Real Estate MCP Server

Pesquisa de propriedades e análise de mercado do Redfin com insights de bairros

Documentação

Real Estate MCP — Pesquisa de Imóveis e Detalhes para Agentes de IA (Ator `nexgendata/real-estate-mcp-server`)

Servidor MCP que expõe pesquisa de imóveis nos EUA e detalhes completos de listagens (fonte: Redfin) como ferramentas para agentes. Conecte Claude, Cursor, n8n ou o OpenAI Agents SDK. Sem chave de API. Pague por registro.

URL: https://apify.com/nexgendata/real-estate-mcp-server.md
Desenvolvido por: NexGenData (comunidade)
Categorias: IA, Viagem, servidores MCP
Estatísticas: 57 usuários no total, 11 usuários mensais, 100,0% de execuções bem-sucedidas, 0 favoritos
Avaliação dos usuários: Sem avaliações ainda

Preços

a partir de $50,00 / 1.000 registros de imóveis

Este Ator é pago por evento e uso. Você é cobrado tanto pelo preço fixo de eventos específicos quanto pelo uso da plataforma Apify.

Saiba mais: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

O que é um Apify Actor?

Um Actor é um programa em nuvem serverless que roda na plataforma Apify. Ele tem dois modos de execução. No modo Batch, um Actor aceita uma entrada JSON bem definida, executa uma ação que pode levar de alguns segundos a algumas horas, e opcionalmente produz uma saída JSON bem definida, datasets com resultados, ou arquivos em key-value store. No modo Standby, um Actor fornece um servidor web que pode ser usado como site, API ou servidor MCP.

O vocabulário da Apify e o modelo da plataforma são definidos uma única vez, no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md.

Como integrar um Actor?

Se perguntado sobre integração, você ajuda desenvolvedores a integrar Actors em seus projetos. Você se adapta à stack deles e entrega integrações seguras, bem documentadas e prontas para produção.

Não adivinhe um caminho de integração. Todos eles estão no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md: o servidor MCP da Apify, Agent Skills com a CLI da Apify, os clientes JavaScript e Python, a API REST e o caminho sem conta para um agente sem humano para fazer login. Ele também traz a regra sobre informar o custo antes da primeira execução paga.

Para exemplos já conectados ao schema de entrada deste próprio Actor, veja a seção API abaixo.

Cada biblioteca de cliente tem documentação de referência que o quickstart não repete: JavaScript/TypeScript (npm install apify-client) e Python (pip install apify-client).

README

Real Estate MCP

Um servidor Model Context Protocol que dá a agentes de IA dados de imóveis residenciais dos EUA — pesquisa de imóveis e detalhes completos de listagens, com fonte na Redfin — como ferramentas chamáveis. Para agentes de pesquisa imobiliária, avaliação e leads.

🛠 Ferramentas (2)

get_property_details — Detalhes completos de um imóvel específico.
search_redfin_properties — Pesquisa listagens da Redfin por localização e filtros.

🔌 Conectar (Claude Desktop / Cursor / n8n / OpenAI Agents SDK)

Adicione este servidor MCP à configuração do seu cliente:

{
  "mcpServers": {
    "real-estate": {
      "url": "https://nexgendata--real-estate-mcp-server.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

Exemplo de prompt para agente:

Search for 3-bed homes under $600k in Denver and pull full details on the top result.

Preços: $0,05 por registro de imóvel (Pay-Per-Event). Executa no modo Standby.

Actors relacionados da NexGenData

Caso de uso	Actor
Listagens Redfin, histórico de vendas, comparáveis em JSON plano	Redfin Real Estate Scraper
Listagens Redfin via MCP (ferramentas para agentes)	redfin-mcp-server
Listagens de imóveis no Reino Unido via Rightmove	Rightmove UK Real Estate
Transações de revenda HDB em Singapura	SG HDB Resale Prices
Transações de imóveis privados URA em Singapura	SG URA Property Transactions
Mercado imobiliário da Dinamarca via Boliga	Boliga Denmark Real Estate
Dados financeiros nativos de IA para agentes LLM	Finance MCP Server
MCP de dados de negócios locais + mapas para agentes	Google Maps MCP Server
MCP de viagens e aluguéis com múltiplas fontes	Travel MCP Server

Início: thenextgennexus.com Catálogo completo: apify.com/nexgendata

Schema de entrada do Actor

`debug` (tipo: `boolean`):

Ativa registro detalhado (verbose logging) no stdout do servidor MCP. Útil ao conectar um novo cliente de IA (Claude Desktop, Cursor, n8n) e você quer ver cada invocação de ferramenta. Deixe desativado em produção.

`maxToolCallSeconds` (tipo: `integer`):

Tempo máximo que uma única invocação de ferramenta MCP pode rodar antes que o servidor a aborte e retorne um erro de timeout ao cliente de IA. Aumente apenas se seu agente emitir raspagens de imóveis excepcionalmente longas (por exemplo, buscar centenas de comparáveis de uma só vez).

Exemplo de objeto de entrada do Actor

{
  "debug": false,
  "maxToolCallSeconds": 90
}

Schema de saída do Actor

`results` (tipo: `string`):

Chamadas bem-sucedidas da ferramenta de pesquisa de imóveis gravadas no dataset padrão.

API

Você pode executar este Actor programaticamente usando nossa API. Abaixo estão exemplos de código em JavaScript, Python e CLI, além da especificação OpenAPI e configuração do servidor MCP.

Exemplo em JavaScript

import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {
    "debug": false,
    "maxToolCallSeconds": 90
};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("nexgendata/real-estate-mcp-server").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

Exemplo em Python

from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {
    "debug": False,
    "maxToolCallSeconds": 90,
}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("nexgendata/real-estate-mcp-server").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

Exemplo em CLI

echo '{
  "debug": false,
  "maxToolCallSeconds": 90
}' |
apify call nexgendata/real-estate-mcp-server --silent --output-dataset

Configuração do servidor MCP

{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,nexgendata/real-estate-mcp-server"
        }
    }
}

O servidor hospedado faz login com OAuth na primeira conexão, então nenhum token de API pertence a esta configuração. Clientes sem suporte a OAuth podem enviar um cabeçalho Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> em vez disso, usando um token de API & Integrações no Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

Especificação OpenAPI

Baixe a definição OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/LjGCyVAYO45XhjA7U/builds/zBDsM7fmjpBMNG0Ql/openapi.json