Housing Intel

mcp-housing-intel

Housing Intel MCP — FRED、BLS、ATTOM、HUD API を連携させ、より高度な住宅市場のワークフローを実現するメタパックです。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを 1881 以上のライブデータソースに接続する MCP ゲートウェイです。これは独立した非公式の統合であり、上流プロバイダーとは提携しておらず、承認または公開されたものでもありません。

ツール

ツール	説明
case_shiller_metro_compare	1 回の呼び出しで、複数の米国都市圏のケース・シラー住宅価格指数（20 都市圏総合指数）を比較します。各都市圏について、最新の水準、3 か月間の変化、12 か月間の変化、過去最高値、最高値からの下落率、軟化フラグを返します。また、軟調な都市圏から堅調な都市圏の順にランキングします。「軟化している都市圏はどこか」「[都市名リスト] のケース・シラー」「X、Y、Z の住宅価格を比較」といったクエリに使用します。都市圏ごとに適切な FRED シリーズ ID（DNXRSA、PHXRSA、TPXRSA など）を選ぶため、呼び出し側で調べる必要はありません。利用可能な都市圏：アトランタ、ボストン、シャーロット、シカゴ、クリーブランド、ダラス、デンバー、デトロイト、ラスベガス、ロサンゼルス、マイアミ、ミネアポリス、ニューヨーク、フェニックス、ポートランド、サンディエゴ、サンフランシスコ、シアトル、タンパ、ワシントン DC。現在の市場動向を示すものではありません：ケース・シラー指数は月次で、およそ 2 か月遅れで公表され、各値は 3 か月移動平均です。そのため、最新の観測値は通常 90～120 日前のもので、直近の四半期を表します。freshness ブロックには、今回の呼び出しで取得したデータの正確な経過日数が記載されます。
housing_market_snapshot	住宅市場の全国概況を取得します。住宅ローン金利、住宅着工件数、ケース・シラー指数、失業率、建設業雇用が含まれます。必要に応じて都市圏別の価格（例：「Denver」「Atlanta」）を追加できます。複数の都市圏におけるケース・シラー指数の比較には、代わりに case_shiller_metro_compare を使用してください。各要素の基準日は一致しません。公式統計は週次、月次、四半期ごとに発表され、それぞれ公表時期が異なるため、1 回の呼び出しで数か月分の異なる時点のデータが含まれることがあります。freshness には、データの対象期間（日数）と最も古い要素が記載されます。要素同士を比較する前に確認してください。
housing_property_report	住所と ZIP コードを指定して物件を分析します。評価額の推定、売買履歴、固定資産税評価額、詳細な物件特性を返します。
housing_rental_analysis	住所と ZIP コードを指定して、賃貸投資の可能性を評価します。推定家賃、公正市場家賃、CPI の家賃動向を返します。
housing_affordability_check	市場の住宅購入可能性を確認します。住宅ローン金利、中央値価格、月々の支払額、必要所得、HUD の上限を返します。必要に応じて都市圏（例：「Denver」）を指定できます。入力値は異なる頻度で公表される公式統計です。たとえば週次の住宅ローン金利と四半期ごとの中央値価格を組み合わせるため、月々の支払額は公表値に基づく参考比率であり、リアルタイムの見積もりではありません。freshness には、データの対象期間と各入力値の経過日数が記載されます。
housing_employment_outlook	住宅需要に関わる労働市場の健全性を評価します。雇用、建設業の雇用者数、住宅建設関連の雇用者数、失業率、求人件数を返します。すべて BLS の月次公表値です。各系列には独自の observation_date と cadence があり（JOLTS は CES／LAUS よりさらに 1 か月遅れます）、freshness にはデータの対象期間が記載されます。snapshot_date は呼び出し日であり、データの日付ではありません。
housing_signal_scan	45 件以上の住宅関連指標をスキャンし、異常や反転を検出します。金利、住宅着工、販売、価格、賃金、失業、家賃の異常な変動を通知します。各シグナルには独自の observation_date と cadence があり、対象系列は週次（住宅ローン金利）から四半期ごと（販売価格の中央値）まで幅があります。ケース・シラー指数はさらに 3 か月移動平均のため、すべての系列で「マイナスに転じた」が「今月」を意味するわけではありません。freshness には、全体の対象期間と最も古い要素が記載されます。
housing_mortgage_history	Freddie Mac のプライマリー住宅ローン市場調査です。1971 年まで遡る、米国の週次住宅ローン金利（住宅ローンで借り手が支払う年利。例：6.5%）を取得します。これは住宅購入者が支払う借入コストです。最新のスナップショット、指定期間の時系列、最小値／最大値／平均値の統計を返します。Pipeworx データパイプラインが毎週取り込み、FRED ではなく Freddie Mac から直接取得しています。
housing_market_screen	1 回の呼び出しで、賃貸キャッシュフローに適した米国の都市圏をランキングします。「大家にとって最適な市場はどこか」を調べる機能です。総賃料利回り＝（Zillow の月間家賃中央値 × 12）÷ Zillow の一般的な住宅価格に基づき、都市圏を並べ替えて返します。都市圏ごとの個別処理や API キーは不要です。「最良／最悪の賃貸市場」「利回りが最も高い都市圏」「住宅価格に対して家賃が最も割安な場所」といったクエリに使用します。方向（top＝利回り最高／キャッシュフロー最良、bottom＝最低）、件数、任意の住宅価格範囲を指定して調整できます。rent_as_of と home_value_as_of は独立した 2 つの Zillow クエリに基づくため、異なる月のデータになる場合があります。freshness には、今回の呼び出しで両者の時点が一致しているかどうかが記載されます。
housing_metro_demand	1 回の呼び出しで、候補となる米国の都市圏について、需要と家賃の持続性を示す指標を取得します。人口と 5 年間の増加率、賃借人の割合、世帯所得の中央値、失業率を Census ACS から直接取得します。都市圏ごとに確定したデータを使用するため（CBSA キー）、FRED のシリーズ ID を推測する必要はありません。metros に都市名と州名（例：「City, ST」）を渡してください。housing_market_screen の上位結果を指定できます。利回り候補を絞り込む第 2 段階の「需要は本物か？」を確認するフィルターです。人口が減少している都市圏の高利回りは罠になり得ます。API キーは不要です。このパックで最も公表遅延の大きいデータソースです。数値は Census ACS の 5 年間のローリング平均（現時点では 2018～2022 年、2023 年 12 月公表）であり、現在の四半期の状況ではなく、構造的な需要を示します。freshness には正確な経過日数が記載されます。

クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf など）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "housing-intel": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/housing-intel/mcp"
    }
  }
}

このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/housing-intel/mcp の tools/list は、上の表にあるツールに加えて、共有 Pipeworx メタツール（ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember／recall など、ゲートウェイ全体で使える一連のツール）を返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。現在、単一パックのエンドポイントには、パック固有のツールとともに、共有ツールが約 30 個一覧表示されます。接続の initialize レスポンスには正確なスコープが示され、その日の状況を確認するための確実な情報源となります。

これは意図的な設計であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使うことで、このパックでは扱っていない質問にも、カタログ全体を対象にルーティングする ask_pipeworx を通じて回答できます。そのため、2 つ目の MCP サーバーを追加する必要はありません。現時点では、メタツールなしでパックのエンドポイントを接続する方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度だけ接続してください。

または、フル Pipeworx ゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も、同じゲートウェイと同じ 1881 件以上のデータソースに接続します。異なるのは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかだけです。どちらからでも、ask_pipeworx を使ってすべてのツールを利用できます。

MCP クライアントがない場合は、HTTP 経由で呼び出す

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/case_shiller_metro_compare \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"metros":["Denver","Phoenix","Tampa","Charlotte"]}'

最初の呼び出しにアカウントは必要ありません。任意のツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/case_shiller_metro_compare を実行します。ツールを探すには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行します。

スタンドアロン（ゲートウェイアカウント不要）

このパッケージは、ローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイへの往復通信も不要です。

{
  "mcpServers": {
    "housing-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-housing-intel"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認します。

npx -y @pipeworx/mcp-housing-intel

stdin/stdout 経由で MCP を使用し、このパックのツールのみを対象に initialize／tools/list／tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共有メタツールは含まれません。同じソース、同じツールで、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使用する

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。上記のパックエンドポイントでも、フルゲートウェイでも利用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Housing Intel data" })

ゲートウェイが適切なツールを選択し、引数を自動的に設定します。

詳細

• ドキュメントとガイド
• pipeworx.io

ライセンス

MIT