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zillow-leads-property-data

zillow-leads-property-data

本地服务
github.com/kmatata商业与营销010 周前更新

关于 zillow-leads-property-data

zillow-leads-property-data 是一个 Apify Actor 的文档与示例仓库,该 Actor 收集 Zillow 房源,并可补充房产和联系人信息。它面向使用房源详情、经纪人联系方式及房产历史开展线索开发的工作流。

主要功能

  1. 01基础或增强版房源数据
  2. 02经纪人与中介联系方式
  3. 03价格和税务历史时间线
  4. 04止赎信息、学校及房产详情
  5. 05示例、快速入门和工作流笔记本

适用场景

  1. 01筛选含经纪人电话的房源
  2. 02构建线索开发数据集
  3. 03跨订单去重房源

MCP 相关

文档说明可通过 Apify 托管 MCP 服务或本地 `@apify/actors-mcp-server` 调用 Actor。仓库包含 MCP 服务目录,但本身仅提供文档和示例,不运行 Actor。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

zillow-leads-property-data

Zillow Leads & Property Data 的代码示例、样本数据集和完整工作流笔记本,适用于 Zillow Leads & Property Data Apify Actor。

该 Actor 会抓取 Zillow 房源,并补充经纪人/经纪公司联系信息、完整价格历史时间线、20 年以上的税务历史、止赎/困境标记、学校信息,以及 resoFacts 的详细字段(供暖/制冷/建筑)。按事件付费,无需订阅:每 1,000 条基础行 $0.70,每 1,000 条增强行 $1.20。

30 秒内开始体验,无需注册 Apify 账号以外的其他服务

Actor 的 catalog 模式会立即返回缓存的、已增强的数据快照,无需边界框,也无需等待:

{ "mode": "catalog", "metro": "Chicago" }

通过 Apify Console 运行,或通过 apify-client 运行(见下方的 examples/)。

此仓库包含什么

路径内容
sample/sample_listings.csv20 条真实的增强数据行(芝加哥/休斯敦/凤凰城)——扁平格式,可直接用于电子表格
sample/sample_listings.jsonl相同的数据行,每行一个 JSON 对象,每个房源都带有嵌套的 price_history 数组
examples/python_quickstart.py通过 apify-client 从 Python 调用 Actor,等待结果并打印摘要
examples/node_quickstart.js通过 apify-client 从 Node 调用 Actor,操作相同
mcp-server/适用于 Claude Desktop、Cursor 和任何 MCP 客户端的单工具 MCP 服务;参见 mcp-server/README.md
notebook/zillow_leads_workflow.ipynb真实的潜在客户开发工作流:运行 Actor,与之前的导出数据去重,筛选出包含经纪人电话号码的数据行,并导出干净的 CSV

字段参考

包含两种数据深度:listings(基础)和 enriched(默认):

  • listings:地址、价格、卧室/浴室数量、状态、地块/室内面积、房源类型标记——即 Zillow 自身搜索 API 返回的内容,不涉及详情页抓取。数据结构参见 sample_listings.csv(仅包含其中展示的部分列——上方的样本采用增强深度,listings 深度的数据行不包含基础字段以外的内容)。
  • enriched(默认):包含 listings 的全部内容,另加经纪人/经纪公司联系信息(姓名、电话、电子邮件、经纪公司、MLS 归属)、完整价格历史和 20 年以上的税务历史时间线、止赎/困境信号、所属学校和附近学校、HOA 费用,以及 resoFacts 的详细字段(供暖/制冷/停车/建筑)。

完整字段列表、定价表以及所有输入模式(catalog / custom_search / recent_activity)均记录在 Actor 自带的 README 中。

跨重复订单去重

每次交付都会向运行的键值存储写入一条 DEDUP_UPDATE 记录,内容为你已有的 zpid 和 MLS ID 与本次交付数据的并集。 将这两个数组传入下一笔订单的 dedupZpids/dedupMlsIds 字段,就不会为同一条数据重复付费。实际示例见 notebook/zillow_leads_workflow.ipynb。

通过 AI Agent 使用(MCP)

可通过 Apify 托管的 MCP 服务 (https://mcp.apify.com)或本地的 @apify/actors-mcp-server 将此 Actor 作为工具调用,无需手动填写输入表单——catalog 模式(默认模式)适合作为 Agent 的冒烟测试,因为它会在几秒内返回缓存数据,无需轮询循环。有关面向 Agent 的完整输入架构,以及实时采集订单的触发/轮询/获取流程,请参见 Actor 自带的 README。

问题 / 故障

此仓库仅包含文档和示例,不会运行 Actor 本身。对于行为异常的特定订单,请先检查该次运行的键值存储 STATUS 记录(如果结果为空或不完整,Actor 会在其中写明原因),然后在此处提交问题,或通过 Actor 的 Apify Store 页面联系。

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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。