El señor de la inmobiliaria con IA revisa todo, desde cuándo comprar mi casa hasta el dinero para el retiro.
(github.com/tae0y)Hola. Conecté los datos de precios reales de transacciones del Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte a Claude e hice un servidor MCP con el que se puede preguntar en lenguaje natural para hacer simulaciones inmobiliarias.
¿Por qué lo hice?
Quería preguntar algo como: "¿Qué departamento podré comprar dentro de 10 años?", pero las apps inmobiliarias existentes están optimizadas para buscar propiedades individuales, así que era difícil hacer preguntas de planificación a largo plazo como si fuera una asesoría.
De hecho, pregunté: "¿Cuál es la mejor forma y en qué momento conviene comprar departamentos, villas y multifamiliares en Songpa, Gangdong, Guri y Hanam?" usando como criterios tanto la compra de vivienda como la preparación de fondos para el retiro, y obtuve respuestas como estas.
- Dentro de 10 años, los departamentos antiguos de esa zona serían un objetivo realista
- No se recomiendan villas ni multifamiliares porque se espera poca apreciación de precio a largo plazo
- Los departamentos nuevos quedan fuera por problemas de accesibilidad de precio
- En un escenario de copropiedad, las opciones se amplían mucho
Se puede preguntar manteniendo el contexto, como si estuvieras consultando con el señor de la inmobiliaria del barrio, y comparar escenarios cambiando las condiciones.
Entonces, qué revisa?
Conecta el precio real de transacciones del Ministerio de Tierra + Cheongyak Home + la API de Onbid de KAMCO para ofrecer 14 herramientas.
- Compraventa y renta mensual/depósito de departamentos/oficinas residenciales/viviendas en hilera y multifamiliares/casas unifamiliares y multifamiliares
- Compraventa de edificios comerciales
- Anuncios de suscripción de vivienda y resultados de adjudicación
- Consulta de bienes en subasta pública de KAMCO
No se queda solo en consultar precios de mercado: también preparé herramientas para calcular pago mensual de préstamos, acumulación de activos con interés compuesto y flujo de caja mensual. Así se puede comparar con cifras cuánto margen de inversión queda después de pagar el préstamo si compras ahora, y qué impacto tiene eso en los fondos para el retiro.
¿Cómo se usa?
Solo hay que descargar el código en local, emitir una API key del portal de datos públicos y agregarlo a Claude Desktop como MCP. Dejé instrucciones personalizadas para el proyecto en el repositorio, así que comparen directamente estos tres escenarios: comprar ahora / comprar dentro de N años / no comprar.
Dejé el código fuente público en el siguiente repositorio.
Pruébenlo y compártanme su feedback.
6 comentarios
Gracias por este gran proyecto ^^
¡Guau! 100 estrellas. Primer contribuidor. Ya también subieron un issue de reporte de bug.
¡Gracias!
¡Qué buen proyecto!
Es un servicio excelente. ¿Crees que sería posible usar ese servicio en un servicio que ya está operando actualmente?
¡Oh! Tiene licencia MIT. Solo dejen la atribución, por favor.
¿Podrían avisarme cuando se aplique al servicio? Me gustaría enlazarlo en el repositorio.
Sí. Gracias. Cuando se aplique el servicio, dejaré una publicación en Git.