关于 CRE Intelligence
CRE Intelligence 是面向商业房地产从业者的 MCP 服务,用于分析交易和文件。它将联邦储备系统与 Census 的实时数据,结合 DCF 建模、租约分析和投资备忘录生成。
主要功能
- 01获取实时利率和 CRE 指标
- 02查询地址及半径范围人口统计
- 03解析租金清单并提取租约条款
- 04标记租约到期与集中度风险
- 05构建 DCF 模型和交易备忘录
- 06导出 Excel 承销模型
适用场景
- 01评估商业地产收购项目
- 02分析地点周边贸易区人口统计
- 03审查租户租约到期和风险
- 04准备投资委员会备忘录
MCP 相关
向 MCP 客户端提供实时市场数据、人口统计查询、文件分析、承销和备忘录生成工具。可通过托管的 Streamable HTTP 端点或自托管服务连接。
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。
https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcpclaude mcp add --transport http zwondra-cre-intelligence https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp{"mcpServers":{"zwondra-cre-intelligence":{"type":"http","url":"https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"zwondra-cre-intelligence":{"type":"http","url":"https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"zwondra-cre-intelligence":{"type":"http","url":"https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"zwondra-cre-intelligence":{"serverUrl":"https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"}}}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。
工具
13此工具无需参数。
详细介绍
CRE Intelligence MCP
在 Claude 中获取商业房地产分析所需的实时市场数据。
将此 MCP 连接到 Claude Desktop,即可通过一个提示词即时获取美联储利率、人口普查局人口统计数据、DCF 建模、租金清单解析、租约摘要和 IC 备忘录生成。
“分析这笔交易:2201 South Blvd,Charlotte NC。NOI 为 $400k,叫价 $6M,零售商业街。”
→ 从美联储获取实时 SOFR。从人口普查局获取该街区的人口统计数据。构建完整的杠杆 10 年期 DCF。撰写机构级 IC 备忘录。30 秒。
为什么要做这个项目
CRE 中 AI 面临的头号问题:66% 的专业人士每天都在使用 AI,但只有 5% 的人信任它来做出实际交易决策。
原因是什么?AI 会猜测利率和人口统计数据。基于虚构 SOFR 利率构建的 DCF 毫无价值。
此 MCP 解决了这个问题。每个数字都来自经过验证的公开来源:
- 利率 → 美联储(FRED API)
- 人口统计数据 → 美国人口普查局 ACS
- 文档分析 → 采用结构化输出的 Claude AI
无需支付数据许可费。金融输入数据不会产生幻觉。
工具
| 工具 | 功能 | 数据来源 |
|---|---|---|
get_current_rates | 实时 SOFR、10 年期国债收益率、联邦基金利率,以及按物业类型划分的隐含资本化率区间 | FRED |
get_inflation_data | CPI、住房通胀、租金 CPI,以及 DCF 租金增长指导 | FRED |
get_cre_market_data | CRE 价格指数、工商业贷款趋势、拖欠率、信用利差 | FRED |
get_market_demographics | 任意美国地址的收入中位数、就业、空置率、租金 | 人口普查局 |
get_radius_demographics | 1/3/5 英里商圈范围:人口、加权收入、租户占比、租金 | 人口普查局 |
analyze_rent_roll | 粘贴 PDF 文本 → 结构化 JSON:租户、SF、租金、日期、到期时间 | Claude AI |
abstract_lease | 粘贴租约文本 → 租期、租金计划、TI、选项、风险提示 | Claude AI |
flag_lease_risks | 租金清单 JSON → 租约到期风险、集中度风险、尽职调查清单 | Claude AI |
build_dcf_model | 完整的杠杆 10 年期 DCF,自动从 FRED 获取实时利率 | Python + FRED |
generate_deal_memo | 地址 + NOI + 价格 → 包含实时利率和人口统计数据的完整 IC 备忘录 | Claude AI + FRED + Census |
export_dcf_excel | 可下载的 .xlsx 承销模型,包含实时公式、敏感性网格、市场数据 | Python + FRED + Census |
输出示例
提示词: “获取当前利率”
SOFR: 3.63% (June 8, 2026)
SOFR 30-day: 3.59%
10yr Treasury: 4.55%
5yr Treasury: 4.29%
Fed Funds: 3.63%
Implied cap rates (spread over 10yr T):
Core Multifamily: 5.30% – 6.05%
Core Industrial: 5.55% – 6.30%
Core Office: 6.05% – 7.05%
Value-Add: 6.05% – 7.05%
Loan rate guidance:
Floating: SOFR + 150–250bps = ~5.38%–5.88%
Fixed: 10yr T + 150–200bps = ~6.05%–6.55%
提示词: “分析这笔交易:2201 South Blvd Charlotte NC,NOI 为 $400k,叫价 $6M,零售商业街”
MCP 会自动串联 get_current_rates + get_market_demographics + build_dcf_model + generate_deal_memo,并返回完整的 IC 备忘录,其中包括:
Entry Cap Rate: 6.67% (+212bps over 10yr Treasury)
Loan Rate: 5.38% (derived from live SOFR 3.63% + 175bps)
Year 1 DSCR: 1.53x
IRR: 14.6%
Equity Multiple: 3.11x
Census Tract demographics (2023 ACS):
Median HHI: $141,419
Employment rate: 97.2%
College educated: 64.9%
Vacancy rate: 8.6%
Recommendation: GO — subject to rent roll review and comp analysis.
设置
选项 A — 托管版(最快,无需 API 密钥)
将以下内容添加到 claude_desktop_config.json,然后重启 Claude Desktop:
{
"mcpServers": {
"cre-intelligence": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"
}
}
}
如果你的 MCP 客户端仅支持 stdio 服务,请改用 mcp-remote 桥接工具:
{
"mcpServers": {
"cre-intelligence": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "https://cre-intelligence-mcp.onrender.com/mcp"]
}
}
}
Beta 期间免费。所有数据都在服务端获取。
选项 B — 自托管
先决条件
- Claude Desktop
- Python 3.11+
- 免费 API 密钥(总共约需 2 分钟):
- FRED: fred.stlouisfed.org/docs/api/api_key.html
- Census: api.census.gov/data/key_signup.html
- Anthropic: console.anthropic.com
安装
git clone https://github.com/Zwondra/cre-intelligence-mcp
cd cre-intelligence-mcp
python3.11 -m venv venv
venv/bin/pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
# Add your API keys to .env
连接到 Claude Desktop
添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"cre-intelligence": {
"command": "/path/to/cre-intelligence-mcp/venv/bin/python3",
"args": ["/path/to/cre-intelligence-mcp/server.py"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...",
"FRED_API_KEY": "your_fred_key",
"CENSUS_API_KEY": "your_census_key"
}
}
}
}
重启 Claude Desktop。工具将自动显示。
测试
打开 Claude Desktop 并输入:
“获取当前利率”
你应该会看到它调用 get_current_rates 并返回美联储的实时数据。
文档分析
文档工具(analyze_rent_roll、abstract_lease)通过将 PDF 文本直接粘贴到提示词中来工作。在 Claude Desktop 中:
- 打开租金清单或租约 PDF
- 复制所有文本
- 说:“分析这份租金清单:[粘贴文本]”
该工具会提取每位租户、套间、SF、租金、租约日期和到期日期,并整理为结构化 JSON;随后,flag_lease_risks 可以立即分析续租和集中度风险。
数据来源
| 来源 | 内容 | 费用 |
|---|---|---|
| FRED(美国联邦储备经济数据) | SOFR、国债收益率、联邦基金利率、CPI、CRE 价格指数 | 免费 |
| 美国人口普查局 ACS | 按人口普查区划分的收入、就业、住房和租金 | 免费 |
| Anthropic Claude | 文档解析、风险分析、备忘录生成 | 按使用量付费 |
路线图
- 可比销售搜索(CREXI 公开房源)
- 多物业投资组合分析
- 敏感性分析表生成(资本化率 / NOI / LTV 情景)
- 导出为 Excel / Word
- 交易历史 / 跨会话比较
许可证
MIT
评论
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。