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RE Data Refinery MCP Server

RE Data Refinery MCP Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der unübersichtliche Immobiliendaten in saubere, bewertete, KI-bereite Immobilieninformationen für Columbus, OH und umliegende Metrostädte verwandelt.

Im Gegensatz zu generischen Immobilien-APIs kombiniert die RE Data Refinery Live-Zillow-Daten mit Anreicherung auf Kreisebene (GIS, Steuerrückstände, Sheriff-Verkäufe, Genehmigungen, Nachlassakten) und berechnet proprietäre Investitions-Scores für jedes Inserat. Agenten zahlen nur für die Abfragen, die sie ausführen – keine Abonnements, keine API-Stufen – über das x402-Mikrozahlungsprotokoll auf Base-Mainnet.

  • Live-Datenquelle: ZillAPI

  • Abdeckung: 150+ Immobilien in 14 Metrostädten von Columbus

  • Zahlung: USDC auf Base, 0,35 $ pro kostenpflichtiger Abfrage

  • Transport: stdio / SSE für Claude Desktop, Claude Code, ChatGPT Desktop, Hermes und andere MCP-Clients


Was es besonders macht

Funktion

RE Data Refinery

BatchData / USDV Capital

Preisgestaltung

Pay-per-Query über x402 (kein Abonnement)

Kostenlose Stufen oder Monatsabos

Bewertung

Flip, Wholesale, Mietrendite, Markthitze

Meist nicht vorhanden oder generisch

Anreicherung

Kreis-GIS, Steuerrückstände, Sheriff-Verkäufe, Genehmigungen, Nachlassakten

Typischerweise oberflächliche Listungsdaten

On-Chain-Abrechnung

USDC auf Base über Permit2 + CDP-Facilitator

Nicht anwendbar


Tools (10)

Tool

Beschreibung

Preis

refinery_health

API-Status, Anzahl gecachter Immobilien, Rate-Limit-Status

Kostenlos

refinery_credits

Upstream-ZillAPI-Guthaben

Kostenlos

refinery_properties

Bewertete Immobilien nach Stadt auflisten, mit optionalen Preisfiltern

0,35 $ (live), kostenlos (gecacht)

refinery_property_detail

Vollständige bewertete Details für eine einzelne Immobilie per ZPID

0,35 $

refinery_property_price_history

Preis-/Transaktionsverlauf einer Immobilie

0,25 $

refinery_property_tax_history

Steuer- und Bewertungsverlauf einer Immobilie

0,25 $

refinery_property_schools

Schulbewertungen in der Nähe einer Immobilie

0,25 $

refinery_search

Natürlichsprachliche Immobiliensuche

0,50 $

refinery_scored_search

Suche gefiltert/bewertet nach Investitionskriterien

0,50 $

refinery_payment_status

x402-Konfiguration und aktive API-Basis-URL anzeigen

Kostenlos


Schnellstart

1. Abhängigkeiten installieren

pip install "x402>=2.20.0" eth-account httpx

2. Repository klonen

git clone https://github.com/areshms/re-refinery-mcp.git
cd re-refinery-mcp

3. Umgebung konfigurieren

Erstelle eine .env-Datei im Projektverzeichnis:

# Required for paid Worker lookups
EVM_PRIVATE_KEY=0x...

# Optional
X402_SPEND_CAP=$1                    # max per-payment USD cap (default: $1)
REFINERY_BASE_URL=https://re-data-refinery.ares-hms.workers.dev
REFINERY_LOCAL_URL=http://localhost:5004

Deine Wallet muss USDC auf Base halten, um für Abfragen zu bezahlen.

4. Zum MCP-Client hinzufügen

Claude Desktop / Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "re_refinery_mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["/path/to/re-refinery-mcp/re_refinery_mcp.py"],
      "env": {
        "EVM_PRIVATE_KEY": "${EVM_PRIVATE_KEY}",
        "X402_SPEND_CAP": "$1"
      }
    }
  }
}

Lokaler Entwicklungsmodus

Um ohne USDC-Ausgaben zu entwickeln oder zu testen, deaktiviere x402 und verwende eine kostenlose lokale API:

export REFINERY_ENABLE_X402=false
export REFINERY_LOCAL_URL=http://localhost:5004
python3 re_refinery_mcp.py --transport stdio

Kostenpflichtige Endpunkte rufen dann localhost:5004 statt des Workers auf.


So funktionieren Zahlungen

  1. Dein Agent fordert einen kostenpflichtigen Endpunkt an.

  2. Der Worker antwortet mit HTTP 402 Payment Required und einer x402-Zahlungsanforderung.

  3. Der MCP-Client signiert eine Permit2-USDC-Transaktion auf Base.

  4. Der CDP-Facilitator verifiziert die Signatur und führt die Zahlung on-chain aus.

  5. Der Worker liefert die angeforderten Daten.

All dies wird automatisch abgewickelt, sobald EVM_PRIVATE_KEY konfiguriert ist.


Bewertungsmethodik

Jede Immobilie wird angereichert mit:

  • flip_score (0–100): Abschlag vs. Zestimate, Tage auf dem Markt, Nachbarschaftsmedian, Alter, Grundstücksgröße

  • wholesale_score (0–100): Eigenkapitalspanne, Steuerrückstände, DOM, Eigentümerbewohnung, Preis vs. Zestimate

  • rental_yield_pct: geschätzte Jahresmiete ÷ Preis

  • market_heat: Heiß / Warm / Kühl basierend auf Tagen auf dem Markt und jüngstem Preistrend

Die Scores werden gegen Nachbarschaftsmediane aus dem Live-Refinery-Cache neu berechnet.


Anforderungen

  • Python 3.11+

  • x402>=2.20.0

  • eth-account

  • httpx

  • Eine Wallet mit USDC auf Base-Mainnet


Worker

Der Cloudflare-Worker, der diesen Server unterstützt, ist bereitgestellt unter:

https://re-data-refinery.ares-hms.workers.dev

Es ist die erste Immobiliendaten-Raffinerie, die Cloudflares x402-Monetarisierungs-Gateway nutzt.


Lizenz

MIT


Erstellt von Hightower Marketing – Immobiliendaten für KI-Agenten nutzbar machen.

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license - not tested
-
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/areshms/re-refinery-mcp'

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