土地情报研究 MCP

AI 研究分析师能否在不捏造证据的情况下对土地进行推理？

土地情报研究 MCP 是一个独立的研究原型，探索受治理的分析与模型上下文协议（MCP）如何支持土地开发可选性研究。

该项目的研究动机源于对土地经济学、能源与基础设施开发，以及长期土地管理的更广泛研究兴趣。它提出：

当一块宗地同时具有经济、基础设施和环境价值时，土地所有者、投资者和开发商应如何对开发可选性进行推理？

当前实现侧重于使用确定性合成数据集进行开发可选性筛查。它将宗地特征、基础设施邻近度、土地利用约束和合成结果整合到一个受治理的分析层中，LLM 可通过 MCP 工具访问该分析层。

研究免责声明： 本仓库使用合成数据和透明的筛查启发式方法，仅用于研究和演示目的。可选性评分不构成评估、预测、因果估计、开发概率或投资建议。

为什么做这个项目

AI 分析中一个常见的失败模式是让语言模型本身充当分析引擎：它读取原始文件、编写临时查询、静默更改定义，并产生难以治理或复现的数字。

本项目采取了不同的方法：

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

LLM 负责推理。分析层负责定量证据。

如果 MCP 未暴露回答某个问题所需的证据，期望的行为是揭示分析缺口，而非绕过系统或捏造结果。

Related MCP server: real-estate-ai

研究视角

同一组受治理的证据可以根据利益相关者的不同支持不同的决策。

机构土地所有者 / TIMO 型所有者

长期持有者可能会询问哪些资产具有有意义的开发可选性、可选性是广泛分布还是集中分布，以及在持有、出售、租赁、土地用途变更或开发合作决策之前，哪些资产值得进行战略尽职调查。

投资者 / 资本配置者

投资者可能会询问尽职调查或资本应部署在何处、可选性是否已反映在当前用途价值中，以及承销证据中仍缺少哪些内容。

开发商

开发商可能会询问哪些宗地值得更深入的可行性研究，以及有利的基础设施邻近信号是否能经受住宗地层面的物理约束。

MCP 分析面

服务器暴露五个受治理的工具：

• list_research_questions

• compare_counties

• rank_land_optionality

• explain_parcel_score

• evaluate_optionality_signal

它还暴露：

• 资源：research://catalog

• 提示词：land_research_investigation

数据模型

项目附带六张确定性合成关系表：

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

合成夹具可使用种子 42 复现。包含清单和 SHA256 校验和。

可选性信号

可选性评分是一种透明的筛查启发式方法，纳入的信号包括宗地面积、区划、坡度、洪水风险、湿地占比，以及与变电站、输电线路、光纤、高速公路和数据中心基础设施的邻近度。

该评分有意不定位为估值或预测概率。

evaluate_optionality_signal 工具检查该评分是否按评分十分位数区分合成开发结果。这对于测试研究工作流很有用，但并非现实世界预测有效性的证据。

本地设置

推荐前置条件：

• Python 3.11+

• uv

• 如果你想测试 LLM + MCP 工作流，需要 Claude Code

从仓库根目录开始：

python3.11 scripts/preflight.py

然后启动 MCP 开发模式：

./scripts/run_mcp_dev.sh

注册到 Claude Code：

./scripts/register_claude.sh

然后：

claude

在 Claude 内部：

/mcp

如果提示，批准 land-intelligence。

示例代理提示词

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.

参见 PROMPTS.md 获取更多投资者、开发商、红队和跨利益相关者提示词。

更广泛的研究方向

当前实现侧重于开发可选性和基础设施/土地约束。

未来研究可扩展到电力市场和并网数据、区划和土地用途变更历史、开发可比交易、租赁和期权结构、保护地役权、栖息地质量和破碎化、生物多样性约束、碳和自然资本经济学、水资源可用性、NPV / IRR 情景，以及空间投资组合优化。

栖息地保护是更广泛研究动机的一部分，但当前合成模型不应被解读为栖息地质量模型。

独立性与归属

这是一个独立研究项目。其信息来源于关于机构土地所有权以及从事土地、基础设施、能源和长期资产管理交叉领域公司的公开研究。

它与任何特定公司、投资管理人、开发商、土地所有者或数据提供商均无关联，不受其认可，也不代表其立场。所有包含的数据集和结果均为合成数据。

许可证

MIT