Land Intelligence Research MCP

¿Puede un analista de investigación de IA razonar sobre la tierra sin inventar la evidencia?

Land Intelligence Research MCP es un prototipo de investigación independiente que explora cómo la analítica gobernada y el Model Context Protocol (MCP) pueden respaldar la investigación sobre la opcionalidad del desarrollo de la tierra.

El proyecto está motivado por un interés de investigación más amplio en la economía del suelo, el desarrollo energético y de infraestructuras, y la gestión de la tierra a largo plazo. Plantea:

¿Cómo deberían razonar los propietarios de tierras, los inversores y los desarrolladores sobre la opcionalidad del desarrollo cuando una parcela tiene simultáneamente valor económico, de infraestructura y ambiental?

La implementación actual se centra en el cribado de opcionalidad de desarrollo utilizando un conjunto de datos sintéticos determinista. Combina características de las parcelas, proximidad a infraestructuras, restricciones de uso del suelo y resultados sintéticos en una capa analítica gobernada a la que un LLM puede acceder a través de herramientas MCP.

Aviso de investigación: Este repositorio utiliza datos sintéticos y heurísticas de cribado transparentes con fines de investigación y demostración. Las puntuaciones de opcionalidad no son tasaciones, previsiones, estimaciones causales, probabilidades de desarrollo ni recomendaciones de inversión.

Por qué este proyecto

Un modo de fallo común en la analítica de IA es permitir que el modelo de lenguaje se convierta en el motor de análisis: lee archivos sin procesar, escribe consultas ad hoc, cambia definiciones silenciosamente y produce números difíciles de gobernar o reproducir.

Este proyecto adopta un enfoque diferente:

LLM / research agent
        |
        | reasoning, question framing, synthesis
        v
Model Context Protocol
        |
        | governed tool surface
        v
DuckDB analytical layer
        |
        | joins, scoring, aggregation, validation
        v
deterministic synthetic land data

El LLM es responsable del razonamiento. La capa analítica es responsable de la evidencia cuantitativa.

Si el MCP no expone la evidencia necesaria para responder a una pregunta, el comportamiento deseado es poner de manifiesto la brecha analítica en lugar de eludir el sistema o inventar un resultado.

Related MCP server: real-estate-ai

Perspectivas de investigación

La misma evidencia gobernada puede respaldar diferentes decisiones según la parte interesada.

Propietario institucional de tierras / propietario de estilo TIMO

Un propietario a largo plazo puede preguntarse qué activos tienen una opcionalidad de desarrollo significativa, si la opcionalidad es amplia o concentrada, y qué activos merecen una diligencia estratégica antes de una decisión de mantenimiento, venta, arrendamiento, habilitación urbanística o asociación de desarrollo.

Inversor / asignador de capital

Un inversor puede preguntarse dónde deberían desplegarse la diligencia o el capital, si la opcionalidad ya se refleja en el valor de uso actual y qué evidencia de suscripción sigue faltando.

Desarrollador

Un desarrollador puede preguntarse qué parcelas merecen un trabajo de viabilidad más profundo y si las señales favorables de proximidad a infraestructuras sobreviven a las restricciones físicas a nivel de parcela.

Superficie analítica de MCP

El servidor expone cinco herramientas gobernadas:

• list_research_questions

• compare_counties

• rank_land_optionality

• explain_parcel_score

• evaluate_optionality_signal

También expone:

• Recurso: research://catalog

• Prompt: land_research_investigation

Modelo de datos

El proyecto incluye seis tablas relacionales sintéticas deterministas:

counties
   |
   +----< parcels ----< transactions
   |         |
   |         +---- parcel_infrastructure ----> infrastructure
   |         |
   |         +---- development_outcomes
   |
   +----< infrastructure

El conjunto de datos sintético es reproducible con la semilla 42. Se incluyen un manifiesto y sumas de verificación SHA256.

Señal de opcionalidad

La puntuación de opcionalidad es una heurística de cribado transparente que incorpora señales como el tamaño de la parcela, la zonificación, la pendiente, el riesgo de inundación, la proporción de humedales y la proximidad a subestaciones, líneas de transmisión, fibra, carreteras e infraestructura de centros de datos.

La puntuación no se enmarca intencionadamente como una valoración o una probabilidad predictiva.

La herramienta evaluate_optionality_signal comprueba si la puntuación separa los resultados sintéticos de desarrollo por decil de puntuación. Esto es útil para probar el flujo de trabajo de investigación, pero no es evidencia de validez predictiva en el mundo real.

Configuración local

Requisitos previos recomendados:

• Python 3.11+

• uv

• Claude Code si quieres probar el flujo de trabajo LLM + MCP

Desde la raíz del repositorio:

python3.11 scripts/preflight.py

Luego, lanza el modo de desarrollo de MCP:

./scripts/run_mcp_dev.sh

Regístrate con Claude Code:

./scripts/register_claude.sh

Luego:

claude

Dentro de Claude:

/mcp

Aprueba land-intelligence si se te solicita.

Ejemplo de prompt de agente

Act as a research analyst supporting a long-duration institutional landowner.

Use the land-intelligence MCP as your only quantitative data and analytics interface. Do not inspect the underlying CSVs, database, SQL, Python files, manifests, or other repository artifacts directly.

Determine which markets and parcels appear to have the strongest development optionality, what evidence supports that conclusion, and what evidence should make the investment team cautious.

Every material numerical claim should come from an MCP tool result. If an important question cannot be answered through the current MCP analytical surface, identify the gap rather than bypassing the MCP or guessing.

Consulta PROMPTS.md para ver prompts adicionales de inversores, desarrolladores, red-team y de múltiples partes interesadas.

Dirección de investigación más amplia

La implementación actual se centra en la opcionalidad del desarrollo y en las restricciones de infraestructura y suelo.

La investigación futura podría extenderse a datos de mercado eléctrico e interconexión, historiales de zonificación y habilitaciones urbanísticas, comparables de desarrollo, estructuras de arrendamiento y opciones, servidumbres de conservación, calidad y fragmentación del hábitat, restricciones de biodiversidad, economía del carbono y del capital natural, disponibilidad de agua, escenarios de VAN / TIR y optimización espacial de carteras.

La preservación del hábitat es parte de la motivación de investigación más amplia, pero el modelo sintético actual no debe interpretarse como un modelo de calidad del hábitat.

Independencia y atribución

Este es un proyecto de investigación independiente. Se basó en investigaciones públicas sobre la propiedad institucional de la tierra y en empresas que trabajan en la intersección de la tierra, la infraestructura, la energía y la gestión de activos a largo plazo.

No está afiliado, respaldado ni es representativo de ninguna empresa, gestor de inversiones, desarrollador, propietario de tierras o proveedor de datos específico. Todos los conjuntos de datos y resultados incluidos son sintéticos.

Licencia

MIT