🏠 A2A MCP Real Estate

Korean Real Estate Recommendation System using FastMCP
AI-powered property analysis with investment value and quality of life evaluation

📋 Overview

A2A MCP Real Estate는 한국 부동산 시장을 위한 AI 기반 추천 시스템입니다. FastMCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 부동산 실거래가 데이터 분석, 위치 기반 서비스, 그리고 투자가치와 삶의질을 종합한 맞춤형 부동산 추천 서비스를 제공합니다.

✨ Key Features

• 🏢 실거래가 데이터 조회: 국토교통부 공공데이터 API 연동
• 📍 위치 기반 분석: 지하철역 거리, 편의시설, 공원 접근성 분석
• 💰 투자가치 평가: AI 기반 투자 수익성 분석
• 🌿 삶의질 평가: 거주 환경의 편의성과 안전성 분석
• 🎯 맞춤형 추천: 사용자 성향별 부동산 추천 (투자/삶의질/균형)
• 🌐 웹 인터페이스: 직관적인 부동산 분석 도구

🚀 Quick Start

Prerequisites

• Python 3.12+
• 국토교통부 공공데이터포털 API 키
• 네이버 클라우드 플랫폼 API 키

Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/your-username/A2A-MCP-RealEstate.git
cd A2A-MCP-RealEstate

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\\Scripts\\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Set up environment variables
cp .env.example .env
# Edit .env file with your API keys

Environment Variables

# .env file
MOLIT_API_KEY=your_molit_api_key_here
NAVER_CLIENT_ID=your_naver_client_id_here
NAVER_CLIENT_SECRET=your_naver_client_secret_here
PORT=8080
AGENT_ID=agent-py-001
AGENT_NAME=A2A_Python_Agent
LOG_LEVEL=INFO
ENVIRONMENT=development

Running the Application

1. Web Interface (Recommended)

# Start the web server
python runner.py

# Access the web interface
open http://localhost:8080/web/

2. MCP Servers (Standalone)

# Real Estate Recommendation MCP Server
python app/mcp/real_estate_recommendation_mcp.py

# Location Service MCP Server
python app/mcp/location_service.py

3. Claude Desktop Integration

Add to your Claude Desktop MCP configuration:

{
  "mcpServers": {
    "korean-realestate": {
      "command": "python",
      "args": ["app/mcp/real_estate_recommendation_mcp.py"],
      "cwd": "/path/to/A2A-MCP-RealEstate"
    }
  }
}

🛠️ MCP Tools

Real Estate Recommendation Server

Tool Name	Description	Parameters
get_real_estate_data	부동산 실거래가 조회	lawd_cd, deal_ymd, property_type
analyze_location	위치 분석 (지하철, 편의시설)	address, lat, lon
evaluate_investment_value	투자가치 평가	Property details + preferences
evaluate_life_quality	삶의질가치 평가	Property details + preferences
recommend_property	종합 부동산 추천	All property details + user_preference

Location Service Server

Tool Name	Description	Parameters
find_nearest_subway_stations	가장 가까운 지하철역 검색	address, lat, lon, limit
address_to_coordinates	주소를 좌표로 변환	address
find_nearby_facilities	주변 편의시설 검색	lat, lon, category, radius
calculate_location_score	위치 점수 계산	subway_distance, facilities_count, park_distance

📊 Evaluation System

Investment Value Analysis (투자가치 평가)

Factor	Weight	Description
🏷️ Price	25%	시세 대비 가격 합리성
📐 Area	20%	투자 선호 면적대 (20-35평)
🏢 Floor	15%	중간층~중상층 선호도
🚇 Transportation	25%	지하철 접근성
🔮 Future Value	15%	재건축/개발 가능성

Quality of Life Analysis (삶의질가치 평가)

Factor	Weight	Description
🌳 Environment	25%	공원, 녹지 접근성
🏪 Convenience	25%	편의시설 개수 및 접근성
🛡️ Safety	20%	층수, 치안, 교통안전
🎓 Education	15%	학교, 학원가 접근성
🎭 Culture	15%	문화시설 접근성

Grading System

• A+ (90-100점): 매우 우수 - 강력 추천
• A (80-89점): 우수 - 추천
• B+ (70-79점): 양호 - 조건부 추천
• B (60-69점): 보통 - 신중 검토
• C (60점 미만): 개선 필요 - 보류

🏗️ Architecture

📁 A2A-MCP-RealEstate/
├── 📂 app/
│   ├── 📂 mcp/                    # FastMCP Servers
│   │   ├── 🏠 real_estate_recommendation_mcp.py  # Main recommendation server
│   │   └── 📍 location_service.py                # Location analysis server
│   ├── 📂 routes/                 # Web API Routes
│   │   ├── 🌐 web_routes.py       # Web interface routes
│   │   └── 🔧 mcp_routes.py       # MCP API routes
│   ├── 📂 utils/                  # Utilities
│   │   ├── 🔌 mcp_client.py       # MCP client utilities
│   │   ├── ⚙️ config.py           # Configuration management
│   │   └── 📝 logger.py           # Logging utilities
│   ├── 📂 templates/              # HTML Templates
│   │   ├── 🏠 index.html          # Home page
│   │   ├── 🧪 mcp_test.html       # MCP testing interface
│   │   ├── 🤖 agent_test.html     # Agent testing interface
│   │   └── 📊 result templates    # Result display templates
│   └── 📄 main.py                 # FastAPI application
├── 📄 runner.py                   # Application runner
├── 📄 requirements.txt            # Python dependencies
├── 📄 task.md                     # Development tasks
└── 📄 README.md                   # This file

📱 Web Interface

Home Page

• 시스템 개요 및 주요 기능 소개
• MCP 테스트와 Agent 테스트로의 직접 링크

MCP Testing Interface

• 실거래가 조회 도구 테스트
• 지하철역 검색 도구 테스트
• 편의시설 검색 도구 테스트
• 위치 점수 계산 도구 테스트

Agent Testing Interface

• 부동산 정보 입력 폼
• 실시간 투자가치 및 삶의질 분석
• 종합 추천 결과 시각화
• 상세 평가 리포트

🔧 API Keys Setup

1. 국토교통부 공공데이터포털

1. 공공데이터포털 회원가입
2. "아파트 실거래가 정보" 활용신청
3. 승인된 API 키를 MOLIT_API_KEY에 설정

2. 네이버 클라우드 플랫폼

1. 네이버 클라우드 플랫폼 프로젝트 생성
2. "Application > Maps" 서비스 신청
3. 클라이언트 ID를 NAVER_CLIENT_ID에 설정
4. 클라이언트 시크릿을 NAVER_CLIENT_SECRET에 설정

📈 Usage Examples

CLI Example (MCP Server)

# Start the MCP server
python app/mcp/real_estate_recommendation_mcp.py

# The server will be available for MCP clients
# Example tools: get_real_estate_data, recommend_property, etc.

Web Interface Example

# Start web server
python runner.py

# Navigate to http://localhost:8080/web/
# 1. Go to "MCP 테스트" for data query testing
# 2. Go to "Agent 테스트" for property recommendation

API Example

import httpx

# Get apartment trade data
response = await httpx.post("http://localhost:8080/web/api/mcp/test", json={
    "tool_name": "get_real_estate_data",
    "parameters": {
        "lawd_cd": "11680",  # Gangnam-gu, Seoul
        "deal_ymd": "202401",  # January 2024
        "property_type": "아파트"
    }
})

🤝 Contributing

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit your changes (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push to the branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Open a Pull Request

📝 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

🙏 Acknowledgments

• FastMCP: FastMCP framework for rapid MCP server development
• 국토교통부: Real estate transaction data via public data portal
• 카카오: Location and mapping services
• FastAPI: Modern web framework for building APIs
• Bootstrap: Frontend framework for responsive web design

📞 Support

• 📧 Issues: GitHub Issues
• 📖 Documentation: See /docs endpoint when running the server
• 💬 Discussions: GitHub Discussions

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