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Glama

공매 낙찰가율·개찰 결과 통계

realty_onbid_sale_rate
Read-onlyIdempotent

공매가 "보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"와 "얼마나 유찰되나"를 실제 개찰 결과로 답한다.

**법원경매의 realty_auction_sale_rate와 같은 이름의 다른 지표다.** 분모가 둘 다
감정가지만 평가 주체·저감 규칙·매물 성격이 달라 **두 %를 한 문장에 섞으면 안 된다**.
"경매 낙찰가율"을 물었으면 어느 쪽인지 확인하라.

**이 축의 자리** — 공매 축 2종 중 통계 쪽이다. 개별 물건과 회차별 최저가는
realty_search_onbid다. 낙찰가율은 재산구분별로 갈라 읽어라(`by_property_type`).

⚠️ **표본은 최근 3개월 개찰분이고, 그중 '낙찰' 건만 낙찰가율에 든다.** 온비드 전체
입찰결과 688,264건 중 우리가 받은 것은 113,673건이고, 그 안에서 낙찰은 3,824건이다
(나머지는 유찰·취소·개찰중). `outcome_mix`가 그 분포이고 여기서 나온 낙찰 비율은
**성립률이지 낙찰가율이 아니다**.

⚠️ **낙찰가율은 원천이 준 값을 그대로 쓴다**(`apslPrcCtrsScfbPrcRto` = 감정가 대비
낙찰가율). 낙찰 3,824건 중 이 값이 있는 것은 2,896건이다 — 나머지는 감정가가 원장에
없는 건이라 **모르는 것이지 0이 아니다**(`ratio_missing`).

⚠️ **평균이 아니라 중앙값을 인용하라.** 지분·산지 물건이 감정가의 386%에 팔린 사례가
실제로 있어(공유자 경합) 평균이 위로 끌린다. `median_pct`가 정본이고 `p25_pct`·
`p75_pct`로 폭을 함께 전하라.

⚠️ **지역은 물건명에서 되찾은 것이다.** 입찰결과 원장에 지역 컬럼이 아예 없어서,
물건 목록과 붙여 보려 했으나 **낙찰 3,824건 중 물건 목록에서 찾아지는 것은 83건
(2.2%)뿐이다** — 물건 목록은 현재 진행분 스냅샷이라 이미 팔린 물건이 빠져 있다.
그래서 물건명 접두의 시도·시군구 표기를 파싱해 쓴다(전체 96.1%·낙찰 90.0%에서 잡힌다).
파싱이 안 된 건은 지역 필터에서 **조용히 빠지므로** 응답의 `region_basis`를 함께 전하라.

Input Schema

TableJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
sidoNo시도. **주의: 결과 원장에는 지역 컬럼이 없다** — 물건명 접두에서 되찾은 값으로 거른다(커버리지는 응답의 region_basis에 실린다). ⚠️ '광주'는 광주광역시와 경기도 광주시 둘 다라 **한쪽으로 읽지 않고 거절한다**(error='sido_ambiguous') — 광역시면 '광주광역시', 경기도 광주시면 sido='경기도'·sigungu='광주시'로 갈라 넣어라.
sigunguNo시군구. 물건명에서 시도 다음 한 토막을 뽑은 것이라 '고양시 덕양구'는 '고양시'로만 잡힌다 — 자치구까지 좁히려면 이 원장으로는 안 된다. ⚠️ 시도 없이 시군구만 주면 **합치지 않고 거절한다**(error='region_ambiguous') — '중구'처럼 여러 시도에 같은 이름이 있으면 합친 값은 어느 지역의 것도 아니다. sido와 갈라 넣어라(예: sido='서울특별시'·sigungu='중구'). 거절 응답이 후보를 준다.
usage_nameNo용도 부분일치(대·중·소 3단). 원장 값 예: 주거용건물·아파트·토지·근린생활시설. 표본이 **입찰결과 원장**이라 물건 목록과 어휘가 미세하게 갈린다 — 없는 이름은 거절하며 이 원장의 쓸 수 있는 값을 준다.
property_typeNo재산구분. **이 축을 빼고 하나의 낙찰가율을 말하면 거의 틀린다** — 실측 중앙값이 압류재산 31.6% vs 국유재산 106.3%로 3배 넘게 갈린다.

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Changed1 schema field changed
    • changedInput schema / properties / sigungu / description
      Previous value: -"시군구. 물건명에서 시도 다음 한 토막을 뽑은 것이라 '고양시 덕양구'는 '고양시'로만 잡힌다 — 자치구까지 좁히려면 이 원장으로는 안 된다."New value: +"시군구. 물건명에서 시도 다음 한 토막을 뽑은 것이라 '고양시 덕양구'는 '고양시'로만 잡힌다 — 자치구까지 좁히려면 이 원장으로는 안 된다. ⚠️ 시도 없이 시군구만 주면 **합치지 않고 거절한다**(error='region_ambiguous') — '중구'처럼 여러 시도에 같은 이름이 있으면 합친 값은 어느 지역의 것도 아니다. sido와 갈라 넣어라(예: sido='서울특별시'·sigungu='중구'). 거절 응답이 후보를 준다."
  2. Changed1 schema field changed
    • changedInput schema / properties / usage_name / description
      Previous value: -"용도 부분일치(중·소분류)"New value: +"용도 부분일치(대·중·소 3단). 원장 값 예: 주거용건물·아파트·토지·근린생활시설. 표본이 **입찰결과 원장**이라 물건 목록과 어휘가 미세하게 갈린다 — 없는 이름은 거절하며 이 원장의 쓸 수 있는 값을 준다."
  3. Changed1 schema field changed
    • changedInput schema / properties / sido / description
      Previous value: -"시도. **주의: 결과 원장에는 지역 컬럼이 없다** — 물건명 접두에서 되찾은 값으로 거른다(커버리지는 응답의 region_basis에 실린다)."New value: +"시도. **주의: 결과 원장에는 지역 컬럼이 없다** — 물건명 접두에서 되찾은 값으로 거른다(커버리지는 응답의 region_basis에 실린다). ⚠️ '광주'는 광주광역시와 경기도 광주시 둘 다라 **한쪽으로 읽지 않고 거절한다**(error='sido_ambiguous') — 광역시면 '광주광역시', 경기도 광주시면 sido='경기도'·sigungu='광주시'로 갈라 넣어라."
  4. Changed1 schema field changed
    • changedOutput schema / (root)
      Previous value: -{
      -  "additionalProperties": true,
      -  "title": "realty_onbid_sale_rateDictOutput",
      -  "type": "object"
      -}New value: +null
  5. Added

TDQS

A4.8/5.0
Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Annotations cover readOnly/idempotent safety, and the description layers on extensive behavioral disclosure: the 3-month sampling window, the 113,673/688,264 coverage and 3,824-bid subset, outcome_mix being 성립률 not 낙찰가율, the apslPrcCtrsScfbPrcRto source-value passthrough with 2,896/3,824 missing treated as unknown not zero, median-vs-mean distortion (386% outlier), region recovered from property-name prefix at 90.0% bid coverage, and silent drops from region filters. No annotation contradiction.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is long, but every sentence carries a distinct operational fact and the ⚠️-marked warnings make caveats scannable. Front-loading the 경매/공매 distinction up front is the right prioritization. Slightly dense, but the complexity of the data source justifies the length; the bold headers aid skimming.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a 4-optional-param statistical tool with no output schema, the description is exceptionally complete: it names response fields (region_basis, outcome_mix, ratio_missing, median_pct, p25_pct, p75_pct), discloses data provenance and coverage gaps, explains missing-data semantics, and documents the region-recovery methodology including its failure mode (silent drop). Nothing an agent needs to interpret results correctly is missing.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100% and the schema descriptions are already rich (the '광주' ambiguity and sigungu single-token limitation live in the schema). The main description adds the key semantic emphasis that property_type is the axis that must not be omitted (실측 31.6% vs 106.3% spread) and that usage_name vocabulary diverges from the property list. It reinforces rather than repeats the schema, which is the right division of labor.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb+resource (answers 공매 sale-rate and bid-failure statistics from actual bid-opening results) and immediately distinguishes itself from the same-named court-auction metric realty_auction_sale_rate. It also names realty_search_onbid as the sibling for individual properties, so an agent can route correctly without opening schemas.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Explicitly says not to mix the two percentages (경매 vs 공매), tells the agent to confirm which one is being asked, and directs per-property queries to realty_search_onbid. It also instructs to read by property_type and to cite median_pct rather than the mean, with the p25/p75 spread. Exclusions and alternatives are spelled out.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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