RE Data Refinery MCP Server

乱雑な不動産データを、クリーンでスコアリング済みのAI対応プロパティインテリジェンスに変換するModel Context Protocol (MCP)サーバーです。Columbus, OHとその周辺のメトロ都市を対象としています。

一般的なプロパティAPIとは異なり、RE Data Refineryは、ライブのZillowデータと郡レベルのエンリッチメント(GIS、固定資産税滞納、保安官売却、許可証、検認記録)を組み合わせ、すべてのリスティングに対して独自の投資スコアを計算します。エージェントは、実行したクエリに対してのみ支払います — サブスクリプションもAPIティアもありません — x402マイクロペイメントプロトコルを介してBaseメインネット上で決済されます。

• ライブデータソース: ZillAPI

• カバレッジ: Columbusメトロ圏の14都市にわたって150以上のプロパティをシード

• 支払い: Base上のUSDC、有料ルックアップ1回につき$0.35

• トランスポート: Claude Desktop、Claude Code、ChatGPT Desktop、Hermes、その他のMCPクライアント向けのstdio / SSE

他製品との違い

ツール(10)

クイックスタート

1. 依存関係のインストール

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

2. リポジトリのクローン

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

3. 環境の設定

プロジェクトルートに.envファイルを作成します:

# 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

ルックアップの支払いには、ウォレットにBase上のUSDCが必要です。

4. MCPクライアントに追加

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"
      }
    }
  }
}

ローカル開発モード

USDCを使わずに開発やテストを行うには、x402を無効にして無料のローカルAPIを指定します:

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

有料エンドポイントは、Workerの代わりにlocalhost:5004を呼び出します。

支払いの仕組み

1. エージェントが有料エンドポイントをリクエストします。

2. WorkerがHTTP 402 Payment Requiredとx402支払い要件で応答します。

3. MCPクライアントがBase上でPermit2 USDCトランザクションに署名します。

4. CDPファシリテーターが署名を検証し、オンチェーンで支払いを決済します。

5. Workerがリクエストされたデータを返します。

EVM_PRIVATE_KEYが設定されていれば、これらはすべて自動的に処理されます。

スコアリング方法

すべてのプロパティは以下でエンリッチメントされます:

• flip_score (0–100): Zestimateに対する割引、市場滞在日数、近隣中央値、築年数、区画面積

• wholesale_score (0–100): エクイティスプレッド、固定資産税滞納、DOM、所有者居住、価格とZestimateの比較

• rental_yield_pct: 年間家賃見積もり ÷ 価格

• market_heat: 市場滞在日数と直近の価格トレンドに基づくHot / Warm / Cool

スコアは、live-refineryキャッシュから取得した近隣中央値に基づいて再計算されます。

必要条件

• Python 3.11+

• x402>=2.20.0

• eth-account

• httpx

• BaseメインネットでUSDCを保有するウォレット

Worker

このサーバーを支えるCloudflare Workerは、以下にデプロイされています:

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

これは、Cloudflareのx402マネタイゼーションゲートウェイを使用した最初の不動産データリファイナリーです。

ライセンス

MIT

Hightower Marketingによって構築 — 不動産データをAIエージェントのために活用します。