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:

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):

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

Claude Desktop (remote):

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

Cursor (.cursor/mcp.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

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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。

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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。

# 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:

# 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

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 |

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

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）

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

cp .env.example .env

# .env を開いて API キーを記入

3. データ取得実行

# 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

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

| 指標 | コンビニ | ファミレス | カフェ | ドラッグストア | スーパー |

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

| 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

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）

node dist/index.js

Streamable HTTP（リモート）

node dist/http.js

# → http://0.0.0.0:3100/mcp

クライアント設定

Claude Desktop

{

  "mcpServers": {

    "japan-real-estate-intel": {

      "command": "node",

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

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

    }

  }

}

Cursor (.cursor/mcp.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 |

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

| prefecture | string | "愛知県" | 都道府県名 |

| area | string | - | エリア名 |

| propertyType | enum | - | residential / commercial / logistics / office / mixed |

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

| includeRisk | boolean | true | 災害リスクを含むか |

| includeHumanFlow | boolean | true | 人流データを含むか |

| includeEducation | boolean | false | 教育データを含むか |

| includeCorporate | boolean | false | 企業データを含むか |

| includeTransport | boolean | false | 交通利便性データを含むか (v2.2) |

| includeCommercial | boolean | false | 商業施設データを含むか (v2.2) |

| includeMedical | boolean | false | 医療施設データを含むか (v2.2) |

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 |

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

| prefectures | string[] (2-5) | - | 比較対象都道府県名リスト |

| area | string | optional | 代表エリア（省略時: 愛知→名古屋市中区、東京→千代田区） |

| neighborhood | string | optional | 町丁目ラベル（v2.1 はレポートへの反映のみ） |

| propertyType | enum | "mixed" | residential / commercial / logistics / office / mixed |

| metrics | enum[] | ["price","risk","investment"] | 比較指標（price/risk/humanFlow/education/corporate/investment/transport/commercial/medical） |

| includeMarkdown | boolean | true | Markdown レポートを含むか |

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 |

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

| prefecture | string | "愛知県" | 都道府県名 |

| city | string | - | 市区町村名（例: "名古屋市中村区"） |

| neighborhood | string | optional | 町丁目（例: "名駅南1丁目"）。v2.1 はラベルのみ |

| focus | enum | "all" | price / risk / demand / all |

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 |

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

| prefecture | string | "愛知県" | 都道府県名 |

| city | string | - | 市区町村名 |

| neighborhood | string | optional | 町丁目ラベル |

| storeType | enum | - | convenience / family_restaurant / cafe / drugstore / supermarket |

| radiusM | number | 500 | 競合・施設検索半径（m） |

| customWeights | Record | optional | カスタム重み付け（省略時はタイプ別デフォルト） |

| includeMarkdown | boolean | true | Markdown レポートを含むか |

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 |

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

| prefecture | string | "愛知県" | 都道府県名 |

| lat | number | - | 対象地点の緯度 |

| lng | number | - | 対象地点の経度 |

| dateTime | string | 現在時刻 | シミュレーション日時（ISO 8601） |

| timePreset | enum | optional | morning(8:00) / noon(12:00) / evening(17:00) |

| radiusM | number | 500 | 建物検索半径（m） |

| includeMarkdown | boolean | true | Markdown レポートを含むか |

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:

1. 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

2. src/data-loaders/<key>-loader.ts を作成（BaseLoader を継承、capabilities を宣言）

3. src/data-loaders/index.ts で registerLoader(new XxxLoader()) を 1 行追加

4. 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

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