Microfarm MCP

Intelligenz zur Landtauglichkeit für angehende Mikro-Landwirte — als MCP-Server, der in jede LLM (Claude, Cursor usw.) integriert werden kann. Er beantwortet zwei Fragen zu einem US-Grundstück:

1. „Ist dieses Land tatsächlich gut für eine Mikro-Farm?" — bewertet Klima, Wasserzugang, landwirtschaftlichen Kontext, Erreichbarkeit und Hochwasserrisiko anhand kostenloser öffentlicher Daten (keine Schlüssel, keine Abonnements).

2. „Kann ich darauf ein Haus bauen?" — eine Machbarkeitsprüfung für Wohnbebauung anhand von Hochwasserzone + landwirtschaftlichem Kontext, mit dem ehrlichen Hinweis, dass die endgültige Genehmigung von Ihrem County festgelegt wird.

Es kann auch Land zum Verkauf finden aus kostenlosen Quellen und die Ergebnisse bewerten.

Tools

Alles ist evidenzbasiert: Jedes Signal nennt seine Quelle, und fehlende Daten werden als fehlend gemeldet — niemals als „gut" behandelt.

Datenquellen (alle kostenlos, ohne Schlüssel)

• Open-Meteo — Geokodierung, historisches Klima (Niederschlag, Temperaturen, Wachstumstage), Höhenlage

• OpenStreetMap / Overpass — nahegelegene Gewässer, Gebäude, Straßen, landwirtschaftliche Flächen

• FEMA National Flood Hazard Layer — Hochwasserzone an einem Punkt (Wohnbebaubarkeit)

• farms.com + Craigslist + index.cy (Zypern) — Landverkaufsangebote (find_land)

Installation & Ausführung

python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e ".[test]"
.venv/bin/pytest tests/ -q        # 31 tests
.venv/bin/microfarm-mcp           # or: python -m microfarm.server

Beispiel (was eine LLM für Sie tut)

assess_land("Petaluma, California")
→ state: promising | score: 76
  [positive] ample_precipitation: ~1023 mm/yr
  [positive] long_season: ~363 growing days/yr
  [positive] land_type: farmland
  dwelling_feasibility: requires_review (no flood-zone flag; confirm with county)

assess_land("Polemi, Paphos, Cyprus")   ← works outside the US too
→ state: requires_look | score: 65
  [positive] adequate_precipitation: ~457 mm/yr
  [positive] long_season: ~365 growing days/yr
  dwelling_feasibility: unknown (FEMA is US-only; confirm with Cyprus Planning Authority)

assess_land("Nontron, Dordogne, France")   ← France works too
→ state: promising | score: 76
  [positive] ample_precipitation: ~1416 mm/yr
  [positive] long_season: ~330 growing days/yr
  dwelling_feasibility: unknown (confirm with the local mairie / DDT planning office)

find_land(state="OH", max_price_usd=200000)
→ real listings with price, acres, location, photos, description

find_land(country="CY")   ← Cyprus plots from index.cy
→ real Greek/English listings, titles translated, price in €, size in m²/acres

Landtyp + Zone

• Landtyp (Ackerland / Weideland / Wald / Buschland / bebaut / Wasser) wird aus OpenStreetMap erkannt und in jeder Bewertung gemeldet.

• Offizielle Zonierung (wofür Sie das Land legal bebauen/nutzen dürfen) ist nicht aus kostenlosen nationalen Daten verfügbar — sie wird von lokalen Planungsbehörden festgelegt (ein US-County oder ein zyprisches Bezirks-/Planungsamt). Das Tool weist ehrlich darauf hin und sagt Ihnen, wo Sie nachfragen können, anstatt zu raten.

Ehrliche Grenzen

• Zonierungs-/Wohnrecht ist lokal; dies verwendet Hochwasser + landwirtschaftlichen Kontext als erste Prüfung und verweist Sie an das Planungsamt — es ersetzt nicht die offizielle Verordnung.

• FEMA-Hochwasserdaten sind nur für die USA verfügbar; außerhalb der USA (z. B. Zypern) wird Hochwasser ehrlich als nicht verfügbar gemeldet, niemals fälschlich als „keine Gefahr".

• landbanksearch / govdeals / farmflip / Bazaraki / land.cy / offer.com.cy sind nur über den Browser zugänglich oder bot-geschützt; registriert, aber noch nicht gescraped (siehe land_sources.browser_only).

Layout

microfarm-mcp/
├── microfarm/
│   ├── server.py       ← FastMCP server (4 tools)
│   ├── engine.py       ← orchestration + cache + find_land
│   ├── providers.py    ← free data providers (geo, climate, elevation, OSM, FEMA)
│   ├── listings.py     ← land-for-sale collectors (farms.com, Craigslist)
│   ├── scorer.py       ← evidence-backed viability + dwelling scoring
│   └── models.py       ← typed models
├── tests/              ← 24 tests (mocked providers, deterministic)
├── .github/workflows/ci.yml
└── pyproject.toml

MIT-lizenziert. Keine Finanz-, Rechts- oder Immobilienberatung — prüfen Sie jede Immobilie persönlich.