Un agent IA immobilier vous aide à planifier de l’achat de votre logement jusqu’à votre retraite.
(github.com/tae0y)Bonjour. J’ai créé un serveur MCP qui connecte les données de transactions immobilières réelles du ministère du Territoire à Claude, afin de pouvoir interroger en langage naturel des simulations immobilières.
Pourquoi l’avoir créé ?
Je voulais poser une question comme : « Dans 10 ans, quel appartement pourrai-je acheter pour y vivre ? », mais les applications immobilières existantes sont optimisées pour la recherche d’annonces individuelles, ce qui rend difficile le fait de poser des questions de planification à long terme comme dans une vraie consultation.
En pratique, j’ai demandé : « À quel moment et de quelle manière est-il optimal d’acheter un appartement, une villa ou un petit immeuble résidentiel à Songpa, Gangdong, Guri ou Hanam ? », en prenant comme critères à la fois l’achat du logement et la préparation des fonds pour la retraite, et voici la réponse obtenue.
- Dans 10 ans, les appartements anciens de ces zones constituent une cible réaliste
- Les villas et petits immeubles résidentiels sont déconseillés, car le potentiel de hausse à long terme est jugé faible
- Les appartements neufs sont exclus en raison de problèmes d’accessibilité de prix
- Dans un scénario d’achat en copropriété, les options s’élargissent considérablement
On peut poser des questions en gardant le fil du contexte, comme lors d’une consultation avec un agent immobilier de quartier, et comparer différents scénarios en modifiant les conditions.
Que permet-il d’analyser ?
Il relie les données de transactions immobilières du ministère du Territoire, Cheongyak Home et l’API Onbid de KAMCO pour proposer 14 outils.
- Transactions et locations (
jeonse/loyer mensuel) pour appartements, officetels, logements collectifs de petite taille et maisons individuelles/multifamiliales - Transactions de bâtiments commerciaux
- Annonces de souscription immobilière et résultats d’attribution
- Consultation des biens mis aux enchères publiques par KAMCO
Cela ne s’arrête pas à la consultation des prix : j’ai aussi créé des outils pour calculer les mensualités de prêt, l’accumulation d’actifs à intérêts composés et les flux de trésorerie mensuels. Il est donc possible de comparer en chiffres la marge d’investissement restante après remboursement du prêt en cas d’achat immédiat, ainsi que l’impact sur le financement de la retraite.
Comment l’utiliser ?
Il suffit de télécharger le code en local, d’obtenir une clé API sur le portail de données publiques, puis de l’ajouter à Claude Desktop via MCP. J’ai également publié dans le dépôt des instructions personnalisées pour le projet : comparez vous-même trois scénarios — achat immédiat / achat dans N années / absence d’achat.
Le code source est publié dans le dépôt ci-dessous.
N’hésitez pas à l’essayer et à me faire part de vos retours.
6 commentaires
Merci pour ce super projet ^^
C'est un bon projet~ !
C'est un super service. Serait-il possible d'utiliser ce service dans un service déjà en activité actuellement ?
Oh ! C’est sous licence MIT. Merci de simplement conserver la mention de la source.
Vous pourrez me prévenir quand le service sera déployé ? J’aimerais ajouter le lien au dépôt.
Oui, merci. J’ajouterai un message sur Git lorsque le service sera mis en place.
Waouh ! 100 étoiles. Premier contributeur. Un ticket de signalement de bug a aussi été ouvert.
Merci !