io.github.sugukurukabe/japan-real-estate-intel-mcp

Official

by sugukurukabe · TypeScript

Japan Real Estate Intel

Japan real estate MCP: land price, risk, foot traffic, renovation. 10 prefectures.

Analyze Japan real estate data including land prices, risks, and foot traffic.

Topics

aichichatgptclaudejapanmcpmodel-context-protocolnagoyareal-estatetypescriptland-price

README.md39 KBView on GitHub

Japan Real Estate Intel MCP

Cross-analyze Japanese real estate data across 10 prefectures via MCP. Land prices, disaster risk, population, foot traffic, education, corporate presence, PLATEAU 3D buildings, renovation yield, and contract support — all accessible through Claude, ChatGPT, Cursor, or any MCP client.

Registry: io.github.sugukurukabe/japan-real-estate-intel-mcp · Growth / listings: docs/growth-playbook.md

Try in 60 seconds (Free tier — safe for demos)

Copy into Claude, Cursor, or ChatGPT after npx @sugukuru/japan-real-estate-intel-mcp:

code

discover_opportunities で愛知県の investment 向けエリアを探して。limit=5

More copy-paste prompts (3 demos, no Pro tools): docs/free-demo-prompts.md
Map only: Dashboard (Aichi)

Do not demo PDF reports, Linear numeric sim, or contract tools on the default Free plan — they require Pro. See tiers and pro-demo-setup.md.

Data freshness & trust

Item	Detail
Coverage	10 prefectures (bundled CSV); not all 47 prefectures
Update	Run `npm run data:fetch` (requires `MLIT_API_KEY` / `ESTAT_APP_ID` for live sources) — recommend quarterly refresh for production
Free tier	~50 tool calls / month (UTC) on self-hosted stdio — see `TIER_MONTHLY_TOOL_CALLS`
Live MLIT	Optional `MLIT_API_KEY` for fresher transactions in tools like `detect_arbitrage_signals`

Quick Install

Claude Desktop (stdio):

bash

npx @sugukuru/japan-real-estate-intel-mcp

Claude Desktop (remote):

json

{
  "mcpServers": {
    "japan-real-estate-intel": {
      "url": "https://realestate-mcp.jp/mcp",
      "headers": { "X-Api-Key": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

Cursor (.cursor/mcp.json):

json

{
  "mcpServers": {
    "japan-real-estate-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sugukuru/japan-real-estate-intel-mcp"]
    }
  }
}

Key Features

33 tools covering market analysis, risk assessment, forecasts, renovation yield, contract support, zoning, vacancy, population outlook, macro snapshots (land price YoY, transactions, optional e-Stat building starts and policy-rate proxy), and price triangulation arbitrage
10 prefectures: Aichi, Tokyo, Osaka, Fukuoka, Hokkaido, Kanagawa, Kyoto, Hyogo, Saitama, Chiba
17+ data sources: land prices, 路線価 (rosenka), disaster hazards (earthquake + flood), population, zoning, vacancy, population projection, foot traffic, education, corporate, transport, commercial, medical, PLATEAU 3D
Interactive dashboard with 2D map, 3D PLATEAU view, responsive PWA, and price triangulation panel
Bilingual English + Japanese tool descriptions and UI
MCP Apps UI for Claude Desktop and Cursor
Tiered access (free / pro / enterprise)

Links: Dashboard | Privacy Policy | Terms | API Docs | Demo script

Author & community


Maintainer	@sugukurukabe · npm `@sugukuru`
Story	Implementation story (JA) · Registry publish blog (EN)
Industry (Nagoya)	Pitch scenarios · Follow-up sheet
Customer stories	customer-stories.md (seeking first published case)
Contribute	CONTRIBUTING.md · Good first issues

日本語セクション (Japanese)

日本の不動産投資・仲介・開発・管理向けに、地価・取引価格・路線価・人口統計・災害リスク・人流・教育環境・企業立地・交通・商業施設・医療福祉・3D 日照シミュレーション・町丁目実データをクロス分析する MCP サーバー。

v6.15.4 — セキュリティ強化（秘密鍵除去・デモキー本番ガード・/metrics 認証保護）、Tier 設定補完、MCP 仕様準拠監査合格（4プリミティブ + MCP Apps + OAuth 2.1）、Glama 掲載。

v6.15.2 — Free プラン月間ツール上限（50回/月 UTC）、Glama 用 Dockerfile.glama、外部掲載手順更新。

v6.15.1 — 公式 MCP Registry 掲載（io.github.sugukurukabe/japan-real-estate-intel-mcp）。npm mcpName 整合。

v6.15.0 — 路線価（NTA）×公示地価×取引価格の三角測量で「割安物件・相続有利エリア・市場過熱」をスキャンする detect_arbitrage_signals を追加。総合価値スコアにアービトラージ補正を加味。あわせて県単位マクロを一枚にまとめる get_real_estate_macro_snapshot（地価YoY・取引件数・人口減、任意で e-Stat 建築着工・金利プロキシ）を追加。

v6.13.0 — 用途地域・空き家率・将来人口推計データを追加、総合価値スコア 5 軸融合、Opportunity Radar 強化、全 10 都道府県の災害リスクCSV完備。Anthropic MCP Registry / OpenAI Apps Directory 対応。

不動産業者の方へ

3 分で始められるガイドはこちら: 不動産業者向けクイックスタート

ダッシュボード: https://realestate-mcp.jp/dashboard.html

はじめての方へ — クイックスタート

ダッシュボード（ブラウザ）で試す

open_dashboard ツールでダッシュボードを開くと、初回起動時に「クイックスタート」ポップアップが自動表示されます。 6 つのサンプルシナリオをワンクリックで試せます。

カード	内容
地価トレンド予測	新宿区の5年後地価をAI予測。CAGR・投資シグナル付き
企業立地需要分析	名古屋市中区のオフィス・工場需要スコアを算出
ファミリー向け適性評価	横浜市西区の教育・安全・医療スコアを総合評価
ポートフォリオ最適化	東京・大阪・埼玉の3エリアに投資配分を最適化
What-If シナリオ分析	大阪市中央区で新駅開設シナリオを試算
店舗出店適地評価	福岡市博多区の人流・商業施設・交通データで出店適性を判定

次回から表示しない場合は「次回から表示しない」をクリック。いつでも右パネルの「クイック事例を見る →」リンクで再表示できます。

Claude / Cursor チャットで試す

MCP Prompt quick_start_examples を呼び出すと、コピー＆ペーストできるサンプルコードを一覧表示します。

code

# Cursor または Claude でプロンプトを呼び出す
quick_start_examples

または 6 つのサンプルをそのままチャットに貼り付けて実行:

code

# 1. 地価トレンド予測
forecast_land_price_trend({ "prefecture": "東京都", "city": "新宿区", "horizon": "5y" })

# 2. 企業立地需要分析
predict_corporate_demand({ "prefecture": "愛知県", "city": "名古屋市中区", "industryType": "manufacturing" })

# 3. ファミリー向け適性評価
assess_family_friendly_score({ "prefecture": "神奈川県", "city": "横浜市西区" })

# 4. ポートフォリオ最適化（3エリア比較）
portfolio_optimizer({
  "targets": [
    { "prefecture": "東京都", "city": "新宿区", "propertyType": "office", "budgetManYen": 10000 },
    { "prefecture": "大阪府", "city": "大阪市北区", "propertyType": "commercial", "budgetManYen": 6000 },
    { "prefecture": "埼玉県", "city": "さいたま市大宮区", "propertyType": "residential", "budgetManYen": 4000 }
  ],
  "riskTolerance": "medium",
  "investmentHorizon": "5y",
  "optimizeFor": "risk_adjusted"
})

# 5. What-If シナリオ分析
scenario_what_if({ "prefecture": "大阪府", "city": "大阪市中央区", "scenario": "new_station", "scale": "large" })

# 6. 店舗出店適地評価
evaluate_store_location({ "city": "福岡市博多区", "storeType": "cafe", "targetCustomer": "office_worker" })

履歴メモ 以下の「What's New」各節（v5 / v4 / v2.x など）は、当該バージョン当時のスナップショットです。ツール数・テスト数・対応範囲はその後拡張されています。現行の正は文書冒頭（Key Features / 日本語の v6.x）、server.json の tools、および pnpm test の結果を参照してください。

v5.0.0 What's New — 10 都道府県体制 + ポートフォリオ最適化

都道府県	取引	人口・災害	人流	教育	企業	犯罪	交通	商業	医療	3D PLATEAU
愛知県	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
東京都	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
大阪府	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓
神奈川県	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
福岡県	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
北海道	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
京都府	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
兵庫県	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
埼玉県 🆕	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-
千葉県 🆕	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	✓	-

新ツール（v5.0）

ツール	概要
`portfolio_optimizer`	最大 5 エリアを比較し、期待リターン・リスクスコア・流動性・分散スコア・シャープレシオを算出。最適配分比率を提案

code

portfolio_optimizer({
  targets: [
    { prefecture: "東京都", city: "新宿区", propertyType: "office", budgetManYen: 10000 },
    { prefecture: "埼玉県", city: "さいたま市大宮区", propertyType: "residential", budgetManYen: 5000 },
    { prefecture: "千葉県", city: "千葉市中央区", propertyType: "commercial", budgetManYen: 3000 }
  ],
  riskTolerance: "medium",
  investmentHorizon: "5y",
  optimizeFor: "risk_adjusted"
})

v5.1.0 完成度向上パッチ

LoaderCapabilities に transactions: boolean フィールドを追加（全 10 ローダー対応）
portfolio_optimization MCP Prompt を追加（計 7 プロンプト）
ダッシュボードに「ポートフォリオ最適化」ボタン + JSON 生成 UI を追加
埼玉・千葉の earthquake/flood/municipalities データを loader 互換形式に変換
national-expansion.test.ts に埼玉・千葉のパラメータ化テストを追加（v5.1 当時のテスト総数記録: 421 本）
schemas.test.ts に PortfolioOptimizerInput バリデーションテスト 7 件を追加

v4.0.0 What's New — Capability Parity + Intelligence Layer

| 都道府県 | 地価・取引 | 人口・災害 | 人流 | 教育 | 企業 | 犯罪 | 交通 | 商業 | 医療 | 3D |

|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|

| 愛知県 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |

| 東京都 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 大阪府 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 神奈川県 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 福岡県 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 北海道 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 京都府 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

| 兵庫県 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | - |

新ツール（v4.0）

| ツール | 概要 |

|---|---|

| forecast_land_price_trend | 線形回帰・移動平均で将来地価を予測。CAGR・信頼区間・投資シグナル（buy/hold/caution） |

| scenario_what_if | 新駅・大型商業施設・人口変動など 7 シナリオが地価・投資スコアに与える影響を試算 |

code


forecast_land_price_trend({ prefecture: "東京都", city: "千代田区", horizon: "5y" })

scenario_what_if({ prefecture: "大阪府", city: "大阪市中央区", scenario: "new_station", scale: "large" })

v2.9.0 What's New — 8 都道府県体制 (National Expansion)

| 区分 | 都道府県 | 対応機能 |

|---|---|---|

| 完全対応 | 愛知県 | 地価・取引・人口・災害リスク・人流・教育・企業・交通・商業・医療・3D・町丁目 |

| 拡張対応（v4.0） | 東京都 | 全データ対応（地価・人流・教育・企業・犯罪・交通・商業・医療・町丁目） |

| 拡張対応（v4.0） | 大阪府 | 全データ対応 |

| 拡張対応（v4.0） | 神奈川県 | 全データ対応 |

| 拡張対応（v4.0） | 福岡県 | 全データ対応 |

| 拡張対応（v4.0） | 北海道 | 全データ対応 |

| 拡張対応（v4.0） | 京都府 | 全データ対応 |

| 拡張対応（v4.0） | 兵庫県 | 全データ対応 |

使用例

code


compare_prefectures({ prefectures: ["愛知県", "福岡県", "神奈川県"], metrics: ["land_price", "earthquake_risk"] })

drill_down_local_analysis({ prefecture: "兵庫県", city: "神戸市中央区" })

open_dashboard({ prefecture: "福岡県", initialMode: "investment" })

v2.8.0 What's New — Dual-Mode Dashboard

| 機能 | 詳細 |

|---|---|

| 🏢 不動産投資モード | 地価・災害リスク・人流・教育・企業を優先表示（デフォルト） |

| 🏪 店舗出店戦略モード | 人流・交通・商業施設・医療を優先表示。出店評価パネルを最上部に表示 |

| モード切替ボタン | ヘッダー右上に常時表示、ワンクリックで即時切替 |

| レーダーチャート軸の動的並び替え | 店舗モードでは人流→交通→商業→医療を上位に自動並び替え |

| 出店適性スコア | 店舗モード時に人流・交通・商業施設を重み付けしたスコアをインサイトパネルに表示 |

| open_dashboard initialMode パラメータ | investment / store で初期モードを AI 側から指定可能、?mode= URL パラメータにも対応 |

使用例（AI から店舗モードで開く）

code


open_dashboard({ prefecture: "愛知県", initialMode: "store" })

v2.7 で実データ統合。MLIT 不動産情報ライブラリ API（取引価格）と e-Stat 国勢調査 API から実データを取得し、既存 CSV を更新する CLI ツール npm run data:fetch を追加。

実データセットアップ（v2.7.0）

API キーを設定すると、npm run data:fetch で ローダーに登録されている都道府県（現行 10 都道府県） の MLIT / e-Stat 系データを更新できます（.env に MLIT_API_KEY / ESTAT_APP_ID 等が必要です）。

1. API キー取得

| API | 申請URL | 用途 |

|---|---|---|

| MLIT 不動産情報ライブラリ | https://www.reinfolib.mlit.go.jp/help/apiManual/ | 取引価格・地価 |

| e-Stat (政府統計) | https://www.e-stat.go.jp/api/ | 国勢調査人口 |

2. 環境変数設定

bash


cp .env.example .env

# .env を開いて API キーを記入

3. データ取得実行

bash


# 愛知県 2025年

npm run data:fetch -- --prefecture aichi --year 2025



# 全都府県一括

npm run data:fetch:all



# 特定四半期

npm run data:fetch -- --prefecture tokyo --year 2025 --quarter 2

キーが未設定のソースはスキップされ、既存 CSV は変更されません。

4. MCP サーバー再起動

bash


npm run build

node dist/index.js  # または npm start

v2.7.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| MLIT API クライアント | src/api-client/mlit.ts — XIT001 取引価格取得・CSV 変換（city×district 単位で median 集計） |

| e-Stat API クライアント | src/api-client/estat.ts — 国勢調査人口・世帯数取得・CSV 変換 |

| 実データ取得 CLI | scripts/fetch-real-data.ts — npm run data:fetch で 当時から 対象県の実データを一括更新（現行スクリプトは listAvailable() に連動し 10 都道府県 を対象にできる） |

| 型定義 | src/api-client/types.ts — MLIT/e-Stat レスポンス型 + CSV 行型 |

| .env.example | API キー設定テンプレート追加 |

| テスト総数 | 210 → 235 テスト（v2.7 当時） |

| tsx | devDependencies に追加（TypeScript 直接実行） |

v2.5.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| カスタムエラー層 | McpBaseError 継承: DataNotFoundError, InvalidPrefectureError, CapabilityNotAvailableError, ValidationError |

| 構造化ロギング (pino) | src/logger.ts — stderr 書き込み、LOG_LEVEL env 対応、toolLogger (tool/prefecture/duration_ms) |

| withErrorHandling() ラッパー | 当時登録済みの全ツールに適用。エラー時 isError: true レスポンス + 構造化ログ |

| HTTP サーバー堅牢化 | helmet セキュリティヘッダー、10MB ボディ制限、API_KEY 認証、30分タイムアウト、SIGTERM/SIGINT グレースフルシャットダウン |

| ESLint + Prettier | eslint.config.mjs (flat config) + .prettierrc 導入 |

| カバレッジ計測 | pnpm test:coverage — vitest v8 coverage (70% 閾値) |

| CodeQL セキュリティ分析 | .github/workflows/codeql.yml — 週次実行 |

| CI 拡張 | ESLint ステップ + npm audit + カバレッジアーティファクト + Step Summary |

| ドキュメント | CHANGELOG.md, CONTRIBUTING.md, SECURITY.md 追加 |

| テスト総数 | 174 → 185+ テスト |

v2.4.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| 町丁目実データ対応 | NeighborhoodRecord（人口・世帯・年齢構成・昼夜間人口比）を愛知 70+・東京 15+・大阪 25+ 町丁目で搭載 |

| drill_down 実データ昇格 | neighborhood 指定時に町丁目レベルの人口・世帯・高齢化率・昼夜間人口比を実データで返却 |

| store_location 町丁目精度 | 町丁目データがある場合、人口・昼夜間人口比を実データベースでスコアリング |

| 大阪府ローダー追加 | 地価・人口・浸水・地震・自治体境界・町丁目データ（3 都府県体制） |

| Three.js 3D ビューア | ui/dashboard-3d.html — 名駅周辺の建物を 3D 描画。OrbitControls + 朝/正午/夕方の影シミュレーション |

| 3D ダッシュボードリソース | ui://japan-real-estate-intel/dashboard-3d で 3D ビューアにアクセス |

| 合計ツール数 | 10 ツール |

| 対応都道府県 | 8（愛知・東京・大阪・福岡・北海道・神奈川・京都・兵庫） |

| テスト総数 | 149 → 174 テスト |

v2.3.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| simulate_landscape_impact ツール新設 | SunCalc 太陽位置計算 + PLATEAU 3D 建物データから影ポリゴンを生成。日照時間推定・影面積・高影響建物リスト・Markdown レポート |

| 影レイヤー追加 | ダッシュボードに 🌑影レイヤー。建物ごとの影ポリゴンを半透明で描画 |

| 時刻プリセット | 朝 8:00 / 正午 12:00 / 夕方 17:00 の 3 プリセットで時刻別影シミュレーション |

| 日照推定アルゴリズム | 8:00〜16:00 の 5 時点で太陽高度 > 10° & 影外判定 → 日照時間概算 |

| 合計ツール数 | 9 → 10 ツール |

| テスト総数 | 130 → 149 テスト |

v2.2.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| evaluate_store_location ツール新設 | コンビニ/ファミレス/カフェ/ドラッグストア/スーパーの出店適地評価。店舗タイプ別重み付け・競合分析・差別化提案・Markdown レポート |

| 3 データソース統合 | 交通利便性（駅・路線・乗降客数）、商業施設（SC/CVS/飲食等）、医療福祉（病院/クリニック/薬局等）を全ツールに統合 |

| cross_analyze に 3 フラグ追加 | includeTransport / includeCommercial / includeMedical でオプトイン |

| 比較メトリクス 8 軸化 | compare_prefectures の metrics に transport / commercial / medical を追加。レーダーチャート 8 軸対応 |

| ドリルダウン拡張 | drill_down_local_analysis に交通スコア・商業密度・医療充実度を追加 |

| ダッシュボード 3 新レイヤー | 交通（🚉 teal）/ 商業施設（🏬 amber）/ 医療（🏥 pink）レイヤー追加 |

| 店舗評価モード | ドリルダウンパネルに storeType セレクタ付き店舗評価モードトグル追加 |

| 合計ツール数 | 8 → 9 ツール |

| テスト総数 | 93 → 130 テスト |

店舗タイプ別重み付け表

|---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|

| 人流 | 35% | 20% | 40% | 25% | 25% |

| 人口密度 | 25% | 30% | 20% | 35% | 35% |

| 災害リスク | 15% | 20% | 10% | 15% | 20% |

| 競合密度 | 20% | 15% | 20% | 15% | 10% |

| 交通利便性 | 5% | 10% | 10% | 10% | 10% |

| 教育環境 | - | 5% | - | - | - |

v2.1.0 What's New

| 追加/変更 | 詳細 |

|---|---|

| compare_prefectures ツール追加 | 2〜5 都道府県を価格・リスク・人流・教育・企業で比較。レーダーチャートデータ・ランキング・差分ハイライト・Markdown レポート出力 |

| drill_down_local_analysis ツール追加 | 市区町村・町丁目レベルのドリルダウン。地価・人口・リスク・人流・競合密度をローカル不動産屋向けにまとめる |

| 全ツールに neighborhood フィールド追加 | 町丁目名をラベルとしてレポートに反映（v2.1 は label only、実データ対応は v2.2 以降） |

| 比較モードダッシュボード | 比較モード ON で地図を 2 分割。SVG レーダーチャート・ランキングテーブル・bestFor が insight パネルに表示される |

| 市区町村クリック → ドリルダウンパネル | 地図上クリックで詳細メトリクスパネルが展開。町丁目入力欄も搭載 |

| 合計ツール数 | 6 → 8 ツール |

v2.0.0 Breaking Changes

| 変更 | 詳細 |

|---|---|

| 全ツールに prefecture パラメータ追加 | デフォルト: "愛知県" |

| cross_analyze_with_human_flow 廃止 | cross_analyze_real_estate_market に includeHumanFlow フラグとして統合 |

| Resource URI 変更 | realestate://land-price/{prefecture}/{area} 形式に |

| データディレクトリ変更 | data/aichi/, data/tokyo/ に分離 |

| 出力に optional フィールド追加 | humanFlow, realDemandScore, educationSummary, corporateSummary |

「今までなかった」独自価値

| データ×データ | 実現する分析 | 業界インパクト |

|---|---|---|

| 地価 × 人流 × 災害リスク | 実需要に基づく空室リスク予測 | 「人が本当に来るか？」を数値化 |

| 住宅価格 × 学区偏差値 × 犯罪統計 | ファミリー物件の真の資産価値 | 子育て世帯向け最強の投資判断 |

| オフィス価格 × 企業集積 × 通勤時間 | 法人需要の精密予測 | オフィス・物流投資で差別化 |

| 地価 × PLATEAU 3D建物高さ × 影 | 景観・日照シミュレーション | 開発事業者への視覚的説得力 |

都道府県 Capabilities マトリクス

| 機能 | 愛知 | 東京 | 大阪 | 福岡 | 北海道 | 神奈川 | 京都 | 兵庫 |

|---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|

| 地価公示 | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

| 不動産取引 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 人口統計 | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

| 浸水想定 | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

| 土砂災害 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 地震想定 | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

| 市区町村境界 | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

| 人流データ | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 教育環境 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 企業立地 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 犯罪統計 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| PLATEAU 3D | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 交通利便性 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 商業施設 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 医療福祉 | YES | - | - | - | - | - | - | - |

| 町丁目データ | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES | YES |

特徴

33 ツール: 市場クロス分析 / リスク / ファミリー / 法人需要 / レポート / ダッシュボード / 都道府県比較 / ドリルダウン / 出店 / 日照シミュ / 予測・What-If / PF 最適化 / リノベ・契約・用途地域・空き家率・人口推計・マクロ・アービトラージ等（詳細は冒頭 Key Features）
12 レイヤーダッシュボード + 3D ビューア: 地価 / 災害リスク / 取引 / 人口 / 人流 / 学区 / 企業密度 / 3D 建物 / 交通 / 商業施設 / 医療 / 影 + Three.js 3D ビューア
10 都道府県対応: 愛知県（フル機能・名古屋市町丁目データ）/ 東京都・大阪府・福岡県・北海道・神奈川県・京都府・兵庫県・埼玉県・千葉県（標準対応）
町丁目実データ: 名古屋市を中心に、町丁目レベルの人口・世帯・計画データ等（対象エリアはデータソースに依存）
都道府県セレクタ: ダッシュボード上で 10 都道府県を切り替え、比較モードで任意の 2 エリアを並列表示
比較モード（v2.1 フル機能）: 地図 2 分割 + SVG レーダーチャート + ランキングテーブル + bestFor 表示
ドリルダウンパネル（v2.1 new）: 市区町村クリックで詳細パネル展開。町丁目ラベル入力対応
stdio + Streamable HTTP: 両トランスポート対応
TypeScript strict + Zod: 型安全な入出力スキーマ
プラガブル: BaseLoader を継承して新県を追加

クイックスタート

bash


git clone https://github.com/sugukuru/japan-real-estate-intel-mcp.git

cd japan-real-estate-intel-mcp

pnpm install

pnpm build

stdio（ローカル）

bash


node dist/index.js

Streamable HTTP（リモート）

bash


node dist/http.js

# → http://0.0.0.0:3100/mcp

クライアント設定

Claude Desktop

json


{

  "mcpServers": {

    "japan-real-estate-intel": {

      "command": "node",

      "args": ["dist/index.js"],

      "cwd": "/path/to/japan-real-estate-intel-mcp"

    }

  }

}

Cursor (`.cursor/mcp.json`)

json


{

  "mcpServers": {

    "japan-real-estate-intel": {

      "command": "node",

      "args": ["dist/index.js"],

      "cwd": "/path/to/japan-real-estate-intel-mcp"

    }

  }

}

ツール一覧（参考: v2.3 時点の 10 本）

現行は 33 ツールです。完全な一覧はリポジトリ直下の server.json の tools 配列、または pnpm test が通る tests/server_json_tools_sync.test.ts を参照してください。

`cross_analyze_real_estate_market`

都道府県内エリアの不動産市場をクロス分析。includeHumanFlow / includeEducation / includeCorporate / includeTransport / includeCommercial / includeMedical フラグで付加情報をオプトイン。

| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |

|---|---|---|---|

| timeRange | enum | - | 1y / 3y / 5y |

ローダーがデータセットを提供しない場合、該当フィールドは undefined になり、keyInsights 等に 「当該都道府県では未提供」 の旨が表示されます。

`assess_property_risk`

特定住所の浸水・土砂・地震リスクを評価し、リスクスコアと価格調整率を算出。

`assess_family_friendly_score`

学区・教育環境・犯罪統計を加味したファミリー物件評価。子育て世帯向け資産価値を算出。

`predict_corporate_demand`

企業立地・事業所統計・通勤データで法人需要を予測。

`generate_area_report`

投資/開発/賃貸/管理レポートを Markdown 形式で生成。

`open_dashboard`

12 レイヤーの不動産ダッシュボードを起動。比較モード（地図 2 分割 + SVG レーダー）、ドリルダウンパネル、影シミュレーション（時刻プリセット）を搭載。

`compare_prefectures` (v2.1 新設)

2〜5 都道府県を複数メトリクスで比較分析。レーダーチャート・ランキング・差分ハイライト・bestFor を返す。

| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |

|---|---|---|---|

出力: scores[]（各都道府県スコア）, ranking[], radarData[]（SVG 用正規化値）, diffs[]（差分ハイライト）, bestFor（投資/安全/成長別おすすめ）, markdownReport

`drill_down_local_analysis` (v2.1 新設)

市区町村・町丁目レベルのドリルダウン分析。ローカル不動産屋向けセールスピッチと Markdown レポートを生成。

| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |

|---|---|---|---|

出力: pricePerSqm, population, riskScore, floodLevel, humanFlowScore, transportScore, commercialDensity, medicalDensity, competitorDensity, localPitch（セールスピッチ文）, keyInsights[], markdownReport, households?, avgAge?, childRatio?, elderlyRatio?, daytimePopRatio?, popDensity?, neighborhoodDataAvailable?

v2.4 新機能: neighborhood 指定時に町丁目実データ（人口・世帯・年齢構成・昼夜間人口比）を返却します。データが無い場合は市区町村レベルの推定値を使用します。

`evaluate_store_location` (v2.2 新設)

コンビニ・ファミレス・カフェ・ドラッグストア・スーパーの出店適地評価。店舗タイプ別に重み付けを自動調整し、人口・人流・リスク・競合・交通・教育・商業施設・医療の 8 軸でスコアリング。

| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |

|---|---|---|---|

出力: overallScore (0-100), breakdown（8 軸スコア）, keyCompetitors[]（距離・チェーン名・強度・弱点）, differentiationSuggestions[]（AI 差別化提案）, keyInsights[], markdownReport

`simulate_landscape_impact` (v2.3 新設)

SunCalc 太陽位置計算 + PLATEAU 3D 建物データから指定地点の日照・影をシミュレーション。影ポリゴン（[lat,lng][] 配列）を返すため、ダッシュボードや GIS に直接描画可能。

| パラメータ | 型 | デフォルト | 説明 |

|---|---|---|---|

| lat | number | - | 対象地点の緯度 |

| lng | number | - | 対象地点の経度 |

出力: sunPosition（方位角・高度）, nearbyBuildingCount, maxHeight, avgHeight, totalShadowAreaSqm, sunlightHoursEstimate, shadowPolygons[]（建物名・高さ・影長・ポリゴン座標）, highImpactBuildings[], keyInsights[], markdownReport

Resources（v2.0 URI パターン）

| URI | 説明 |

|---|---|

| realestate://land-price/{prefecture}/{area} | 地価公示データ |

| hazard://flood/{prefecture}/{area} | 浸水想定区域 GeoJSON |

| stats://population-trend/{prefecture}/{area} | 人口統計 |

| ui://japan-real-estate-intel/dashboard | ダッシュボード HTML |

例: realestate://land-price/aichi/名古屋市中区, realestate://land-price/tokyo/世田谷区

都道府県の追加手順

新しい県を追加する場合:

data/<key>/ に最低限のファイルを配置:
- land_price.csv, population.csv, flood.geojson, earthquake.json, municipalities.topojson
src/data-loaders/<key>-loader.ts を作成（BaseLoader を継承、capabilities を宣言）
src/data-loaders/index.ts で registerLoader(new XxxLoader()) を 1 行追加
src/prefecture/resolver.ts の PREFECTURE_KEYS にエイリアスを追加

それだけで prefecture: "大阪府" が全ツールで動作します。

データ出典

| データ | 出典 | 取得日 |

|---|---|---|

| 地価公示 | 国土交通省 | 2025-12-01 |

| 不動産取引価格 | 国土交通省 | 2025-12-01 |

| 浸水・土砂災害 | 国土交通省ハザードマップ | 2025-12-01 |

| 地震想定 | 内閣府 | 2025-12-01 |

| 人口統計 | 総務省 e-Stat | 2025-12-01 |

| 人流統計 | 国土交通省「全国うごき統計」| 2025-12-01 |

| 教育データ | 愛知県教育委員会 + e-Stat | 2025-12-01 |

| 事業所統計 | 総務省 e-Stat | 2025-12-01 |

| 犯罪統計 | 愛知県警察オープンデータ | 2025-12-01 |

| 3D都市モデル | 国土交通省 PLATEAU | 2025-12-01 |

| 交通利便性 | 国土交通省交通データ + JR/私鉄/市営地下鉄 | 2026-05-01 |

| 商業施設 | 商業統計 + チェーン店立地データ | 2026-05-01 |

| 医療福祉施設 | 厚労省オープンデータ | 2026-05-01 |

データについて: 各データは上記の取得日時点の本番データです。投資判断・契約判断には専門家へのご相談を併せてお願いします。

開発

bash


pnpm install

pnpm dev          # TypeScript watch

pnpm build:ui     # ダッシュボード再ビルド

pnpm test         # Vitest (696 tests, 50 files)

pnpm lint         # 型チェック

ロードマップ

v6.15.0（現バージョン）

路線価（NTA）×公示地価×取引価格の価格トライアングル武器化パック
detect_arbitrage_signals ツール — 割安・相続有利・市場過熱スキャン
get_real_estate_macro_snapshot ツール — 県単位マクロ（地価 YoY・取引件数・人口減、任意で建築着工・金利プロキシ）
総合価値スコアにアービトラージ補正加味
UI に価格トライアングルパネル追加
用途地域・空き家率・将来人口推計データ
10 都道府県 / 33 ツール（server.json と実行時で一致） / 696 テスト（50 ファイル）

ライセンス

MIT

Install

Configuration

Environment variables

API_KEY

API key for HTTP mode authentication (optional for stdio)

MLIT_API_KEY

MLIT Real Estate Information Library API key for live transaction data

ESTAT_APP_ID

e-Stat government statistics API application ID

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "japan-real-estate-intel-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sugukuru/japan-real-estate-intel-mcp@6.15.1"
      ],
      "env": {
        "API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "MLIT_API_KEY": "<YOUR_MLIT_API_KEY>",
        "ESTAT_APP_ID": "<YOUR_ESTAT_APP_ID>"
      }
    }
  }
}

Topics

Japan Real Estate Intel MCP

Try in 60 seconds (Free tier — safe for demos)

Data freshness & trust

Quick Install

Key Features

Author & community

日本語セクション (Japanese)

不動産業者の方へ

はじめての方へ — クイックスタート

ダッシュボード（ブラウザ）で試す

Claude / Cursor チャットで試す

v5.0.0 What's New — 10 都道府県体制 + ポートフォリオ最適化

新ツール（v5.0）

v5.1.0 完成度向上パッチ

v4.0.0 What's New — Capability Parity + Intelligence Layer

新ツール（v4.0）

v2.9.0 What's New — 8 都道府県体制 (National Expansion)

使用例

v2.8.0 What's New — Dual-Mode Dashboard

使用例（AI から店舗モードで開く）

実データセットアップ（v2.7.0）

1. API キー取得

2. 環境変数設定

3. データ取得実行

4. MCP サーバー再起動

v2.7.0 What's New

v2.5.0 What's New

v2.4.0 What's New

v2.3.0 What's New

v2.2.0 What's New

店舗タイプ別重み付け表

v2.1.0 What's New

v2.0.0 Breaking Changes

「今までなかった」独自価値

都道府県 Capabilities マトリクス

特徴

クイックスタート

stdio（ローカル）

Streamable HTTP（リモート）

クライアント設定

Claude Desktop

Cursor (.cursor/mcp.json)

ツール一覧（参考: v2.3 時点の 10 本）

cross_analyze_real_estate_market

assess_property_risk

assess_family_friendly_score

predict_corporate_demand

generate_area_report

open_dashboard

compare_prefectures (v2.1 新設)

drill_down_local_analysis (v2.1 新設)

evaluate_store_location (v2.2 新設)

simulate_landscape_impact (v2.3 新設)

Resources（v2.0 URI パターン）

都道府県の追加手順

データ出典

開発

ロードマップ

v6.15.0（現バージョン）

ライセンス

Install

Configuration

Cursor (`.cursor/mcp.json`)

`cross_analyze_real_estate_market`

`assess_property_risk`

`assess_family_friendly_score`

`predict_corporate_demand`

`generate_area_report`

`open_dashboard`

`compare_prefectures` (v2.1 新設)

`drill_down_local_analysis` (v2.1 新設)

`evaluate_store_location` (v2.2 新設)

`simulate_landscape_impact` (v2.3 新設)