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Legal & GovernmentMCP Registryremote57 toolsB · 73

korea-realty MCP server

app.sallim · Updated

Korean real estate: court auctions, 10M+ MOLIT records, subscription notice facts, loan/DSR rules

At a glance

korea-realty is an MCP server in the Legal & Government category. It is hosted remotely and connects over HTTP, and declares no required credentials. It exposes 57 tools, including search, fetch and realty_search_auctions. It scores B (73/100) on the MCP Skills Hub health score as of Oct 28, 2026.

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One-click install

Opens your editor and pre-fills the config. Your editor will ask before adding it.

How to install korea-realty in your AI client

Setup for Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Codex, Windsurf, Cline and VS Code — copy-paste ready.

How to install korea-realty in Claude CodeAnthropic's agentic CLI

  1. Add the server

    bash
    claude mcp add --transport http korea-realty https://realty.sallim.app/mcp?via=official
  2. Verify it's connected

    bash
    claude mcp list
  3. Sharing it with your team?

    Add `--scope project` to write it to .mcp.json in the repository root, which you can commit (with the secrets left as environment variables).

  4. Use it in a session

    Ask Claude to use the tools this server exposes (e.g. search, fetch, realty_search_auctions). It discovers them automatically.

What tools does korea-realty expose? (57)

Read from the live server. Click any tool for its input schema.

  • search법원경매 물건을 자연어 문장으로 검색한다(경매 전용 — 청약·시세는 다른 도구다). 법원경매 물건을 자연어로 검색한다. **경매 전용** — 청약·분양 공고는 realty_presale, 분양가 적정성은 realty_presale_vs_market, 시세 통계는 realty_region_price_stats. 지역·물건종류·유찰횟수·감정가를 질의에서 뽑아 필터링한다. 예: "서울 강남구 아파트", "유찰 2회 이상인 경기도 오피스텔", "서울 아파트 감정가 5억 이하". 이 파서는 최소 어댑터라 못 쓰는 축(면적·기일·층 등)이 있다. 못 쓴 조건은 응답의 `unapplied_conditions`에 적히므로, 그게 비어 있지 않으면 결과 범위를 좁게 오인하지 말라. 지역·종류·감정가·유찰횟수라면 `realt
  • fetchsearch가 돌려준 id로 경매 사건의 전체 내용을 가져온다. id 형식은 "법원명|사건번호" (예: "서울동부지방법원|2025타경51727"). 사건번호는 법원 간 중복되므로 법원명 없이 조회하면 후보 목록이 돌아올 수 있다. rights(매각물건명세서 요약)가 있으면 법원 공시의 전달로만 인용하고, 없으면(rights_note 참조) 권리관계를 지어내지 말 것 — 권리분석 판단은 이 도구의 데이터 밖이다. **이 축의 자리** — 사건 상세도 둘이고 입력과 응답 형태로 갈린다. 이 도구는 `search`가 준 `"법원명|사건번호"` 한 덩어리를 그대로 받아 **문서형 텍스트**를 돌려준다(ChatGPT 커넥터 규격). 사용자가 사건번호를 말로 불러줬거나, `rights`·`min_bid_source`
  • realty_search_auctions법원경매 물건을 지역·종류·감정가·유찰횟수로 필터링해 조회한다. **이 축의 자리** — 조건을 **값으로 아는** 검색이 이 도구다. 사용자의 자연어 한 줄밖에 없으면 `search`가 먼저다(질의에서 조건을 뽑아 준다). 개별 사건의 상세는 여기가 아니라 `realty_get_auction_case`(사건번호+법원명)·`fetch`(search가 준 id)다. **이 도구는 법원경매(민사집행법·각급 법원)만 조회한다 — 공매는 여기가 아니다.** 공매(국세징수법·국유재산법 등, 한국자산관리공사 온비드)는 **이 서버에 따로 있다**: 물건은 `realty_search_onbid`, 낙찰가율은 `realty_onbid_sale_rate` (물건 25,669개 · 개찰 결과는 2026-06-01 개찰분부터
  • realty_get_auction_case사건번호로 경매 물건의 상세를 조회한다. 재매각 사건의 입찰보증금처럼 **사건마다 다른 매각조건** 질문도 사건을 특정하는 여기서 시작한다. 사건번호는 법원 간 유일하지 않다(전국 평균 2.8개 법원에서 중복). court_name을 생략하면 중복 시 오류와 함께 후보 법원 목록이 돌아오니, 그걸 보고 법원을 지정해 다시 호출하라. `rights` = 매각물건명세서 핵심(최선순위 설정·인수되는 권리 원문·위험 플래그·배당요구종기). `rights` 자체는 법원 공시의 전달이다 — 답할 때 rights.disclaimer를 함께 전하고, 등기부·임차인 현황 전체가 아님을 밝혀라. 규칙으로 판정한 권리분석(말소기준·인수/소멸·대항력)이 필요하면 `rights_analysis=true`(원장만) 또는 realty
  • realty_auction_rights_analysis이 경매 물건 낙찰받으면 뭘 떠안나 — 말소기준·인수/소멸·임차인 대항력·인수액. 법원 원장(매각물건명세서의 최선순위 설정·인수되는 권리 문구)에 사용자가 준 등기부 권리·임차인을 더해 **규칙으로 정해지는 부분만** 판정한다(LLM 없음): 권리 타임라인과 말소기준권리, 권리별 인수/소멸, 임차인별 대항력(전입 다음 날 0시 경계)·우선변제(확정일자 순위)·최우선변제(금액표는 말소기준이 아니라 최선순위 담보물권 설정일 기준), 예상 낙찰가를 주면 인수액 범위. 사용법: 사용자가 등기부등본을 첨부했으면 **그 문서를 읽어** registry_entries에 갑구·을구 권리를 순서대로 넣어라(이름·주민번호 제외). 임차인 정보가 있으면 tenants에. 둘 다 없으면 법원 원장만으로 돌리고 `on_hold`에
  • realty_compare_auction_vs_market경매 물건의 최저입찰가를 같은 단지 실거래 시세와 대조해 할인율·표면수익률을 낸다. 기본은 **오늘 이후 기일 물건만**이다(지난 기일이 섞여 나오던 결함 수리, 2026-08-08). 주소·단지명 정규화 정확매칭으로 붙이며, 감정가가 기준선의 50~150% 범위인 건만 비교한다 (지분경매·특수물건을 배제하기 위함). 결과의 `signal`은 주의/관심/보통/낮음/판정보류다. **시세 기준선은 같은 단지의 같은 면적대(±10%) 실거래 평균이다**(2026-08-16 수리 — 종전엔 단지 전 평형 혼합 평균이라 대형·소형이 섞인 단지에서 할인율이 통째로 어긋났다). 면적을 맞추지 못하면 `discount_vs_market_pct`는 **null**이고 signal은 '판정보류'다 — 그 자리를 `discou
  • realty_auction_sale_rate"이 지역 이 물건은 보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"를 실제 매각결과로 답한다. 입찰가를 정할 때 쓰는 핵심 지표다. `by_fail_count`에 유찰 횟수별 분포가 들어 있어 "2회 유찰된 물건은 보통 몇 %에 낙찰되는가"를 바로 읽을 수 있다. 낙찰가율 = 낙찰가 / 감정가 × 100. 100%를 넘으면 감정가보다 비싸게 팔린 것이다. **"감정가 12억에 최저가 7.68억이면 몇 번 유찰됐나"는 이 도구가 아니다** — 그건 낙찰 통계가 아니라 저감 산수다(최저가 = 감정가 × (1−저감률)^유찰횟수, 법원별 저감률 실측표와 예시는 realty_policy_rules(topic='auction_rights', section='minimum_price_reduction')). 사건번호가 있으면 rea
  • realty_search_onbid한국자산관리공사 **온비드 공매** 물건을 지역·용도·재산구분·감정가로 조회한다. 법원경매가 아니다. 공매는 국세징수법(압류재산)·국유재산법·공유재산법에 따른 처분이고 주관은 캠코다 — 아래 '이 축의 자리'와 응답의 `not_court_auction`을 반드시 함께 전하라. **이 축의 자리** — 공매 축은 도구가 둘뿐이다. 물건을 찾고 회차별 최저가 일정을 보는 것이 이 도구, "보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"는 realty_onbid_sale_rate다. **법원경매를 물었다면 여기가 아니라 realty_search_auctions**이고, 사건번호에 '타경'이 들어 있으면 그쪽이다. 사용자가 그냥 "경매"라고만 했으면 **어느 쪽인지 되물어라** — 둘을 합쳐 세거나 섞어 평균내면 그 답은 틀린다
  • realty_onbid_sale_rate공매가 "보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"와 "얼마나 유찰되나"를 실제 개찰 결과로 답한다. **법원경매의 realty_auction_sale_rate와 같은 이름의 다른 지표다.** 분모가 둘 다 감정가지만 평가 주체·저감 규칙·매물 성격이 달라 **두 %를 한 문장에 섞으면 안 된다**. "경매 낙찰가율"을 물었으면 어느 쪽인지 확인하라. **이 축의 자리** — 공매 축 2종 중 통계 쪽이다. 개별 물건과 회차별 최저가는 realty_search_onbid다. 낙찰가율은 재산구분별로 갈라 읽어라(`by_property_type`). ⚠️ **표본은 2026-06-01 개찰분부터 누적이고, 그중 '낙찰' 건만 낙찰가율에 든다.** 범위·행 수는 응답 `sample_period`(`ledger`)가 정본이
  • realty_auction_alerts유찰이 쌓여 최저입찰가가 크게 떨어진 경매 물건을 골라낸다. 유찰이 누적돼 최저입찰가가 크게 떨어진 물건을 찾는다. "○○에서 유찰 많은 물건"은 sido/sigungu로 좁혀라. 유찰이 많다는 건 싸다는 뜻이기도 하지만 권리관계·물건 하자 등 팔리지 않는 이유가 있다는 뜻이기도 하다. 결과를 추천으로 제시하지 말고 확인이 필요한 후보로 제시하라. **같은 축의 다른 문**: realty_search_auctions(min_bid_count)로도 유찰 물건을 거를 수 있다 — 조건 필터·목록이 목적이면 그쪽, 저감 큰 후보 발굴(극단 할인 컷 포함)이면 이쪽. 둘을 합쳐 세지 마라(같은 물건이 양쪽에 나온다).
  • realty_auction_history경매 사건 하나의 유찰 이력·가격 변동·물건 사진을 조회한다. 경매 사건의 유찰 이력(기일별 최저가 저감 시계열)·가격 변동 이벤트·물건 사진 URL을 조회한다. "몇 번 유찰됐어? 얼마나 떨어진 거야? 사진 있어?"류 질문의 담당 도구. 사진은 법원 원천에서 기일 후 소멸해 **수집 시점 보존본만 존재**한다(국내 공개 API에 드문 축). court_schedule에서 result='유찰'인 행이 유찰 이력, min_bid_10k의 저감이 가격 흐름이다. result가 null인 행은 미래 기일이거나 미해독 법원 코드(result_code 원문 병기)다 — 의미를 지어내지 말고 그대로 전하라. **최저가(min_bid_10k)가 없는 행에는 `kind_note`가 붙는다 — 그 행은 입찰 기일이 아니다*
  • realty_region_price_stats지역의 아파트 실거래 시세 추이(월별)를 조회한다. 경매가가 싼지 판단하는 기준선이 된다. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 월별 흐름·방향이 필요할 때 이걸 쓴다. 지역의 가격 **수준**을 인용할 거면 realty_area_price_bands를 쓰라 — 평형(pyeong)을 지정하면 이 축은 셀 평균이라 직거래 이상치가 안 걸러지고(전체 평형은 해제·직거래 이상치 제외 — 행 avg_basis), **평형 지정 값이 bands와 갈리면 bands 쪽이 정상 매매에 가깝다**(세종 소형 실측 4,400만원 차). 단지가 특정된 질문("○○아파트 얼마야")은 realty_search_complexes가 기본이다 — 지역 평균은 단지 간 편차(같은 동 같은 평형에서 단지 평균 24% 차)를 뭉갠다
  • realty_region_trend_basket지역 가격 추이를 **양쪽 창에 모두 거래가 있는 동일 단지들로만** 계산한다. **왜 필요한가**: 구 월평균 추이는 '가격이 변한 것'과 '팔린 단지가 바뀐 것'을 구분하지 못한다. 표본이 얇으면 후자가 지배하는데, 그걸 시세 변동으로 읽으면 오답이다 (2026-08-14 실사고: 용산 33평 월 1~7건 표본으로 '전년 대비 −9.6%'를 만들었다). 이 도구는 **naive(전체 평균 변화)와 basket(동일 단지 변화)을 나란히** 주고 그 차이를 `composition_effect`로 보여준다 — 차이가 크면 그 지역 평균 추이는 구성 잡음이다. 단지별 값은 **평당가**라 단지 안의 평형 구성 변화도 흡수한다. 한계를 반드시 함께 전하라: 바스켓이 얇으면(단지 수가 적으면) 이 값도 못 믿는다
  • realty_search_complexes아파트 단지를 이름·지역으로 검색하고 **평형별 실거래 시세**를 함께 돌려준다. "○○아파트 34평 얼마야"류 단지 질문의 1차 도구다. query·region 중 하나는 필수. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 단지가 특정되면 **이게 기본**이다. 지역 평균 도구들(realty_region_price_stats·realty_area_price_bands)은 단지 간 편차를 뭉개므로 단지 질문에 쓰지 마라 — 같은 동 같은 평형에서 단지 평균이 24% 벌어진 실측이 있다. 반대로 지역 전체의 수준·추이 질문이면 저 둘로 가라. prices_by_area가 평형별 시세다 — pyeong_exclusive(전용평)와 pyeong_supply_est(분양평 어림)를 병기하므로, 사용자가 말한 "34
  • realty_complex_pyeong_price특정 단지·특정 평형의 최근 6개월 매매 실거래를 건별(계약일·층·가격)로 조회한다. 평형별 시세 요약만 필요하면 realty_search_complexes의 prices_by_area로 충분하다. 응답에는 **층 밴드별 시세 집계 `price_by_floor_band`**(저층~초고층 밴드별 평균가·건수· 최저 밴드 대비 프리미엄 %)가 함께 온다 — "저층 사면 손해야?", "고층 프리미엄 얼마야?"류 **층별 시세 질문은 이 도구가 담당**이다(한 단지·건별). 여러 단지 층 분해·기준일 전후 비교· 6개월 넘는 창은 realty_region_price_stats(compare_from) 한 번으로. transactions는 **계약일 내림차순**이고, average_price·median_price는
  • realty_complex_rent_by_pyeong단지의 평형별 전세 보증금·월세 중앙값을 조회한다. 전세가율(전세÷매매)의 전세 축이다. complex_key·complex_name 중 하나는 필수. 부분일치는 동명 단지가 섞일 수 있으니 가능하면 realty_search_complexes로 complex_key를 먼저 특정하라. 행 키 supply_pyeong은 **분양평**(전용㎡ ÷ 3.3058 ÷ 0.745 반올림) 기준이다.
  • realty_area_price_bands지역의 매매 시세를 평형대 4구간(소형/중소형/중형/대형, 전용면적 기준)으로 조회한다. "○○구에서 무슨 평수대가 얼마쯤 해?"류 질문용 — 특정 단지는 realty_search_complexes를 쓰라. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 지역의 가격 **수준** 비교는 이게 기본값이다. 이상치 필터(계약해제 제외 + **직거래 중** 같은 평형대 중개거래 중앙값의 50% 미만만 제외)가 적용돼 realty_region_price_stats의 미필터 평균과 값이 다르며, **수준이 갈리면 이쪽을 우선하라**. 월별 **추이**가 필요하면 region_price_stats, 단지가 특정되면 search_complexes. 구간 라벨의 평수는 **전용평**이다. 사용자의 분양평 감각으로는 소형<60
  • realty_nonapt_prices빌라·오피스텔·단독주택·토지의 매매 실거래가를 조회한다(아파트는 이 도구가 아니다). **아파트는 이 도구가 아니다.** 빌라(다세대·연립)·오피스텔·단독주택·토지 **전용** 실거래 **매매가** 조회다 — 응답 = 최근 거래(recent) + 집계(stats: 표본 수·가격·상위 구성). 질문에 '아파트'가 있으면 여기서 멈추고 아파트 축으로 가라 — 지역·법정동 월별 추이는 realty_region_price_stats, 단지·평형별 시세는 realty_search_complexes, 단지 평형의 건별 내역(계약일·층·가격)은 realty_complex_pyeong_price다. **셋 다 region에 '강남구 대치동'처럼 법정동을 그대로 받는다** — 동 단위로 좁히려고 이 도구로 오지 마라. pr
  • realty_location_scores단지 입지를 **원시값**으로 답한다 — "역세권이야? 학군 어때? 병원 가까워?" 담당. **답은 행마다 맨 앞의 location_facts로 하라**: 최근접 지하철역 이름·노선·직선거리(m, 상한 없음 — 시골 단지는 30km도 그대로 나온다), 반경 500m·1km 안 역·버스 정류장 수, 1km 안 초·중·고 수와 최근접 초등학교 거리, 반경 안 병원(전 의료기관·병원급 분해)·마트 수. 전부 poi 원장에서 직접 센 값이라 재현할 수 있다. "역세권이야?"는 subway.nearest_distance_m와 walk_band로, "초품아야?"는 schools.nearest_elementary로 답하라. 같은 행의 transit_score·school_score는 **미검증 참고값**이다(응답 sco
  • realty_presale아파트 청약(분양) 공고를 조회한다 — 분양가·청약 접수 일정·당첨자 발표일·입주 예정·위치. "다음 달 청약 넣을 만한 데 있어?", "○○에 분양하는 아파트 있어?"류 질문용. **"오늘/지금 접수 가능한 청약"은 status='접수중'이다.** upcoming=true는 접수 **시작 전**(오늘 시작분 포함)만 주므로 그 질문에 쓰면 이미 접수 중인 공고를 대부분 놓친다. 행마다 오늘 기준 판정 `apply_status`(접수중/접수예정/접수마감/일정미상)와 `apply_status_text`가 붙고, 그 기준일은 meta.today다 — **날짜를 직접 비교해 상태를 다시 판정하지 말고 이 값을 그대로 전하라.** "넣을 만해?/적정가야?"까지 물으면 이어서 realty_presale_vs_mark
  • realty_presale_price_trend같은 지역 분양 공고들의 연도별 평당 분양가 추이를 낸다. 같은 지역 분양 공고들의 **연도별 평당 분양가 추이**를 낸다 — "지금 넣을까, 기다릴까"에서 **기다림의 비용**(다음 공고가 얼마에 나올까)을 정량화하는 축이다. 재당첨 제한이 걸린 결정(분양가상한제 10년 등)에서 특히 판단을 가른다. 기준(답변에 그대로 전달): **공급면적(분양평) 평당 최고 분양가**(만원/평), 발코니 확장·유상옵션 미포함. 연도별 주택형 믹스가 다르면 중앙값이 흔들린다 — announcements가 1~2건인 연도는 추이로 읽지 말고, 평형대를 고정하려면 exclusive_m2_min/max(국평=80~85)를 써라. 이 축의 자리: 개별 공고의 적정성(분양가 vs 실거래)은 realty_presale_vs_mark
  • realty_presale_vs_market청약(분양) 공고의 분양가가 주변 실거래 시세 대비 싼지/비싼지를 주택형별로 계산한다. "이 청약 넣을 만해?", "분양가 적정해?"류 질문의 정량 근거 — 웹검색으로는 못 하는 분양가×실거래 조인 계산이 이 도구의 존재 이유다. 공고 특정: house_manage_no가 없으면 region+keyword로 검색하고, 여러 건이면 후보 목록을 돌려주니 하나를 골라 다시 호출하라(추측해서 고르지 않는다). 기준선: 평형 행의 gap_pct는 gap_basis가 말하는 기준 대비다 — 인근 비교단지가 충분하면 **공고 좌표 반경·준공 연도 조건·같은 평형대 비교군**(nearby_baseline) 대비이고, 아니면 지역(공고 시군구, 없으면 시도) 실거래 평균(구축·외곽 포함, 이상치 미필터) 대비다. 지역 평
  • realty_notice_facts입주자모집공고 원문에서 추출·검증한 팩트시트를 항목별로 준다. 입주자모집공고 **원문**에서 추출·검증한 팩트시트 — 전매제한·재당첨제한·거주의무· 거주요건, 청약 일정, 층별 분양가표(대지비·건축비·회차별 납부액), 특별공급 배정, 발코니 확장·유상옵션 가격, 중도금 회차 일정, 예비입주자 규칙. 전매제한 기간, 재당첨 제한, 거주의무, 특별공급 자격·배정, 층/타입별 분양가, 발코니 확장비·유상옵션 금액, 중도금 회차와 납부일 — 이 값들을 묻는 질문이 이 도구의 자리다(추정하거나 웹에서 찾을 필요 없이 공고 원문 값이 나온다). 모든 값에 공고 쪽 번호(`p`)가 붙으니 답변에 notice_version(공고 판본)과 쪽 번호를 함께 제시하라. 팩트시트 미추출 공고는 원문 앞쪽(단지 주요정보 표) 텍스
  • realty_notice_text입주자모집공고문 원문을 쪽 단위로 읽어 준다. 입주자모집공고문 원문을 쪽 단위로 읽는다 — 팩트시트에 없는 세부(특별공급 소득·자산 기준, 부적격 처리, 계약 유의사항, 옵션 품목 상세)는 이 도구로 원문을 직접 확인하라. 표가 있는 쪽은 pdftotext 특성상 정렬이 깨질 수 있다 — 열 해석이 애매하면 단정하지 말 것. 여러 낱말은 AND로 묶인다('가점제 추첨제'→둘 다 있는 쪽). 0쪽이면 막다르지 않고 낱말별 히트 쪽과 부분일치 상위 쪽을 함께 돌려주니 그걸로 좁혀라(match='any'로 넓힐 수도 있다). **쪽을 모를 땐 pages_only=true로 먼저 훑어라** — 전문은 한 번에 수만 자다. 전문 응답은 최대 6쪽이고, meta.matching_pages에 일치 쪽 전체 목록이 늘 들
  • realty_presale_context이 분양 공고를 같은 시군구·같은 평형의 다른 공고들과 5축으로 견준다. 이 분양 공고를 **같은 시군구·같은 평형 공고들과 견줘** 읽는다 — 청약홈 API에 없고 **공고문 원문에만 있는 5축**으로: ①대지비 비중(분양가에서 땅값이 얼마인가) ②유상옵션 (사실상 필수인 발코니확장 절대금액) ③중도금 무이자 여부와 회차 ④층 프리미엄(최저 층구간 대비 최상 층구간) ⑤㎡당 분양가(전용면적 기준). "이 분양가가 비싼가"는 실거래 대조만으로는 반쪽이다 — 같은 값이라도 대지비 비중이 70%인 공고와 25%인 공고는 다른 물건이고, 발코니확장 3천만원은 광고 분양가에 안 잡힌다. 공고를 지정하면 그 공고의 5축 값과 **분포에서의 위치(percentile)**를 주고, 지정하지 않으면 시군구·평형 슬라이스의
  • realty_remodel_feasibility이 아파트를 벽·배관 기준으로 고칠 수 있는지 판단할 재료를 준다. **"이 아파트를 내가 원하는 대로 고칠 수 있나"**에 답하는 자리 — 두 축이다: **①벽**(내력벽을 헐어 방을 틀 수 있나) **②배관**(층상/층하 — 욕실·주방을 옮길 수 있나). "벽식구조면 리모델링 못 하죠?"·"내력벽 철거 2016년에 허용되지 않았나요?"·"욕실 위치 바꿀 수 있나요?"·"인테리어 하는데 구청 가야 하나요?"가 이 도구의 질문이다. **모델이 학습 데이터로 자신 있게 틀리는 자리**라 조문 원문을 값으로 준다 — 통설 둘("2016년 유예로 내력벽 철거 허용", "벽식=개인 리모델링 불가")이 **둘 다 틀렸고**, 이 도구가 그것을 조문으로 깬다. 답은 두 층으로 온다. **①규범 층은 커버리지 100%*
  • realty_policy_rules단지에 종속되지 않는 일반 규범(세율·규제·대출·임대차)을 근거 조문과 함께 준다. 근거 조문·확인일이 붙는다 — 취득세율표, 규제지역 **현재** 지정 현황, 주담대 규제 원표, 개인회생×대출, 주택임대차 갱신(갱신권· 5% 상한·매수인 실거주 거절), 양도세(세율·필요경비·중과·개편 계류), 청약통장·가점 배점표, 정비구역 요건·조합원 지위양도, 재개발 분양자격 갈림길(서울). "취득세 얼마야?", "갱신권 썼는데 집주인이 팔면?", "지금 팔면 중과야?"류 질문의 자리다. 특정 조건의 상한 **계산**은 realty_loan_limit, 가점 점수 계산은 realty_subscription_score, 비례율·분담금 계산은 realty_redevelopment_burden, 양도세 시나리오 계산은 re
  • realty_small_deposit_check소액임차인 최우선변제의 **금액표를 고르는 도구**다 — 판정기가 아니다. "전입은 근저당보다 빠르고 확정일자는 늦으면?"처럼 **임차인 한 사람의 날짜들**(전입· 확정일자·근저당)로 대항력·우선변제·최우선변제를 묻는 질문은 여기서 시작하라 — 근저당 날짜로 금액표를 고르고 `not_a_conclusion`이 남은 요건을 적는다. 두 권리의 요건 원문은 realty_policy_rules(topic=auction_rights)가 함께 준다. "최우선변제금 얼마까지 나와요?"에 현행표를 읊으면 틀린다. 적용되는 표는 **최선순위 담보물권을 취득한 날이 속한 시행령 판**이고(부칙 경과조치), 2008-08-21 이후 7개 판이 서로 다르다. 2015년 근저당이 붙은 서울 주택이면 지금 경매라도 2014-01
  • realty_loan_eligibility내 조건에서 쓸 수 있는 대출 상품을 상품별로 나란히 판정한다. **"내 조건이면 어떤 대출을 쓸 수 있나"**를 상품별로 나란히 낸다 — 사용자가 어느 규칙 토픽을 물어야 할지 몰라도 되게 하는 라우터다. 이 도구가 존재하는 이유: 대출 규칙이 상품별 토픽 7곳에 흩어져 있어서, 지금까지는 **호출자가 어느 토픽을 물어야 할지 알아야** 했다(2026-08-14). 용도·지역·주택수만 주면 **쓸 수 있는 상품과 못 쓰는 이유**를 함께 낸다. 경계: ① **주택 수·생애최초·신혼은 선언**이다(서버가 사실판정하지 않는다) ② **한도 금액을 계산하는 건 구입 목적의 은행권뿐**이고 그건 realty_loan_limit이 한다 — 이 도구는 **자격 대조와 라우팅**이다 ③ 전세·중도금은 보증기관·사업장이
  • realty_loan_limit선언한 조건으로 주택담보대출 규제 상한을 결정론으로 계산한다. 선언된 조건(지역·시가·차주 유형·소득)에 대해 **주담대 규제 상한**을 결정론으로 계산한다 — LTV 상한액, 수도권·규제지역 가액구간 한도(6/4/2억), 만기 상한(30년), 스트레스 DSR 반영 최대 대출액과 **어느 규제가 최종 상한인지**(binding). "10억 집, 생애최초, 연소득 8천이면 얼마까지 나와?"류 질문의 자리다. 경계를 지켜라: ① 차주 유형은 **선언**이다 — 생애최초·주택 수 해당 여부는 사실판단이라 서버가 판정하지 않는다(응답 inputs_declared가 그 선언을 에코한다). ② 결과는 규제 상한이지 **대출 승인·확약이 아니다** — 은행 심사(소득 인정·방공제·신용도)로 더 줄 수 있다. ③ **DS
  • realty_subscription_score민영주택 일반공급 청약 가점(만점 84)을 배점표로 계산한다. 민영주택 일반공급 가점제 점수(만점 84)를 **선언된 값**에 배점표를 적용해 계산한다 — 무주택기간 32 + 부양가족 35 + 통장 가입기간 17. "내 청약 가점 몇 점이야?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 세 입력 전부 **선언**이다 — 기산점·부양가족 인정은 등본·혼인관계 사실판단이라 서버가 판정하지 않고, 응답 traps(오기입=부적격 당첨 취소 사유)를 반드시 함께 전하라. ② 산출 점수는 realty_subscription_odds의 my_score로 넘겨 당첨 커트라인과 비교하는 것이 다음 수다. ③ 배점표 원문·기산 규칙은 realty_policy_rules(topic=subscription_account)가 진실원이다.
  • realty_redevelopment_burden재개발·재건축 조합원의 권리가액과 추가 분담금을 계산한다. 재개발·재건축 조합원의 권리가액과 추가 분담금(또는 환급금)을 결정론으로 계산한다 — 권리가액 = 종전자산 감정평가액 × 비례율, 분담금 = 조합원분양가 − 권리가액. "감정평가 3억에 비례율 98%면 얼마 더 내?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 입력 전부 **선언**이다 — 감정평가액·비례율은 조합 자료에서 가져와야 하고 서버는 검증하지 않는다. ② 이 산식은 법정 산식이 아니라 통용 실무 산식이며, 비례율은 관리처분인가 전엔 추정치라 준공까지 계속 변한다 — 응답의 sensitivity(비례율 ±10%p 스윙)와 disclosures를 반드시 함께 전하라. ③ 산식 출처·변동 함정의 원문은 realty_policy_rules(topic=rede
  • realty_capital_gains_tax선언된 양도가·취득가·필요경비·보유기간에 **양도소득세 세율표를 결정론으로 적용**한다 — 기본·단기·분양권 세율, 장특공제 표1, 기본공제, 다주택 중과(선언), 지방소득세 10%. 두 번째 자산을 주면 **같은 해 합산 vs 연도분산 vs 차손통산**을 비교해 어느 쪽이 유리한지 산출한다. "지금 팔면 양도세 얼마?"·"두 채를 올해 같이 팔까 나눠 팔까?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 입력 전부 **선언**이다 — 보유기간 기산·주택 수·조정대상지역 해당은 사실판단이라 서버가 판정하지 않는다. ② **1세대1주택 비과세·12억 초과 고가주택 안분· 감면 특례는 계산하지 않는다**(not_curated) — 이 결과는 양도 전액이 과세된다는 전제다. **그렇다고 사용자를 밖으로 내보내지 마라 — 계산기
  • realty_member_transfer_check투기과열지구 정비사업 물건을 지금 사면 조합원 지위를 승계받는지 판정한다. 투기과열지구에서 재건축·재개발 물건을 **지금 사면 조합원 지위를 승계받을 수 있는지**를 도시정비법 39조 2항으로 결정론 판정한다 — 투기과열지구 여부(regulated_area) × 사업 유형 × 진행 단계(서울은 정보몽땅 목록에서 자동 결합). "한남3구역 지금 사도 입주권 나와?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 판정은 **원칙 제한 여부**까지다 — 예외(양도인의 근무·질병·상속·해외이주, 10년 소유+5년 거주 등)는 양도인 사정의 사실판단이라 갈림길로만 주고, **사업지연 예외 3종은 인가일·착공일 데이터가 없어 판정 불가를 실토한다**. ② 재개발엔 부칙 함정(2018-01-25 이전 사업시행인가 신청 구역은 제한 밖)
  • realty_presale_cost분양 한 건의 층별 총 소요자금(분양가·발코니·중도금이자·취득세)을 계산한다. 공고 원문(팩트시트) 기반 **결정론 계산**: 층별 분양가 + 발코니 확장비 + 회차별 중도금 이자(일할) + 취득세(표준세율) = 층별 총 소요자금. "이 분양 실제로 얼마 드나"의 자리다 — 클라이언트마다 손계산하면 입주일 가정 하나로 백만원대가 갈린다(실측 124만원). 경계(신고 #43의 선 그대로): 여기까지가 "공고+세법에서 결정론적으로 나오는 것"이다. 월 상환액·매수 vs 전세 손익분기는 개인 파라미터가 지배하므로 계산하지 않는다 — 전세 시세는 realty_complex_rent_by_pyeong으로 받아 클라이언트가 개인 가정을 얹어라. 자기자금·차주 조건을 **선언**받아 필요 대출액과 규제 상한 통과까지 판
  • realty_presale_funding_plan분양 한 건이 내 자기자금과 대출로 닫히는지 시점별로 판정한다. 공고 하나에 대해 **"내 자기자금으로 닫히는가"**를 결정론으로 판정한다 — 시점별 (계약금→중도금 회차→잔금) 필요액, 잔금 시점의 필요 대출액, 그 대출이 규제 상한 (LTV·가액구간 한도·DSR — realty_loan_limit과 같은 엔진) 안에 드는지, 부족하면 얼마가 부족한지. "이 분양 당첨되면 진행 가능해?"류 질문의 자리다. 경계: ① 차주 유형·소득은 **선언**이다(서버는 판정하지 않는다). ② 판정은 **현행 규제·현재 자기자금 기준**이다 — 잔금 시점(수년 뒤)의 규제·금리·저축 증가는 반영하지 않으며 그 사실을 assumptions에 싣는다. ③ 승인·확약이 아니다. ④ 저축 계획·갈아타기 전략·매수 적정성 판단은
  • realty_move_in_supply지역의 입주 예정 물량을 연월별로 집계한다. 지역의 입주 예정 물량을 연월별로 집계한다 — "○○ 입주장 리스크 있어?", "내년에 입주 물량 얼마나 쏟아져?"류 질문용. 입주 몰림은 전세가 하락·역전세 압력 신호다. **region·sigungu를 둘 다 비우면 전국 호출**이고 응답에 `by_sido`(시도별 세대·공고 수, 세대 내림차순, 시도 미상 공고는 sido=null로 따로)가 실린다 — 시도 비교에 시도마다 따로 부르지 마라. **기본 창은 오늘부터 앞이다** — from_ym을 안 주면 이번 달에서 시작하므로 months=12는 "앞으로 12개월"이지 "최근 12개월"이 아니다. **과거를 물었으면 from_ym을 과거로 줘라** (최근 12개월 = from_ym='YYYYMM'(12개월 전
  • realty_supply_pipeline아직 공고가 안 난 예정 공급을 사업계획승인 기준으로 본다. **아직 분양 공고가 안 난** 예정 공급을 사업계획승인 기준으로 본다 — "지금 넣을까, 다음 걸 기다릴까", "이 동네 앞으로 입주 폭탄 있나"류 질문의 자리. 청약홈(realty_presale·realty_move_in_supply)은 **모집공고일에야** 등록되므로 공고 전 물량이 구조적으로 안 보인다. 이 도구의 원천은 주택법 **사업계획승인**이라 공고 2~3년 전 단계가 잡힌다: 사업명·세대수·승인일·착공예정일·사용검사 예정일(=예상 입주). 재당첨 제한(분양가상한제 단지는 10년)·전매제한이 걸린 결정에서는 **대안 정보가 없으면 "지금 아니면 끝"이라는 잘못된 압박**이 생긴다 — 청약 상담이면 이 도구를 함께 불러라. 두 축을 *
  • realty_supply_demand_balance시군구마다 앞으로 들어올 아파트와 늘어나는 세대를 같은 창으로 나눠 수급을 판정한다. "○○ 공급 과잉이야?", "세종 대전 서울 경기 수급", "어디가 입주 대비 수요가 많아?"류 질문의 자리 — 입주(청약홈 공고, 향후 N개월)를 연 단위로 환산해 최근 12개월 세대 증가로 나눈 **비율**과 판정(과잉 >1.5 · 공급 우위 1~1.5 · 균형 0.5~1 · 부족 <0.5 · 세대 감소 중)을 주고, 같은 행에 교차검증 신호(순이동·매매 거래량 증감·전세/월세 증감과 월세 비중·1순위 경쟁률· 낙찰가율·미분양)를 싣는다. 판정과 신호가 엇갈리면 `conflict`에 적는다. **결론에 반드시 옮길 것**: · 입주는 **하한**이다 — 정비사업 조합원분이 공고에 없어 서울처럼 재건축 비중이 큰 곳은 '
  • realty_vacant_housing통계청 빈집(미거주주택) — 빈집 수·빈집 비율·전체 주택, 아파트/비아파트, 건축연도 구간, 원인 유형. "○○ 빈집 몇 채야", "빈집 왜 늘었어", "빈집률 높은 시", "과천 빈집", "지방 빈집"류 질문의 자리다. 시군구를 주면 연도 시계열(2015~)·아파트/비아파트 분리·건축연도 구간(최근 2년 준공·1980년대·1979 이전 등)· 재고 대 세대 증감 분해·준공후 미분양 몫·**같은 유형(시·구·군) 안 백분위**·원인 유형 라벨 (정비사업 이주형·공급·입주형·인구유출·노후형·관광·세컨드형(추정), 규칙과 근거 수치 동봉)을 준다. **결론에 반드시 옮길 것**: · `definition` — 통계청 미거주주택은 조사 시점(11월 1일) 비어 있는 집 전부(매매·이사 대기·미분양 포함)이고 *
  • realty_builder_presale_record시공사·시행사별 분양 성적 — 공고 수·공급 세대·무순위(줍줍) 세대와 비율·청약 1순위 배수·미달 세대. "○○건설 분양 성적", "GS건설 현장 무순위 많이 나왔나", "대전 시공사별 분양", "이 시행사 다른 현장은"류 질문의 자리다. builder(또는 developer)를 주면 그 회사 행과 **현장 목록**(단지·지역·공고일·공급· 무순위·비율·시행사)을, 아무것도 안 주면 공급 상위 N개 회사 순위를, region(시도)을 주면 그 시도로 좁힌다. 행마다 같은 창의 **전국 비율(baseline)**이 비교 기준으로 붙는다. **결론에 반드시 옮길 것**(meta.disclosures): · 무순위 세대는 **최종 미분양이 아니다**(당첨 후 계약 포기분 재공급). 무순위 뒤 남은 것은 별도 필
  • realty_public_rental_notices마감 전 공공임대 모집공고(접수 예정 포함) — LH 행복주택·국민임대·영구임대·통합공공임대·공공임대·매입임대·전세임대. "행복주택 모집 공고 있어?", "서울 청년 전세임대 지금 신청돼?", "경기 매입임대 모집", "LH 임대 공고"류 질문의 자리다. 공고마다 유형·지역·진행상태·마감일·남은 일수와 **원문 공고 주소(source_url)**를 준다. 마감 임박 순이고 총계(meta.total_matched)·잘림(meta.truncated)이 함께 나온다. **결론에 반드시 옮길 것**: · 원천은 LH 공고(+마이홈의 LH 밖 공급기관 일부)다. **SH·GH·iH 등 지방공사 자체 공고와 장기전세는 없다** — 0건이나 적은 건수를 '모집이 없다'로 말하지 마라(meta.coverage.not_co
  • realty_subscription_odds청약 경쟁률과 실제 당첨 가점 커트라인을 낸다 — "나 가점 52점인데 당첨될까?"의 정량 근거. 가점 자체를 모르는 사용자는 realty_subscription_score(무주택·부양가족·가입기간 선언 → 배점표 적용)로 먼저 점수를 만들어 my_score로 넘겨라. **비어 있으면 왜 비었는지부터 읽어라(2026-08-20 축 신설).** 이 축의 원천은 주 1회 전량 수집 이라 "아직 공표가 안 됐다"와 "공표는 됐는데 우리가 아직 안 걷었다"가 똑같이 빈 배열로 보인다 — 실측(공고 2026000323)에서 청약홈엔 1순위 경쟁률 4.33·12.90·15.55가 이미 공표됐는데 우리 응답은 by_house_type=[]였다. `freshness_verdict.verdict`가 그 둘을 가른다(아래 큰
  • realty_region_rankings시군구 순위를 가격·상승률·전세가율 같은 축으로 조회한다. 지역(시군구) 순위를 조회한다 — "제일 비싼 동네 어디야?", "요즘 많이 오른 지역은?", "전세가율 높은 곳은?"류 질문용. price=거래량 가중 전용 평당가(최소 5건, 최신월은 집계 진행 중일 수 있음) · growth=전용 60-85㎡ 고정 YoY(평형 구성 왜곡 제거). 응답 methodology의 산식·단위를 답변에 반영하라. investment=전세가율(시군구×전용평 셀로 매매·전세를 **같은 평형끼리** 짝지어 산출, 전 행이 같은 기준월·짝지은 건수 공시). 같은 평형·단지 수준은 realty_rental_yield. **transit·school도 보류다**(2026-09-26, D-2026W39-16) — 입지 점수는 90점
  • realty_macro_indicators한국 기준금리·KOSPI·M2, 미 연준금리·S&P500 등 거시 지표의 월별 시계열을 조회한다. "금리가 집값에 어떤 영향?"류 배경 분석용. ⚠️ 계열마다 신선도가 다르다 — 원천·공표 주기가 달라 최신 달이 계열마다 갈린다(예: M2는 공표가 한두 달 늦다). 계열별 실제 최신 시점은 응답 meta.series_as_of가 정본이다 — 이 설명에 날짜를 적지 않는다(적힌 날짜는 낡는다). 밀린 계열을 "지금 금리"로 인용하지 말고 반드시 그 계열의 시점을 함께 밝혀라.
  • realty_demographics지역 인구·가구·고령화·순유입 통계를 조회한다. 지역 인구통계를 조회한다 — "인구 줄고 있어?", "1인 가구 비율은?", "고령화 심해?", "순유입 되는 동네야?"류 질문용. 응답 meta.data_as_of가 실제 최신 시점이다 — warning이 있으면 그대로 사용자에게 전달하고, 밀린 수치를 "지금 인구"로 단정하지 말 것. 연간 계열(households·age)은 기준연도를 밝혀라. households는 동명 시군구(중구·서구 등)에 시도를 붙여야 한다('서울특별시 중구') — 원천은 단명으로 적지만 행정코드로 구를 가른다. 시도 없이 '중구'만 주면 후보와 retry를 돌려준다.
  • realty_predict_price[유료] 단지의 **다음 달** 평균 매매가를 평형대별로 예측한다 (XGBoost v4_clean). complex_name 또는 complex_key 중 하나는 필수. 동명 단지가 여러 지역에 있으면 먼저 realty_complex_report로 단지를 특정한 뒤 complex_key로 호출하라. 예측 지평은 1개월(익월) 고정 — 그 너머는 모델이 검증되지 않아 제공하지 않는다. 커버리지 밖은 정직하게 거절된다(지어내지 않음) — ①최근 3개월 내 월 거래 3건 미만이거나 ②과거 거래 이력이 없는 신축 첫 달(모델이 지역·평형 평균을 토해 2~4배 틀린다, 실측). 예측이 없을 뿐 시세 데이터는 있으니 그때는 실거래 도구로 답하라. 응답 predictions[].caution이 있으면 반드시 함께 전달하
  • realty_complex_report[유료] 단지 하나의 시세·전세·기본정보를 통합 조회한다. 입지는 **location.facts(원시값)로 답하라** — 최근접역 이름·직선거리, 반경 500m·1km 안 정류장·병원·마트 수와 1km 안 초·중·고 수를 poi 원장에서 직접 센 값이다. location.overall_score·scores는 미검증 참고값이라(location.score_demotion) 순위·비교·'입지 좋음' 판정에 쓰지 마라. 응답에 좌표(latitude/longitude)와 complex_key가 들어 있다 — 이어서 realty_poi_nearby(시설 목록)·realty_predict_price(예측)에 그대로 넣어 심층 분석하라.
  • realty_compare_regions[유료] 여러 지역의 매매·전세 시세와 추이를 나란히 비교한다. 갈아타기·투자처 비교용. "어디가 제일 ○○해?"류 순위·탐색 질문은 무료 realty_region_rankings로 먼저 좁혀라 — 이 도구는 비교 대상이 정해졌을 때 쓴다. ⚠️ 지역별 `warning_baseline`·`warning_dispersion`을 avg_price보다 먼저 읽어라 — 이 소스는 이상치 미필터·단지급 혼합이라 avg_price를 그대로 "그 지역 시세"로 인용하면 특정 단지와의 비교 결론이 뒤집힌다(realty_region_price_stats와 같은 공시다).
  • realty_rental_yield[유료] 시군구별 월세 수익률·평균 매매가·평균 월세를 조회한다. 수익형 투자 스크리닝용. 기본 응답은 최신 완결월 1개월치를 수익률 내림차순으로 자른 것이다 — 전체 기간·전체 지역이 아니다(truncated 필드 확인). 특정 월은 year_month로 조회하라.
  • realty_poi_nearby[유료] 좌표 주변의 지하철·학교·병원·마트 등 입지 요소를 거리순으로 조회한다. 단지 좌표는 realty_complex_report가 준다. "역세권인가", "초품아인가" 판단용. 최근접역 거리·반경 안 개수만 필요하면 무료 realty_location_scores의 location_facts로 충분하다 — 이 도구는 시설 **목록**(이름별 거리)이 필요할 때 쓴다.
  • realty_poi_stats[유료] 시군구별 병원·학교·지하철역 개수 통계를 조회한다. 지역 간 인프라 비교용. 지역 키는 '시도축약 시군구' 2토큰이다(예: '서울 마포구', 세종은 1토큰). 병원·지하철은 수집 범위가 수도권·광역시 중심이라 지방 시군구는 0으로 나올 수 있다 — 0을 "없다"로 단정하지 말고 수집 범위 밖일 수 있다고 말하라.
  • realty_invest_risk[유료] 지역의 투자 위험도를 변동성·유동성·공급압력 축으로 점수화한다. 응답의 disclaimer(통계 요약이며 투자 권유 아님)를 사용자에게 반드시 함께 전달하라.
  • realty_market_signals[유료] 미분양 추이와 시장심리지수를 한 번에 조회한다. 매수 타이밍 판단의 거시 신호. 준공후 미분양(unsold_completed, 지역 합계)도 같은 모양으로 싣는다. sigungu를 주면 시군구 미분양 추이(unsold_sigungu)를 별도 키로 덧붙인다. 기본 창은 **6개월**이다(방향 판단에 필요한 최소). 더 긴 추이가 필요하면 months를 올리되, 전국 조회에서 창을 넓히면 오래된 달부터 예산에 맞춰 떨어지고 그 사실이 meta.truncated·meta.truncated_note에 값으로 실린다 — region을 지정하면 전 창이 온다.
  • realty_reconstruction[유료] 건령·거래활성 기반 재건축 **후보 스크리닝** 상위 단지를 조회한다. 점수 = 건령(최대 70, 30년 연한 기준) + 최근 12개월 거래활성 전국 백분위(최대 30). 사업성(용적률·대지지분·안전진단·조합 단계)은 반영되지 않는다 — 후보 발굴용이지 투자 판단 근거가 아니며, 응답의 disclaimer를 사용자에게 그대로 전하라.
  • realty_redevelopment[유료] 서울시 정비사업(재개발·재건축·가로주택) 사업장 목록을 조회한다. [유료] 서울시 정비사업(재개발·재건축·가로주택 등) 사업장 목록 — 사업명·유형· 진행 단계·위치. "○○구 재개발 어디까지 진행됐어?"·"면목동 재개발 어디 있어?"류 질문용. 구(region)·동(dong)·유형(project_type)·진행 단계(stage)로 거를 수 있다. **커버리지는 서울 한정**(정보몽땅 원천) — 타 시도는 이 도구로 답할 수 없다고 밝혀라. 세대수·준공예정은 원천 목록이 제공하지 않아 null이다(지어내지 말 것). 원천이 진행 단계를 비워 둔 사업장이 있다(약 2%) — stage가 빈 행은 '단계 미상'이지 '진행 없음'이 아니다. 재건축 **유망도 점수**는 이 도구가 아니라 realty_re
  • report_issue사용자가 **답변 오류 제보나 개선 요청을 전해 달라고 했을 때만** 운영자에게 보낸다. 쓰는 때: 사용자가 "이거 틀렸으니 신고해 줘", "운영자에게 알려 줘", "이런 데이터도 넣어 달라고 전해 줘"처럼 제보·요청을 부탁했을 때. 보내기 전에 무엇이 전달되는지 사용자에게 알린다. kind='결함'은 틀린 답 제보, kind='질문기록'은 개선 요청이다. 쓰지 않는 때: 사용자가 요청하지 않았는데 질문을 남기려고 부르지 않는다. 답하기 전에 먼저 부르지도 않는다 — 이 도구는 답변·정정을 대신하지 않는다. 전달 내용(인자)과 같은 사용자의 직전 호출 기록 요약이 운영자 검토용으로 저장된다 (개인정보처리방침 https://realty.sallim.app/privacy). 무인증 공개 서버라 쓰기 표면을 이

What the code can do

This is a remote server — nothing is installed or run on your machine, so there is no local code to analyze. What it can reach is described above: your requests go to the provider's host.

Before you install

Signals gathered from the source repo and package registry — not a safety verdict.

What it can reach

  • Third-party hosted service — Your requests and any data in them are sent to realty.sallim.app.
  • No local execution — Nothing is installed or run on your machine.
  • Last commit 26 days ago — Actively maintained.
  • 0 GitHub stars — Very little community usage so far.

Client compatibility

Claude Code: NativeClaude Desktop: Via mcp-remoteCursor: NativeCodex CLI: Via mcp-remoteWindsurf: NativeCline: NativeVS Code: Native

Health score

B · 73

Maintenance, adoption, transparency and packaging — not a safety audit. How this is calculated

  • Maintenance30%100%

    Last commit 26 days ago.

  • Adoption20%0%

    0 stars.

  • Transparency20%100%

    4/4: ✓ public source repo, ✓ declared license, ✓ documentation, ✓ discoverable tool list.

  • Provenance15%75%

    Links to its own repository; package linkage unverified.

  • Packaging15%75%

    Remote endpoint; authentication requirements not declared.

Documentation

Full README

korea-realty — 한국 부동산 데이터 MCP 서버

법원경매·국토교통부 실거래·청약 공고 원문·대출/세금 계산을 AI가 조회할 수 있는 도구로 내보내는 MCP 서버입니다. Claude·ChatGPT·Cursor 같은 클라이언트에 붙습니다.

text
https://realty.sallim.app/mcp     ← 설치·가입·API 키 없이 이 주소만 등록하면 됩니다

⚠️ 먼저 읽을 것 — 이 코드만으로는 데이터가 안 나옵니다

이 저장소는 서버 코드이고, 도구들은 우리 비공개 데이터 API(경매·실거래 원장)를 호출합니다. 그래서 clone해서 그냥 띄우면 거의 모든 도구가 실패합니다. 없는 것을 있는 척하지 않기 위해 먼저 적습니다. 쓰는 길은 둘입니다.

  1. 원격 주소로 붙기(권장) — 위 URL을 클라이언트에 등록하면 우리 서버가 응답합니다.

키 없이 하루 30콜, 이메일만 넣는 무료 사전등록으로 100콜.

  1. 자기 백엔드를 붙이기 — .env.example의 REALTY_BACKEND_URL을 자기 데이터 API로

바꾸고, 그 API가 이 서버가 기대하는 응답 모양을 내면 동작합니다(계약은 docs/backend-traps.md에 실측으로 적혀 있습니다).

붙이는 방법

Claude 데스크탑·웹 — 설정 → 커넥터 → 커스텀 커넥터 추가 → 이름 korea-realty, URL에 위 주소.

Claude Code / Codex CLI

bash
claude mcp add --transport http korea-realty https://realty.sallim.app/mcp

ChatGPT — 설정 → 커넥터 → 커스텀 커넥터(요금제에 따라 메뉴가 없을 수 있습니다).

Excerpt — the full document is on GitHub.

Maintain korea-realty? Add a badge to your README

Shows its health grade, and links readers to install steps for every client.

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[![korea-realty on MCP Skills Hub](https://mcp-skills-hub.vercel.app/badge/app-sallim-korea-realty)](https://mcp-skills-hub.vercel.app/mcps/app-sallim-korea-realty)

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