Crexi MCP Server and API by Cotlet

Name: Crexi MCP Server and API by Cotlet
Author: cotlet.dev

远程服务

cotlet.dev商业与营销02 天前更新

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关于 Crexi MCP Server and API by Cotlet

此 MCP 服务将 AI Agent 接入 Crexi 账户，用于商业地产搜索和交易跟踪。它提供托管连接，也可通过本地 stdio 服务将调用转发至 Cotlet.dev。

主要功能

01搜索商业地产房源
02将房源保存至交易列表
03比较单价、资本化率和挂牌时长
04跟踪已保存房源及价格变化
05导出经纪人联系方式

适用场景

01按价格和资本化率条件查找零售物业
02将近期房源保存至交易列表
03导出已保存房源的经纪人联系方式

MCP 相关

通过 Cotlet.dev 托管端点向 MCP 客户端提供 Crexi 工具。也可使用本地 stdio MCP 服务，将工具调用转发至托管服务。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http dev-cotlet-crexi https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"dev-cotlet-crexi":{"type":"http","url":"https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"dev-cotlet-crexi":{"type":"http","url":"https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"dev-cotlet-crexi":{"type":"http","url":"https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"dev-cotlet-crexi":{"serverUrl":"https://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址

Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/crexi/connect

Streamable HTTPhttps://cotlet.dev/mcp/v1/crexi需要授权

工具

详细介绍

如何将 Crexi 连接到 Claude Code、ChatGPT 和任何 AI Agent

没错，Claude、ChatGPT 和其他 AI Agent 都可以在你的 Crexi 账户中工作。 Crexi 的 Listing API 仅供 MLS 和大型经纪公司使用。Cotlet.dev 可将你自己的 Crexi 账户连接到任何 AI Agent，让 AI 为你搜索房源、保存交易并跟踪进展。

你可以这样提问

查找奥斯汀售价低于 200 万美元、资本化率高于 6% 的待售零售物业。

将凤凰城最新的 10 条工业地产房源保存到我的“Q4 交易”列表中。

比较这三条房源：每平方英尺价格、资本化率、挂牌天数。

我保存的物业中，哪些本周降价了？

导出我保存的房源中经纪人的联系方式。

2 分钟内完成连接

在 https://cotlet.dev/app 获取 API 密钥，并将其导出为 COTLET_API_KEY。

Claude Code

claude mcp add --transport http cotlet https://cotlet.dev/mcp/v1 --header "Authorization: Bearer $COTLET_API_KEY"

ChatGPT

依次选择 Settings → Apps → 添加连接器 URL https://cotlet.dev/mcp/v1，然后使用 Cotlet.dev 登录。无需 API 密钥。

Cursor

将此仓库中的 .cursor/mcp.json 复制到你的项目中：

{
  "mcpServers": {
    "cotlet": {
      "url": "https://cotlet.dev/mcp/v1",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${COTLET_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

在本地运行（stdio）

此仓库提供了一个真正的 MCP 服务。它通过 stdio 使用 MCP，无需密钥即可列出 Crexi 工具，并将每次工具调用转发到托管的 Cotlet.dev 服务。仍建议使用上面的托管服务 URL。当你的客户端只能启动本地服务时，再使用此方式。

{"mcpServers":{"crexi":{"command":"uvx","args":["crexi-mcp"],"env":{"COTLET_API_KEY":"your-key"}}}}

也可以使用 Docker：

docker build -t crexi-mcp .
docker run -i --rm -e COTLET_API_KEY crexi-mcp

工具：crexi_guide、crexi_status、crexi_open、crexi_read、crexi_click、crexi_type、crexi_close。如果没有 COTLET_API_KEY，工具调用会返回：“Set COTLET_API_KEY. Get a key at https://cotlet.dev/app”。

命令行

需要 Python 3.10+，无需安装其他内容。可从 PyPI 安装：

pip install crexi-mcp        # or run it once: uvx crexi-mcp connect
crexi-mcp connect

也可以直接从此仓库安装：

export COTLET_API_KEY="your-key"
python3 crexi_agent.py connect   # ready config for Claude Code, Cursor, ChatGPT
python3 crexi_agent.py status    # is Crexi ready in your Cotlet.dev account
python3 crexi_agent.py guide     # Crexi screens and sign-in link
python3 crexi_agent.py read      # open Crexi, read the page, close the browser
python3 crexi_agent.py tools     # list Cotlet.dev tools
python3 crexi_agent.py serve     # start the stdio MCP server (same as no argument)

Crexi 用户常见问题

Crexi 有 API 吗？

Crexi 的 Listing API 仅面向符合条件的 MLS、经纪公司和数据提供商。Cotlet.dev 可在你自己的 Crexi 账户中工作，因此你的 AI Agent 无需使用 Listing API 即可搜索和跟踪交易。

如何将 Crexi 连接到 ChatGPT？

在 ChatGPT 中将 Cotlet.dev 添加为应用（Settings → Apps，连接器 URL 为 https://cotlet.dev/mcp/v1），在 Cotlet.dev Cloud Browser 中登录一次 Crexi，然后用日常语言向 ChatGPT提问。无需编写代码，也无需 Crexi API 密钥。

可以用 Claude 操作 Crexi 吗？

可以。在 Claude Code 中运行上方的一行 claude mcp add 命令；在 Claude 应用中，将 https://cotlet.dev/mcp/v1 添加为自定义连接器。之后，Claude 就能在你自己的 Crexi 账户中工作。

有 Crexi MCP 服务吗？

Crexi 没有官方 MCP 服务。Cotlet.dev 是一个托管的 MCP 服务，可全天候为你操作 Crexi，并支持 Claude、ChatGPT、Cursor、Codex、n8n、Make 和 Zapier。