Der KI-Makler-Onkel berät mich vom Zeitpunkt des Wohnungskaufs bis zur Altersvorsorge.
(github.com/tae0y)Hallo. Ich habe einen MCP-Server gebaut, der die tatsächlichen Transaktionspreisdaten des Ministeriums für Land, Infrastruktur und Verkehr mit Claude verbindet, sodass man Immobiliensimulationen in natürlicher Sprache abfragen kann.
Warum habe ich das gebaut?
Ich wollte fragen können: „Welche Wohnung kann ich mir in 10 Jahren leisten?“ Doch bestehende Immobilien-Apps sind auf die Suche nach einzelnen Objekten optimiert, sodass es schwierig war, wie in einem Beratungsgespräch nach langfristigen Plänen zu fragen.
Als ich tatsächlich gefragt habe: „Wann und wie ist es optimal, in Songpa, Gangdong, Guri und Hanam Apartments, Villen oder Mehrfamilienhäuser zu kaufen?“ – gemessen an den beiden Kriterien Wohnungskauf und Altersvorsorge – kam diese Antwort heraus.
- In 10 Jahren sind Bestandsapartments in der betreffenden Region ein realistisches Ziel
- Villen und Mehrfamilienhäuser werden nicht empfohlen, da geringe Erwartungen an langfristige Preissteigerungen bestehen
- Neubauapartments sind wegen mangelnder Erschwinglichkeit ausgeschlossen
- Im Szenario mit gemeinsamem Eigentum vergrößert sich die Auswahl deutlich
Man kann den Kontext fortlaufend weiterführen, als würde man sich von einem Makler im Viertel beraten lassen, und Szenarien vergleichen, indem man die Bedingungen verändert.
Was genau prüft das System?
Es verbindet die tatsächlichen Transaktionspreise des Ministeriums für Land, Infrastruktur und Verkehr + Cheongyak Home + die Kamco Onbid API und stellt 14 Werkzeuge bereit.
- Kauf sowie Jeonse-/Monatsmiete für Apartments/Officetels/Reihen- und Mehrfamilienhäuser/Ein- und Mehrparteienhäuser
- Kauf von Gewerbegebäuden
- Ausschreibungen für Wohnungsabos und Ergebnisse der Zusage
- Abfrage von Kamco-Auktionsobjekten
Es endet nicht bei der Preisabfrage: Ich habe zusätzlich Werkzeuge zur Berechnung der monatlichen Kreditrate, des Zinseszinseffekts beim Vermögensaufbau und des monatlichen Cashflows erstellt. So lässt sich zahlenbasiert vergleichen, wie viel finanzieller Spielraum nach dem Kauf und der Kreditrückzahlung für Investitionen bleibt und welchen Einfluss das auf die Altersvorsorge hat.
Wie wird es verwendet?
Einfach den Source-Code lokal herunterladen, einen API-Schlüssel beim Public Data Portal beantragen und das Ganze in Claude Desktop per MCP hinzufügen – fertig. Ich habe im Repository außerdem benutzerdefinierte Instructions für das Projekt hinterlegt. Vergleicht also direkt selbst die drei Szenarien: jetzt kaufen / in N Jahren kaufen / nicht kaufen!
Den Source-Code habe ich im folgenden Repository veröffentlicht.
Probiert es gern aus und gebt mir Feedback.
6 Kommentare
Vielen Dank für das tolle Projekt ^^
Tolles Projekt~!
Ein großartiger Service. Wäre es eventuell möglich, diesen Service auch in einem derzeit betriebenen Dienst zu verwenden?
Oh! Es steht unter der MIT-Lizenz. Bitte lassen Sie nur die Quellenangabe stehen.
Könnten Sie mir Bescheid geben, wenn der Service angewendet wird? Ich würde ihn gern im Repo verlinken.
Ja, danke. Wenn der Service angewendet wird, hinterlasse ich einen Beitrag auf Git.
Wow! 100 Stars. Erster Beitragender. Es wurde sogar schon ein Issue mit einem Bug-Report erstellt.
Vielen Dank!