确保某个数据源响应较慢时，不会阻碍其他六个数据源返回结果
• 联邦拨款格局分析 — 按拨款机构汇总联邦拨款总额，按拨款数量排列主要机构，并展示特定主题领域的活跃拨款项目
• 拨款机会搜索 — 按关键词、CFDA 编号、机构或项目领域查询 Grants.gov，并可按状态筛选（已发布、已关闭、预测中）
• 官员级诚信筛查 — 可将官员姓名直接传递给 screen_organizational_integrity，以检查个人制裁名单和 PEP 名单
• 支出限额执行 — 每项工具在执行前都会检查 Apify 费用限额；若超限，则返回结构化错误，而不会静默失败

非营利组织拨款情报的使用场景

基金会拨款尽职调查

私人基金会和社区基金会的项目官员每轮都要审核数十至数百份拨款申请。generate_due_diligence_report 工具会汇总全部 7 个数据源，给出结构化的“批准／有条件批准／加强审核／拒绝”建议。项目官员可以让 Claude 在一夜之间筛查所有申请者，第二天早上就能拿到按优先级排序的候选名单，而不必花一周时间手动调查。

企业 CSR 和配捐筛查

企业社会责任团队在赞助活动、启动员工捐赠计划或批准捐赠配捐前，需要核实非营利合作伙伴。诚信筛查会将领导层与 OFAC 及 40 多个国际观察名单进行核对，而跨司法管辖区核验则会确认该组织是否出现在其声称注册的登记册中。这能保护公司免受因无意资助受限实体而带来的声誉和法律风险。

拨款撰写和资金机会发现

发展主管和拨款撰写人员可以使用 search_grant_opportunities 查找符合所在组织使命的联邦拨款项目。analyze_funding_landscape 工具会显示哪些机构正在资助某个领域、联邦资金总额有多少，以及哪些项目最活跃，从而为拨款策略和提案优先级排序提供依据。

受资助方合规监控

拥有活跃拨款组合的基金会项目经理可以安排对所有当前受资助方进行季度健康检查。非营利组织健康评分下降、USAspending 出现新的合规标记，或诚信筛查结果发生变化时，系统会在续约前触发提醒，让项目团队有时间索取文件或展开沟通。

非营利组织并购和联合尽职调查

基金会促成非营利组织合并、收购或正式联合时，双方都需要核实财务状况。综合尽职调查报告会提供独立来源的财务健康状况、拨款合规历史、无制裁记录以及多司法管辖区核验结果，通过一次工具调用覆盖核心尽职调查清单。

慈善合规和审计支持

为慈善机构提供支持的内部审计团队和法律顾问可以使用此服务记录对拨款受领方开展的尽职调查。结构化 JSON 输出包含来源引证、评分明细和待办事项，可形成可审计的筛查记录。

如何开展非营利组织拨款尽职调查

1. 将 MCP 服务连接到 AI 客户端 — 将服务 URL https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp 添加到 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 配置中。你需要一个 Apify API 令牌（可在 apify.com 免费使用）。

2. 用自然语言提问 — 告诉 AI 助手：“为我们的拨款审核，对 [组织名称] 开展尽职调查。”AI 会自动使用正确的参数调用相应工具。

3. 查看结构化输出 — 服务会返回一份 JSON 报告，其中包含四项维度评分、综合评分、建议、所有风险信号以及必需待办事项列表。对于情况良好的组织，这需要 30–90 秒。

4. 导出或记录结果 — 将 JSON 输出复制到拨款管理系统、CRM 或文档存储中。通过 Webhook 连接，即可自动将结果记录到 HubSpot、Airtable 或现有工作流中。

MCP 工具

工具	价格	描述
assess_nonprofit_health	$0.045	IRS 990 财务健康分析：收入趋势、项目支出比、可持续性、审计发现。返回非营利组织健康评分，范围为 0-100。
verify_grant_compliance	$0.045	通过 Grants.gov 和 USAspending 查询联邦拨款历史。标记取消资格/暂停状态、拨款金额、集中风险。返回拨款合规风险指数，范围为 0-100。
screen_organizational_integrity	$0.045	OFAC SDN 筛查、OpenSanctions 国际监控名单查询、OpenCorporates 公司结构查询。返回诚信风险评分，范围为 0-100。
search_grant_opportunities	$0.045	按关键词、CFDA 编号、机构或状态（已发布/已关闭/预测中）搜索 Grants.gov 上的有效项目。最多返回 30 个匹配机会。
verify_cross_jurisdiction	$0.045	在美国（IRS 990）、英国（Charity Commission）和国际（OpenCorporates）登记处核验实体。返回跨司法管辖区核验评分，范围为 0-100。
analyze_funding_landscape	$0.045	分析某个事业领域的联邦资助情况：联邦资助总额、拨款数量、有效拨款、主要拨款机构。
generate_due_diligence_report	$0.045	全面的慈善尽职调查：涵盖全部 7 个来源、4 个评分模型、综合评分、批准/有条件批准/加强审查/拒绝建议及行动事项。

工具参数

工具	参数	类型	必填	描述
assess_nonprofit_health	organization	string	是	非营利组织名称或 EIN
verify_grant_compliance	organization	string	是	组织名称
verify_grant_compliance	grantProgram	string	否	特定项目名称或 CFDA 编号
screen_organizational_integrity	organization	string	是	组织名称或个人负责人姓名
search_grant_opportunities	query	string	是	主题、机构、项目领域或 CFDA 编号
search_grant_opportunities	status	string	否	拨款状态筛选：已发布、已关闭、预测中
verify_cross_jurisdiction	organization	string	是	组织名称
analyze_funding_landscape	query	string	是	领域、主题或项目领域
generate_due_diligence_report	organization	string	是	非营利组织名称或 EIN

如何连接此 MCP 服务

Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "nonprofit-grant-intelligence": {
      "url": "https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Cursor / Windsurf / Cline

将以下内容添加到 MCP 设置中：

{
  "nonprofit-grant-intelligence": {
    "url": "https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_APIFY_TOKEN"
    }
  }
}

JavaScript / Python（直接 HTTP）

import { ApifyClient } from "apify-client";

const client = new ApifyClient({ token: "YOUR_API_TOKEN" });

// Connect your MCP client to the standby endpoint
const mcpEndpoint = "https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp";

// Example: call generate_due_diligence_report directly via HTTP
const response = await fetch(mcpEndpoint, {
  method: "POST",
  headers: {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": `Bearer YOUR_API_TOKEN`,
  },
  body: JSON.stringify({
    jsonrpc: "2.0",
    method: "tools/call",
    params: {
      name: "generate_due_diligence_report",
      arguments: { organization: "Pinnacle Community Foundation" },
    },
    id: 1,
  }),
});

const result = await response.json();
console.log(JSON.parse(result.result.content[0].text));

cURL

# Full due diligence report
curl -X POST "https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "generate_due_diligence_report",
      "arguments": { "organization": "Horizon Education Foundation" }
    },
    "id": 1
  }'

# Search grant opportunities
curl -X POST "https://nonprofit-grant-intelligence-mcp.apify.actor/mcp" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APIFY_TOKEN" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tools/call",
    "params": {
      "name": "search_grant_opportunities",
      "arguments": { "query": "early childhood education", "status": "posted" }
    },
    "id": 2
  }'

输出示例

以下是针对一家无异常组织调用 generate_due_diligence_report 的响应示例：

{
  "organization": "Horizon Education Foundation",
  "compositeScore": 74,
  "recommendation": "APPROVE",
  "nonprofitHealth": {
    "score": 82,
    "totalRevenue": 4200000,
    "totalExpenses": 3850000,
    "programExpenseRatio": 78.4,
    "revenueGrowth": 11.2,
    "hasAuditFindings": false,
    "healthLevel": "EXCELLENT",
    "signals": [
      "78% program expense ratio — meets best practice threshold",
    ]
  },
  "grantCompliance": {
    "score": 18,
    "grantCount": 6,
    "federalAwards": 4,
    "totalFederalFunding": 920000,
    "complianceFlags": 0,
    "riskLevel": "LOW",
    "signals": []
  },
  "integrityScreen": {
    "score": 0,
    "sanctionsMatches": 0,
    "ofacMatches": 0,
    "openSanctionsMatches": 0,
    "corporateEntities": 2,
    "riskLevel": "CLEAR",
    "signals": []
  },
  "crossJurisdiction": {
    "score": 71,
    "usPresence": true,
    "ukPresence": false,
    "internationalPresence": true,
    "jurisdictionCount": 3,
    "verificationLevel": "MULTI_JURISDICTION",
    "signals": [
      "US nonprofit verified — 3 IRS 990 record(s)",
      "International presence across 2 jurisdictions"
    ]
  },
  "allSignals": [
    "78% program expense ratio — meets best practice threshold",
    "US nonprofit verified — 3 IRS 990 record(s)",
    "International presence across 2 jurisdictions"
  ],
  "actionItems": []
}

以下是针对一个被标记实体调用 screen_organizational_integrity 的响应示例：

{
  "organization": "Redstone Aid Network",
  "integrityScreen": {
    "score": 40,
    "sanctionsMatches": 2,
    "ofacMatches": 0,
    "openSanctionsMatches": 2,
    "corporateEntities": 11,
    "riskLevel": "ELEVATED",
    "signals": [
      "2 international sanctions match(es) from OpenSanctions",
      "11 associated corporate entities — complex organizational structure"
    ]
  },
  "ofacMatches": [],
  "sanctionsMatches": [
    {
      "id": "Q7193422",
      "caption": "Redstone Aid Network",
      "schema": "Organization",
      "datasets": ["eu_fsf"],
      "score": 0.91
    }
  ],
  "corporateEntities": [...]
}

输出字段

尽职调查报告

字段	类型	描述
organization	string	查询的组织名称
compositeScore	number	加权综合评分，范围为 0–100（健康度 25% + 合规度反向计分 25% + 诚信度反向计分 30% + 司法管辖区 20%）
recommendation	string	APPROVE、CONDITIONAL、ENHANCED_REVIEW 或 DECLINE
nonprofitHealth.score	number	非营利组织健康评分，范围为 0–100
nonprofitHealth.totalRevenue	number	IRS 990 记录汇总的总收入
nonprofitHealth.totalExpenses	number	IRS 990 记录汇总的总支出
nonprofitHealth.programExpenseRatio	number	用于项目交付的支出百分比
nonprofitHealth.revenueGrowth	number	根据可用申报年度计算的收入增长百分比
nonprofitHealth.hasAuditFindings	boolean	IRS 990 是否有审计结果记录
nonprofitHealth.healthLevel	string	POOR、BELOW_AVERAGE、AVERAGE、GOOD 或 EXCELLENT
grantCompliance.score	number	资助合规风险指数，范围为 0–100（分数越高，风险越大）
grantCompliance.grantCount	number	匹配到的 Grants.gov 列表数量
grantCompliance.federalAwards	number	找到的 USAspending 奖项数量
grantCompliance.totalFederalFunding	number	联邦资助总额，单位为美元
grantCompliance.complianceFlags	number	检测到的取消资格、暂停或排除标记数量
grantCompliance.riskLevel	string	LOW、MODERATE、HIGH 或 CRITICAL
integrityScreen.score	number	诚信风险评分，范围为 0–100（分数越高，风险越大）
integrityScreen.sanctionsMatches	number	OFAC + OpenSanctions 匹配总数
integrityScreen.ofacMatches	number	OFAC SDN 名单匹配数（任何匹配都会触发 DECLINE）
integrityScreen.openSanctionsMatches	number	国际制裁/PEP 匹配数
integrityScreen.corporateEntities	number	在 OpenCorporates 中找到的企业实体数量
integrityScreen.riskLevel	string	CLEAR、WATCHLIST、ELEVATED 或 CRITICAL
crossJurisdiction.score	number	跨司法管辖区验证评分，范围为 0–100
crossJurisdiction.usPresence	boolean	是否通过 IRS 990 验证其在美国的存在
crossJurisdiction.ukPresence	boolean	是否通过 Charity Commission 验证其在英国的存在
crossJurisdiction.internationalPresence	boolean	在 OpenCorporates 中找到的企业实体
crossJurisdiction.jurisdictionCount	number	已验证的司法管辖区总数
crossJurisdiction.verificationLevel	string	UNVERIFIED、PARTIAL、VERIFIED 或 MULTI_JURISDICTION
allSignals	string[]	来自全部四个模型的所有风险与验证信号
actionItems	string[]	发放资助前必须采取的具体措施

非营利组织资助尽职调查的运行成本是多少？

Nonprofit Grant Intelligence MCP 采用按事件付费定价：每次工具调用需支付 $0.045。费用包含平台计算成本，无月度订阅费。

场景	工具调用次数	每次调用成本	总成本
单次诚信筛查	1	$0.045	$0.045
完整尽职调查报告	1	$0.045	$0.045
筛查 10 名资助申请者	10	$0.045	$0.45
每季度检查 50 名受资助者	50	$0.045	$2.25
年度审查周期，200 名申请者	200	$0.045	$9.00

你可以为每次运行设置最高支出限额以控制成本。达到预算后，服务会停止运行并返回结构化错误消息，而不是静默失败。

商业资助管理平台的筛查功能每月收费 $200–800；相比之下，大多数按季度开展尽职调查的基金会使用此服务，每月支出不到 $5。

Apify 免费套餐包含每月 $5 的平台额度，无需信用卡即可支持约 110 次工具调用。

Nonprofit Grant Intelligence MCP 服务如何工作

阶段 1：并行收集数据

调用工具时，服务端会使用 Promise.allSettled，同时向相关的 Apify actors 分发请求。generate_due_diligence_report 工具会并行启动全部 7 个 actor：用于获取 IRS 990 数据的 ProPublica Nonprofit Explorer（actor ID AGJVz4LZzmjeDkK8P）、Grants.gov 搜索（DMC8HyLcbAQnzRGB5）、USAspending（duGhhKevB8g6WhyJC）、英国 Charity Commission（p7z9PXpRsLmOmAhlw）、OpenSanctions（6Zlkz0wjdXewfq3yK）、OFAC（t398ffhJgct2clv9s）和 OpenCorporates（x0a1Q4g0MLc7h15Im）。每个 actor 的内存上限为 256 MB，超时时间为 120 秒。Promise.allSettled 可确保某个数据源超时不会阻止其他数据源返回结果。

阶段 2：四个独立评分模型

每个评分模型都会处理与自身相关的数据切片：

非营利组织健康评分从 ProPublica 990 记录中提取数据。它会提取 totrevenue、totfuncexpns 和 totprgmrevnue 字段（并针对不同申报年份的备用字段名称进行回退处理）。项目支出比率部分最高可得 30 分——比率达到 75% 及以上的组织可获得满分。收入健康度按 Math.log10(totalRevenue) * 4 计算，最高为 25 分。财务可持续性最高可得 20 分；当支出超过收入时，得分会线性下降。多年记录中的收入增长最高贡献 15 分。审计发现会直接扣除 15 分。

拨款合规风险指数处理 USAspending 的奖励记录。它会检查 status 和 recipientStatus 字段中是否包含 "debarr"、"suspend" 和 "excluded" 字符串。每项标记会为合规评分增加 15 分。奖励集中度风险——即单笔最高奖励占总资金的比例——最高可额外增加 20 分。

诚信风险评分对 OFAC SDN 匹配项每项计 20 分，最高 40 分。OpenSanctions 匹配项每项计 10 分，最高 30 分。企业网络复杂度方面，OpenCorporates 中超过 5 个的实体每个计 3 分。由 "dissolv"、"inactive" 或 "struck" 状态字符串识别出的已解散和非活跃实体，每个计 5 分。

跨司法管辖区验证评分：找到 IRS 990 记录可得 30 分（表明在美国有业务）；找到 Charity Commission 记录可得 25 分（表明在英国有业务）；OpenCorporates 中的企业实体最高可得 25 分；每个已验证的司法管辖区另可获得 7 分的多司法管辖区奖励。

阶段 3：综合建议

综合评分公式对诚信评分（反向计分）赋予最高权重（30%），因为制裁名单匹配是后果最严重的发现。任何 OFAC 匹配项都会直接触发 DECLINE，无论综合评分如何。综合评分达到 60 分及以上时建议 APPROVE，40–59 分时建议 CONDITIONAL；低于 40 分或合规风险较高时建议 ENHANCED_REVIEW。输出还会根据四个模型检测到的情况生成具体的行动事项。

阶段 4：待机模式交付

服务端以 Apify Standby actor 运行（在 ACTOR_STANDBY_PORT 上运行 Express HTTP 服务），使 MCP 端点保持常驻。对 POST /mcp 的每个请求都会创建一个新的 McpServer 实例，并通过 StreamableHTTPServerTransport 连接。响应流结束时，传输会通过 res.on('close') 处理器正常关闭，防止并发负载下发生资源泄漏。

获得最佳结果的提示

1. 使用 EIN 进行明确匹配 — “Community Foundation”或“United Way”等常见组织名称可能匹配多个组织。在 organization 字段中提供 IRS EIN，可消除歧义并返回更准确的 990 数据。

2. 处理大量申请时，先运行 assess_nonprofit_health，再生成完整报告 — 每次调用费用为 $0.045，你可以仅根据健康评分筛查 100 名申请者（$4.50），然后只对达到财务门槛的组织开展完整尽职调查。与对每位申请者都运行 generate_due_diligence_report 相比，这种方式更具成本效益。

3. 对高风险拨款的相关个人进行筛查 — screen_organizational_integrity 工具接受个人姓名。对于大额拨款（超过 $500K），除了组织名称外，还可以分别对执行董事和董事会主席进行诚信核查。

4. 考虑 990 数据的滞后性 — IRS 990 申报数据通常要等到财年结束后 6–18 个月才会在 ProPublica 上提供。对于近期提交申报的组织，可补充查阅该组织自己的财务报表。

5. 撰写拨款提案前运行 analyze_funding_landscape — 在投入时间撰写提案前，先确认你的项目领域是否有活跃且不断增长的联邦资助。如果总资助额下降或机构整合，可能意味着竞争机会减少。

6. 为大规模批处理工作流设置支出限额 — 对大型投资组合进行自动化夜间筛查时，请设置 Apify 运行支出限额，以防查询扩展产生超出预期的结果，导致费用意外超支。

7. 结合定期调度，持续监控投资组合 — 设置每月运行一次的 Apify 计划，对所有活跃的受资助方运行 assess_nonprofit_health。与上次运行相比，健康评分下降 15 分以上是值得关注的重要信号，可在下一次拨款前进行审核。

与其他 Apify actors 结合使用

Actor	组合使用方式
Company Deep Research	对诚信筛查中发现的非营利组织领导者姓名开展深入研究，以查找新闻报道、董事会任职情况或过往法律记录
Waterfall Contact Enrichment	在开展尽职调查联络前，为拨款申请人的联系记录补充经过验证的电子邮件和电话号码
Trustpilot Review Analyzer	对于提供服务项目的非营利组织，可通过公开的受益人评价数据补充财务尽职调查
Website Contact Scraper	从非营利组织网站提取领导团队的联系信息，在实地考察前完善组织档案
WHOIS Domain Lookup	对于近期注册的实体，核实域名注册详情是否与其所声称的组织成立时间和所在地相符
B2B Lead Qualifier	在根据未经邀请的提案建立优先拨款候选名单时，根据 30 多项信号为非营利组织申请者评分

局限性

• IRS 990 数据存在 6–18 个月的滞后 — ProPublica Nonprofit Explorer 反映的是最近提交的 990 表格数据，可能比当前运营情况落后 1–2 个财年。陷入财务困境的组织在数据中看起来可能比实际情况更健康。
• 不涵盖 990-N（电子明信片） — 年度总收入低于 $50,000 的小型组织需提交 990-N，该表格不包含财务明细。这些组织从健康评估工具返回的数据极少。
• Grants.gov 仅涵盖联邦拨款 — 不包括州、地方、基金会和企业的拨款来源。资金格局分析仅反映联邦支出，因此会低估大多数领域的慈善资金总额。
• USAspending 的取消资格标记仅供参考，并非定论 — 服务会检查状态字段中与取消资格相关的字符串，但权威的排除来源是 SAM.gov 排除名单。在采取正式的不利行动前，请对照 SAM.gov 确认任何标记。
• OpenSanctions 按名称进行匹配 — 系统会返回名称与查询内容相似的制裁匹配结果。在将结果视为已确认的制裁匹配前，请检查匹配分数和别名；常见姓名会产生误报。
• 英国慈善机构覆盖范围仅限英格兰和威尔士 — 跨司法管辖区验证不包括苏格兰（OSCR）和北爱尔兰（CCNI）的慈善机构登记册。
• 不支持实时监控 — 服务会在调用时查询数据源，不会持续监控实体，也不会在数据变更时推送提醒。可使用 Apify 定时任务来模拟持续监控。
• 并行执行超时 — 如果 7 个底层 Actor 中的某个失败或超时，该来源的数据贡献将为零，而不会导致整体失败。系统会根据可用数据计算综合评分，因此缺失来源数据的维度权重可能偏低。

集成

• Apify API — 从拨款管理系统、CRM 或内部合规工具以编程方式触发尽职调查任务
• Zapier — 将尽职调查结果记录到 Google Sheets、在 Slack 中通知拨款团队，或在报告完成时更新 Salesforce 记录
• Make — 构建自动化拨款周期工作流：新申请者触发尽职调查报告，结果进入审批或审核队列
• Webhooks — 当诚信筛查返回较高或严重风险等级时触发 webhook，自动将案件转交给合规专员
• Google Sheets — 维护实时申请者筛查跟踪表，逐行导出综合评分、建议和待办事项
• LangChain / LlamaIndex — 将非营利组织尽职调查作为检索工具集成到 AI 拨款审核 Agent 中，用于读取申请、筛查申请者并起草决策备忘录

故障排查

• 知名组织的评分偏低 — 组织名称可能与 990 数据集中的多个实体匹配。尝试在名称后附加州缩写（“United Way of Greater Atlanta GA”），或直接使用 EIN。对于拥有多个分会的联合组织，名称消歧尤其重要。

• 诚信筛查未返回任何 OFAC 结果，但目标实体显然受到制裁 — OFAC 匹配依据传递给底层 Actor 的查询字符串进行。尝试使用 OFAC SDN 名单上的正式法定名称，不要使用缩写。另请单独使用个人高管的姓名运行 screen_organizational_integrity。

• generate_due_diligence_report 返回 verificationLevel: UNVERIFIED — 在三个司法管辖区数据源（IRS 990、英国慈善委员会、OpenCorporates）中均未找到记录。这可能意味着该组织规模太小，未被 ProPublica 收录；使用了不同的法定名称；或注册所在司法管辖区不在覆盖范围内。请直接向申请方索取注册文件。

• 工具调用返回 { "error": true, "message": "Spending limit reached" } — 你的 Apify 账户已达到单次运行支出上限。请在运行配置中提高限额，或升级套餐。服务会妥善处理此情况，并返回结构化错误，而不会崩溃。

• 响应时间超过 90 秒 — 7 个底层 Actor 中的一个或多个运行时间超出预期。OpenCorporates 和 OpenSanctions 在高峰时段最常出现这种情况。Promise.allSettled 模式可确保服务返回已有数据，而不是完全超时。如果关键维度显示的记录数为零，请重试调用。

负责任地使用

• 此服务仅访问公开可用的政府数据库和公共登记数据。
• IRS 990 申报文件、联邦拨款数据、制裁名单和慈善机构登记信息均为公开记录，旨在用于尽职调查。
• 制裁筛查结果仅供参考——在对组织采取不利行动之前，请根据权威来源确认任何匹配结果。
• 存储或处理从制裁数据库返回的组织高管个人数据时，请遵守适用的数据保护法律。
• 有关负责任地使用公共数据的指南，请参阅 Apify 指南。

常见问题

在一个工作流中，我可以使用 nonprofit grant intelligence 筛查多少个拨款申请方？ 可筛查的组织数量没有批量限制。对于大型拨款周期，请使用 Apify API 遍历申请方列表，并为每个申请方调用 generate_due_diligence_report。生成 200 份完整的尽职调查报告需花费 $9.00，每次调用 $0.045。

nonprofit grant intelligence 会筛查董事会成员和高管个人吗？ 会。将高管个人姓名直接传递给 screen_organizational_integrity。对于高价值拨款，除了筛查组织外，还应分别筛查执行董事和董事会主席。该工具会在 OFAC SDN、OpenSanctions 国际观察名单和 OpenCorporates 中搜索所提供的姓名。

针对小型非营利组织，非营利组织健康评分有多准确？ 对于规模很小的组织，准确性较低。总收入低于 $50,000 的非营利组织需提交 Form 990-N（电子明信片），其中不含财务明细。对于收入超过 $200,000、提交完整 Form 990 或 990-EZ 并附有完整财务附表的组织，健康评分模型最为可靠。

尽职调查报告中使用的非营利组织财务数据有多新？ 来自 ProPublica Nonprofit Explorer 的 IRS 990 数据通常比组织的财政年度结束时间滞后 6–18 个月。对于时效性要求较高的决策，990 数据可提供可靠的历史基准，但你应向组织索取本年度最新的财务报表或审计报告。 将这些数据用于资助尽职调查是否合法？ 是。所有数据源都是依法可访问的公开记录。根据法律，IRS 990 申报文件属于公开信息（IRC 第 6104 条）。USAspending 和 Grants.gov 上的联邦拨款数据依据 DATA Act 发布。美国财政部和国际监管机构发布制裁名单，供公众进行筛查。英国慈善委员会的数据根据开放政府许可证发布。

非营利组织资助情报与 Candid GuideStar 或 GrantStation 有何不同？ GuideStar/Candid 需要订阅（起价为每月 $130），而且主要是一个依赖自我申报信息的数据库。本服务通过 ProPublica 查询相同的底层 IRS 990 数据，同时增加了来自 USAspending 的联邦拨款合规数据、实时 OFAC 和国际制裁筛查、英国慈善机构验证以及企业结构分析——这些方面在 GuideStar 中无法获得。您只需为查询付费，无需月度订阅。

我可以使用此服务验证英国慈善机构吗？ 可以。verify_cross_jurisdiction 工具会查询英格兰和威尔士的英国慈善委员会。请注意，目前尚未覆盖苏格兰慈善机构（OSCR）和北爱尔兰慈善机构（CCNI）——如需在英国全境进行验证，请直接向声称在苏格兰或北爱尔兰注册的组织索取注册文件。

DECLINE 建议在实际操作中意味着什么？ 只要查询的名称存在任何 OFAC SDN 匹配，系统就会自动给出 DECLINE 建议。根据美国法律，OFAC 名单上的实体受到限制——未经 OFAC 许可与其交易属于联邦违法行为。对于非 OFAC 情况，DECLINE 反映的是财务状况极差、未能通过所有司法管辖区的验证，以及诚信风险较高等因素的综合结果。该建议是一项情报输出，旨在为人工决策提供参考，并非具有法律约束力的认定。

我可以安排非营利组织资助情报来监控现有的受资助组织组合吗？ 可以。使用 Apify 内置的计划功能，按季度或年度周期对所有现有受资助组织运行 assess_nonprofit_health。结合 Webhook，如果分数较上次运行下降超过 15 分，就会收到通知，以便标记出需要在下次拨款前进行期中跟进的组织。

综合评分如何处理缺失的数据源？ 本服务使用 Promise.allSettled，因此数据源失败或超时后会返回空数组，而不会导致整体出错。四种评分模型会根据可用数据运行。如果 OFAC 等关键数据源没有返回数据（可能是临时 API 问题），诚信评分就会低于实际风险水平。如果数据源不可用，actionItems 字段不会包含与制裁相关的项目——因此，如果某个预期有数据的维度显示记录数为零，请重试完整报告。

搜索 Grants.gov 时可以使用哪些 CFDA 编号或机构代码？ search_grant_opportunities 工具接受自由文本查询，包括 CFDA 编号（例如，Special Education Grants 使用“84.027”）、机构缩写（HHS、DOJ、USDA）以及自然语言项目描述。使用 CFDA 编号可以获得最精确的结果。该工具最多返回 30 个匹配机会，还可通过可选的 status 筛选器限定为已发布、已关闭或预测中的项目。

帮助我们改进

如果您遇到问题，可以在 Apify 账户中启用运行共享，帮助我们更快地调试：

1. 前往账户设置 > 隐私
2. 启用与公开的 Actor 创建者分享运行记录

这样一来，出现问题时我们就能查看您的运行详情，从而更快地修复问题。您的数据只有 Actor 开发者可见，不会公开。

支持

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