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Deallens Mcp

Deallens Mcp

本地服务
github.com/bilal0310商业与营销031 周前更新
代码仓库

关于 Deallens Mcp

DealLens MCP 为 Claude Desktop 及其他兼容 MCP 的 AI 客户端提供房地产投资分析工具。它结合出租、BRRRR 和翻新转售计算，以及 HUD 租金和 FRED 按揭利率等政府数据。

主要功能

  1. 01分析出租物业回报
  2. 02计算 BRRRR 与翻新转售方案
  3. 03比较 2 至 5 处物业
  4. 04测试利率与空置率变化
  5. 05估算运营费用
  6. 06查询 HUD 租金与按揭利率

适用场景

  1. 01评估拟购出租物业
  2. 02比较候选投资物业
  3. 03测试利率变化对交易的影响
  4. 04估算 BRRRR 或翻新转售收益

MCP 相关

向兼容 MCP 的客户端提供 8 种房地产分析工具，包括物业计算及 HUD、FRED 和 Census 数据访问。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "deallens": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deallens-mcp"
      ],
      "env": {
        "HUD_API_TOKEN": "<HUD_API_TOKEN>",
        "FRED_API_KEY": "<FRED_API_KEY>",
        "CENSUS_API_KEY": "<CENSUS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y deallens-mcp
需要配置的环境变量
HUD_API_TOKEN密钥
FRED_API_KEY密钥
CENSUS_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmdeallens-mcp

工具

8

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

此工具无需参数。

详细介绍

DealLens MCP

为 Claude Desktop 和兼容 MCP 的 AI 客户端提供房地产投资交易分析。分析出租房、比较交易、压力测试各种情景，并评估 BRRRR/翻新转售策略——所有分析均使用免费的政府数据。

快速开始

1. 获取免费的 API 密钥（5 分钟）
2. 安装
npm install -g deallens-mcp
3. 配置 Claude Desktop

将以下内容添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "deallens": {
      "command": "npx",
      "args": ["deallens-mcp"],
      "env": {
        "HUD_API_TOKEN": "your-hud-token",
        "FRED_API_KEY": "your-fred-key",
        "CENSUS_API_KEY": "your-census-key"
      }
    }
  }
}

重启 Claude Desktop。你应该能看到 DealLens 工具已可用。

工具

analyze_rental_deal

完整的投资分析：抵押贷款、支出、现金流、资本化率、现金回报率、DSCR、1% 规则及结论。

“分析这套出租房：价格 28.5 万美元，位于邮编 77019，有 3 间卧室和 2 间浴室，预期月租 2,100 美元。我准备支付 20% 的首付。”

get_area_rents

查询美国任意邮编的 HUD 公平市场租金。

“邮编 30301 的公平市场租金是多少？”

get_mortgage_rates

查询美联储公布的当前 30 年期和 15 年期固定利率。

“当前抵押贷款利率是多少？”

compare_deals

并排比较 2–5 套房产，并按现金回报率排序。

“比较：房产 A 售价 20 万美元、租金 1,500 美元，位于 30301；房产 B 售价 35 万美元、租金 2,800 美元，位于 77019。两套房都支付 20% 的首付。”

sensitivity_analysis

对交易进行压力测试：如果利率上升会怎样？如果空置率达到 10% 会怎样？

“如果利率从 6% 升到 8%，这笔交易会怎样？”

estimate_expenses

使用行业标准比率估算每月运营支出。

“估算月租 2,000 美元、建于 1985 年的独栋住宅的支出。”

brrrr_analysis

买入-翻修-出租-再融资-重复策略计算器。

“BRRRR 分析：购入价 15 万美元，翻修费用 4 万美元，翻修后估值 25 万美元，预期月租 1,800 美元，位于邮编 77019。”

flip_analysis

翻新转售盈利能力分析。

“翻新转售分析：以 12 万美元买入，翻修费用 3 万美元，翻修后估值 20 万美元，持有 4 个月，使用硬钱融资。”

数据来源

所有数据均来自美国政府提供的免费 API：

来源提供的数据
HUD User按邮编划分的公平市场租金
FRED（美联储）当前抵押贷款利率
Census Bureau各地区的住房中位数价值、收入和租金
BLS就业数据（v2）

开发

git clone https://github.com/yourusername/deallens-mcp.git
cd deallens-mcp
npm install
npm run build
npm test
使用 MCP Inspector 进行测试
npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js

许可证

MIT

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。