「不動産取引データを、Claudeにそのまま分析させたい」。AIエージェントを業務に組み込み始めると、こうしたニーズが必ず出てきます。本記事では、MCP（Model Context Protocol）を使って FUDOSAN DB の不動産データをClaudeから直接扱う方法をまとめます。
MCP とは何か — 30秒で理解する
MCPは、AIアシスタントが外部のデータベースやサービスに接続するためのオープンプロトコルです。学習データの制約を超えて、Claude が最新の不動産取引データ（720万件規模）にリアルタイムでアクセスできるようになります。
REST API と異なり、AI側がツールの使い方を理解した上で呼び出すため、「どのエンドポイントを叩けばよいか」を都度説明する必要がありません。
FUDOSAN DB × MCP でできること
FUDOSAN DB の MCP は、5つのツールにまとめて提供しています。
| ツール | 用途 |
|---|---|
search_areas |
エリア検索（住所・市区町村の正規化込み） |
get_area_profile |
エリアの統合データ取得 |
get_price_trends |
価格推移の取得 |
get_land_price_trends |
地価推移の取得 |
get_rankings |
全国比較ランキング |
国交省 reinfolib API が35本のエンドポイントに分散しているのに対し、FUDOSAN DB は 5 ツールに集約しています。前処理済みデータで分析に集中できます。
セットアップ手順
Claude Desktop の設定ファイル claude_desktop_config.json にMCPサーバーを追加します。
{
"mcpServers": {
"fudosandb": {
"url": "https://fudosandb.jp/mcp",
"headers": { "X-API-Key": "your-api-key" }
}
}
}
API キーは fudosandb.jp の開発者ダッシュボードから発行できます。Claude を再起動すれば、ツールが利用可能な状態になります。
コピペで使えるプロンプト例
エリア探索
「神奈川県内で、地価がここ3年で最も上昇した市区町村トップ5を教えて。理由の仮説もつけて」
投資判断
「世田谷区池尻3丁目の築15年マンション、80平米。直近の周辺取引と比較して、6,500万円は適正か判断して」
トレンド分析
「東京23区のうち、コロナ禍以降に賃料が下がった区を抽出して、その背景を考察して」
災害リスク評価
「江東区の物件で、洪水リスクと地価のバランスが良いエリアを探して」
まとめ
MCP は、不動産データの「使い手の幅」を一気に広げます。エンジニアがREST APIを叩く時代から、業務担当者がAI に質問するだけでデータ分析が完了する時代へ。FUDOSAN DB は、その入り口として無料プランから試せます。