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Infoparcelle - cadastre, DVF, DPE, PLU

by fr.infoparcelle
OverviewDiscussionsAdmin

infoparcelle_dvf_search

Read-onlyIdempotent

💰 Rechercher des transactions immobilières (DVF - Demandes de Valeurs Foncières).

Fonction: Accéder à l'historique des ventes immobilières en France avec prix réels et caractéristiques détaillées des biens.

Données DVF: Les données DVF (Demandes de Valeurs Foncières) sont des informations officielles sur les transactions immobilières publiées par la Direction Générale des Finances Publiques (DGFiP). Elles incluent:

  • Prix de vente réel (valeur foncière)

  • Date de la transaction

  • Type de bien (maison, appartement, local commercial, etc.)

  • Surfaces détaillées (habitable, terrain, bâtie)

  • Nombre de pièces, lots, locaux

  • Localisation précise (adresse, parcelle cadastrale)

Filtres de recherche disponibles (48 paramètres):

  1. Identifiants:

    • code, code_parcelle, code_section

  2. Géographiques:

    • code_departement, code_municipalite, code_postal, cadastre_id

    • lat/lon (coordonnées GPS)

  3. Transaction:

    • valeur_fonciere_min/max / prix_min/max (€)

    • date_mutation_min/max / date_min/max (YYYY-MM-DD)

    • nature_mutation (1=échange, 2=adjudication, 3=vente, 4=expropriation)

    • vefa (Vente en État Futur d'Achèvement)

  4. Type de bien:

    • code_type_bien / type_local (111=maison, 121=appartement, 131=local industriel/commercial, 141=dépendance)

    • bati_type (LEGER, DUR, INDUSTRIEL, COMMERCIAL, RELIGIEUX)

  5. Surfaces détaillées:

    • surface_habitable_min/max / surface_min/max (m²)

    • surface_terrain_min/max (m²)

    • surface_batie_min/max (m²)

    • surface_maisons_min/max (m²)

    • surface_appartements_min/max (m²)

    • surface_activite_min/max (m²)

  6. Comptages détaillés:

    • nb_lots_min/max

    • nb_parcelles_min/max

    • nb_locaux_min/max

    • nb_maisons_min/max

    • nb_appartements_min/max

    • nb_dependances_min/max

    • nb_locaux_activite_min/max

    • pieces_min/max

Retourne:

  • Identifiant de la transaction

  • Date de mutation (vente)

  • Prix de vente (valeur foncière)

  • Type de bien (code + libellé)

  • Surfaces détaillées

  • Comptages (lots, locaux, parcelles)

  • Adresse complète

  • Parcelle(s) cadastrale(s) concernée(s)

  • Nature de la mutation (vente, échange, etc.)

Cas d'usage principaux:

  1. Étude de marché immobilier:

    • Analyser les prix de vente dans un quartier

    • Comparer les prix au m² entre différentes zones

    • Identifier les tendances du marché

  2. Évaluation immobilière:

    • Estimer la valeur d'un bien par comparaison

    • Vérifier le prix de vente d'un bien spécifique

    • Analyser l'historique des ventes d'une parcelle

  3. Investissement:

    • Trouver des opportunités d'achat

    • Analyser la rentabilité potentielle

    • Comparer les prix entre différents secteurs

  4. Recherche académique:

    • Études statistiques sur le marché immobilier

    • Analyse de l'évolution des prix

    • Corrélations entre caractéristiques et prix

Exemples concrets:

  1. Transactions récentes dans le 75008: { code_postal: "75008", date_min: "2023-01-01" }

  2. Maisons vendues entre 300k€ et 500k€: { code_departement: "69", type_local: "MAISON", prix_min: 300000, prix_max: 500000 }

  3. Appartements > 100m² à Paris: { code_municipalite: "75056", type_local: "APPARTEMENT", surface_min: 100 }

  4. Historique d'une parcelle: { cadastre_id: "750560000B0064" }

  5. Grandes transactions récentes: { code_postal: "75001", prix_min: 1000000, date_min: "2024-01-01" }

Conseils:

  • Les données DVF couvrent toutes les ventes depuis 2014

  • Les résultats sont triés par date décroissante par défaut (plus récents d'abord)

  • Combinez plusieurs filtres pour affiner la recherche

  • Utilisez date_min/date_max pour analyser une période spécifique

Tool call template

This tool declares no required parameters. Add optional parameters from the input schema as needed.

{
  "id": 1,
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "arguments": {},
    "name": "infoparcelle_dvf_search"
  }
}

Input Schema

NameRequiredDescriptionDefault
latNoLatitude (WGS84)
lonNoLongitude (WGS84)
codeNoCode unique mutation
vefaNoVEFA (Vente en État Futur d'Achèvement)
champsNoChamps souhaités. Valeurs possibles: id_mutation, date_mutation, nature_mutation, valeur_fonciere, vefa, code_type_bien, libelle_type, bati_type, nb_dispositions, nb_lots, nb_parcelles, nb_parcelles_mutees, nb_locaux, nb_maisons, nb_appartements, nb_dependances, nb_locaux_activite, surface_terrain, surface_batie, surface_maisons, surface_appartements, surface_activite, parcelles, municipalite, centre
formatNoFormatjson
limiteNoRésultats/page
curseurNoCurseur pagination
date_maxNoAlias de date_mutation_max
date_minNoAlias de date_mutation_min
prix_maxNoAlias de valeur_fonciere_max
prix_minNoAlias de valeur_fonciere_min
bati_typeNoType bâti: LEGER, DUR, INDUSTRIEL, COMMERCIAL
champ_triNoChamp de tri
ordre_triNoDirection tridesc
pieces_maxNoNb pièces max
pieces_minNoNb pièces min
type_localNoAlias: MAISON, APPARTEMENT, LOCAL_INDUSTRIEL_COMMERCIAL
cadastre_idNoID cadastral de la parcelle
code_postalNoCode postal (5 chiffres). Ex: '75008'
nb_lots_maxNoNb lots max
nb_lots_minNoNb lots min
surface_maxNoAlias de surface_habitable_max
surface_minNoAlias de surface_habitable_min
code_sectionNoCode section cadastrale
code_parcelleNoCode parcelle cadastrale
nb_locaux_maxNoNb locaux max
nb_locaux_minNoNb locaux min
code_type_bienNoCode type: 111=maison, 121=appartement, 131=local industriel/commercial
nb_maisons_maxNoNb maisons max
nb_maisons_minNoNb maisons min
nature_mutationNo1=échange, 2=adjudication, 3=vente, 4=expropriation
code_departementNoCode département (2-3 car). Ex: '75'
nb_parcelles_maxNoNb parcelles max
nb_parcelles_minNoNb parcelles min
code_municipaliteNoCode INSEE commune (5 car). Ex: '75056'
date_mutation_maxNoDate mutation max (YYYY-MM-DD)
date_mutation_minNoDate mutation min (YYYY-MM-DD)
surface_batie_maxNoSurface bâtie max (m²)
surface_batie_minNoSurface bâtie min (m²)
nb_dependances_maxNoNb dépendances max
nb_dependances_minNoNb dépendances min
nb_appartements_maxNoNb appartements max
nb_appartements_minNoNb appartements min
surface_maisons_maxNoSurface maisons max (m²)
surface_maisons_minNoSurface maisons min (m²)
surface_terrain_maxNoSurface terrain max (m²)
surface_terrain_minNoSurface terrain min (m²)
valeur_fonciere_maxNoValeur foncière max en €
valeur_fonciere_minNoValeur foncière min en €
surface_activite_maxNoSurface activité max (m²)
surface_activite_minNoSurface activité min (m²)
surface_habitable_maxNoSurface habitable max (m²)
surface_habitable_minNoSurface habitable min (m²)
nb_locaux_activite_maxNoNb locaux activité max
nb_locaux_activite_minNoNb locaux activité min
surface_appartements_maxNoSurface appartements max (m²)
surface_appartements_minNoSurface appartements min (m²)

Output Schema

NameRequiredDescriptionDefault
donneesYes
paginationNoPagination a curseur.

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. First observed

TDQS

A4.3/5.0
Behavior4/5

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

Annotations already declare readOnly/idempotent/non-destructive, so the bar is lower; the description still adds real behavior: data provenance (DGFiP), coverage since 2014, default sort order (date descending), and the returned field set. Pagination mechanics (curseur, limite max 50) and any rate limits are not explained, which keeps it from a 5.

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

Conciseness3/5

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

Front-loaded with purpose and well-sectioned with headers, but it is very long and partly restates what the schema already enumerates, notably the full 48-parameter catalogue. The DVF data explanation and four use-case narratives could be compressed without losing decision-relevant information.

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 58-parameter, zero-required search tool with an output schema, the description supplies the provenance, filter semantics, coded values, examples, and default ordering an agent needs to call it correctly. Return values are covered by the output schema, so the description does not need to enumerate them further.

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%, so the baseline is 3; the description exceeds it by grouping the 48 filters into six labelled families, spelling out coded values (nature_mutation 1-4, type_local MAISON/APPARTEMENT, code_type_bien 111/121/131/141), and clarifying that prix_min and surface_min are aliases. Minor drift from the schema remains, e.g. bati_type lists RELIGIEUX in the description but not in the schema.

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?

Opens with a specific verb+resource: 'Rechercher des transactions immobilières (DVF)', and states the data source, national scope, and temporal coverage (since 2014). The resource (recorded property sales) is clearly distinct from the sibling tools covering parcels, DPE, copropriétés, permis, and PLU.

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

Usage Guidelines4/5

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

Provides four concrete usage scenarios (market study, valuation, investment, academic research) plus five worked example payloads and tips on combining filters and date ranges. It never explicitly names an alternative sibling or a when-not-to-use condition, so routing between infoparcelle_dvf_search and infoparcelle_parcelles_search_advanced or infoparcelle_parcelle_get is left to inference.

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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