Inside Airbnb

@pipeworx/inside-airbnb

按城市提供短租（Airbnb）房源数据：每晚房价中位数、房间类型和街区细分，以及可筛选的房源级记录——价格、房间类型、可订状态、评价数——涵盖此数据包已加载的所有城市。Fleet #2973。

属于 Pipeworx——一个将 AI Agent 连接到 1784+ 个实时数据源的 MCP 网关。这是一个独立的非官方集成，与上游提供方无关联、未获其认可，也非由其发布。

工具

• list_str_cities() — 列出所有覆盖的城市，以及房源数、总体每晚房价中位数和该城市自己的抓取日期（data_as_of — 各城市的覆盖日期不同）。
• str_city_summary(city) — 房源总数、总体房价中位数、按房间类型细分的数据（整套房屋/公寓、独立房间、合住房间、酒店房间——每种类型都包含各自的数量和房价中位数），以及按房源数排序的热门街区（每个街区都包含各自的数量和房价中位数）。如果城市未覆盖，工具会按名称拒绝请求，并列出所有已覆盖城市。
• str_listings(city, neighbourhood?, room_type?, min_price?, max_price?, limit?, offset?) — 房源级记录：ID、公开房源 URL、房源标题、街区、房间类型、价格、最少入住晚数、评价数、最近评价日期、availability_365，以及房东的房源总数（纯数字）。 limit 默认为 50（最大值为 200）；如果匹配记录数超过返回数，响应会带有 truncated: true 和 total_matching，而不是悄然丢弃记录。

城市名称采用宽松匹配（"NYC"、"New York"、"new-york-city" 均可；参见 src/store.ts 中的 CITY_ALIASES）。room_type 接受四种标准值，也接受宽松匹配（"apartment" → "Entire home/apt"）。

个人数据

Inside Airbnb 的原始房源文件中，每一行都包含 host_id、host_profile_id、host_name（房东的名字）和 license（可能包含当地注册号）。加载程序不会读取这四列中的任何一列，且此数据包所服务的任何 D1 表中都不存在这些列——没有可供误选的列，而不仅仅是响应结构中省略了字段。保留 calculated_host_listings_count 是因为它是纯计数，而非标识符——它表示该房东经营的房源数量，而非房东身份。每个响应仅限于房源级或城市/街区级数据：价格、房间类型、可订状态、街区、评价数以及由这些数据汇总得到的指标，外加房源 ID 和公开的 https://www.airbnb.com/rooms/<id> URL（这两项在 Airbnb 自己的网站上已经公开）。

认证

无需密钥。工具仅通过 Pipeworx 网关提供响应，数据存放在该网关中；单独运行 npm install 没有可读取的数据，在此环境中，每个工具都会抛出清晰的 "not bound in this runtime" 错误，而不是返回空列表。

许可证

Inside Airbnb 以 CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) 发布内容。根据 Inside Airbnb 自己的署名要求，此处每个工具响应都包含 source、source_url、license 和 attribution 字段，并引用该许可证。

数据来源

• Inside Airbnb，按城市提供的房源摘要——由社区维护的公开 Airbnb 房源数据快照，按城市独立抓取和发布，采用 CC BY 4.0 许可证。该项目仅发布按城市划分的批量文件（没有实时查询 API），因此此数据包会构建数据副本（scripts/inside-airbnb/load-data.mjs），而非充当代理。只注明发布者和数据集，不得注明下载路径、目录、文件名、端点、数据源 URL 或查询形式（CLAUDE.md 第 9b 步）。路由仅存在于 scripts/inside-airbnb/load-data.mjs 中。

覆盖范围

精选了北美、欧洲、亚太地区的主要城市，以及南美、非洲和中东的少数城市——确切的实时城市列表请参见 list_str_cities，完整表格（slug、国家、抓取日期）请参见 scripts/inside-airbnb/load-data.mjs。这里并未涵盖 Inside Airbnb 发布数据的所有城市（其覆盖范围超过一百个城市），而是从各地区精选出具有代表性的一组城市。扩展覆盖范围时，只需在加载器的 CITIES 表中添加一行，然后使用 --cities <new-slug> 重新运行即可——架构和工具都无需更改。

已知限制——扩展此数据包前请先阅读

每个城市的抓取日期相互独立，且会逐渐变化。 Inside Airbnb 按各城市自己的节奏重新抓取数据（大约每季度一次，各城市之间不同步），因此，同一轮加载的不同城市的 data_as_of 合理地会有所不同——这不是错误，而是此数据包中每个城市唯一真实的来源信息。刷新数据时，应针对每个城市重新检查 https://insideairbnb.com/get-the-data/ 上的当前日期，而不是复用加载器中写死的日期。

中位数在加载时预先计算，而非在查询时计算。 D1/SQLite 没有 MEDIAN() 聚合函数，而常见的整数偏移子查询写法若在每次请求中按街区运行一次，会很快超出 D1 的单次查询 CPU 预算。加载器会在 Node 中，针对该城市完整的内存价格数组，一次性计算所有中位数（全市、按房型、按街区），并存储结果——因此 str_city_summary 只需执行一次 SELECT，而非 N 次。若要扩展聚合指标（例如增加价格百分位数），需修改加载器的聚合步骤，而不是添加运行时查询。

listings.name 是房源自身的标题，不是房东信息。 这是房东为房源填写的自由文本（例如“公园附近的温馨单间公寓”），不会被排除——它不是此数据包删除的四项个人信息之一。房东若在房源标题中写入自己的姓名，该信息此前就已显示在 Airbnb 自己的公开页面上；此数据包不会增加 Inside Airbnb 在该列中已发布内容之外的任何信息披露，并且完全不会读取单独的、明确属于个人信息的 host_name 列。

刷新或扩展数据

node scripts/inside-airbnb/load-data.mjs                              # full reload, all covered cities
node scripts/inside-airbnb/load-data.mjs --cities paris,london        # reload a subset
node scripts/inside-airbnb/load-data.mjs --concurrency 4              # be gentler on the upstream

需要使用登录 Pipeworx Cloudflare 账户的 wrangler。每次运行都会替换 cities、neighbourhoods 和 listings（DROP 后重新加载），而非追加，并且仅处理传入的城市。使用 --cities 指定子集重新加载时，仍会删除并重建整个架构，因此完整加载后若使用子集重新运行，其他城市的数据表仍会保留，只是因为 DROP TABLE 和 CREATE TABLE 每次完整运行时只执行一次，而不是每个城市执行一次；使用子集重新运行适用于测试某个城市的解析结果，不适用于生产环境的部分刷新。生产环境刷新时，请传入所有要保留的城市，或完全省略 --cities。

快速开始

添加到 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等）：

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

此端点实际提供的内容

https://gateway.pipeworx.io/inside-airbnb/mcp 上的 tools/list 会返回上表中的工具，以及 Pipeworx 的共享元工具——ask_pipeworx、discover_tools、search_within、remember/recall 和网关范围内的其余工具。因此，你看到的工具数量会多于此表：目前，单个工具包端点除了列出该工具包自身的工具，还会列出约 30 个共享工具。连接的 initialize 响应会说明其确切范围，是当天适用范围的权威说明。

这是有意为之，并非意外的多路复用。元工具让限定范围的连接也能回答此工具包未涵盖的问题——通过 ask_pipeworx 在整个目录中路由——无需再添加第二个 MCP 服务。目前无法挂载不含这些元工具的工具包端点；如果额外的架构定义占用的上下文超过路由功能带来的价值，不妨只连接一次完整网关，而不是连接多个工具包端点。

或者连接完整的 Pipeworx 网关，直接列出所有工具包的工具，而不只是此工具包的工具：

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

两个 URL 都连接到同一个网关，也能访问相同的 1784+ 个数据源。唯一的区别是哪些工具包的工具会被直接列出；无论连接哪个 URL，ask_pipeworx 都能访问全部工具。

没有 MCP 客户端？通过 HTTP 调用

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/list_str_cities \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{}'

首次调用无需账号。检查任意工具：GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/list_str_cities。查找工具：使用 {"query":"..."} 调用 POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs。

独立运行（无需网关账号）

此软件包也可以作为本地 stdio MCP 服务运行——无需 Pipeworx 账号，也无需与网关往返通信：

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

或者直接运行，以确认它可以启动：

npx -y @pipeworx/mcp-inside-airbnb

它通过 stdin/stdout 使用 MCP，并针对仅此工具包的工具响应 initialize/tools/list/tools/call——不包含上文网关连接额外提供的任何共享元工具。来源相同，工具相同，但不提供 ask_pipeworx 路由。

使用 ask_pipeworx

你可以用通俗英语提问，而不是直接调用工具——此功能既适用于上文的工具包端点，也适用于完整网关：

ask_pipeworx({ question: "your question about Inside Airbnb data" })

网关会选择合适的工具，并自动填入参数。

更多信息

• 文档和指南
• pipeworx.io

许可证

MIT