リモートMCP接続ガイド
AIエージェントからFUDOSAN DBに直接アクセス
MCPとは
MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部データソースに接続するための標準プロトコルです。Claude.ai、ChatGPT、Claude Desktop、Cursor等のMCP対応クライアントから、FUDOSAN DBの不動産データに自然言語でアクセスできます。
「渋谷区のマンション相場は？」「この物件の推定賃料は？」といった質問を投げるだけで、データの取得・分析・賃料推定を行えます。
セットアップ
Claude.aiとChatGPTはGoogleアカウント認証だけで使えます（APIキー不要）。その他のクライアントはAPIキーが必要です。
Claude.ai
APIキー不要。Googleアカウントで認証するだけ。
接続手順を見る →
ChatGPT
APIキー不要。Googleアカウントで認証するだけ。
接続手順を見る →
Claude Desktop / Claude Code（APIキー方式）
1
APIキーを取得
APIキー登録ページでアカウントを作成し、APIキーを取得します。Free プランで利用可能です。
2
npx @anthropic-ai/mcp-remote をインストール
Node.js 18以上が必要です。npxで自動インストールされるため、事前のインストールは不要です。
3
Claude Desktop設定ファイルを編集
claude_desktop_config.json に以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"fudosandb": {
"command": "npx",
"args": [
"@anthropic-ai/mcp-remote",
"https://fudosandb.jp/mcp",
"--header",
"X-API-Key: YOUR_API_KEY"
]
}
}
}
4
Claude Desktopを再起動
設定を保存してClaude Desktopを再起動すると、MCP接続が有効になります。ツール一覧にFUDOSAN DBが表示されれば成功です。
プロンプト集
MCP接続済みのClaudeにそのまま投げて使えるプロンプトです。コピーしてすぐ試せます。
相場調査
渋谷区のマンション取引価格の推移を教えて。過去5年の四半期ごとの中央値をグラフにして
get_price_trends → property_type: condo でフィルタし、時系列チャートを生成
世田谷区と杉並区と目黒区のマンション相場を比較して、表にまとめて
複数エリアの get_area_profile を取得して比較表を生成
横浜市の区ごとの地価ランキングを作って。住宅地と商業地それぞれ
search_areas で横浜市の区を取得し、地価でソート
投資分析
東京23区で地価上昇率トップ10を出して。直近の前年比で
get_rankings → land_price_growth で取得
大阪市中央区のマンション価格と地価の推移を並べて分析して。投資タイミングの観点で
get_price_trends + get_land_price_trends を組み合わせて分析
千代田区・港区・中央区の不動産市場を比較分析して、レポートにまとめて
複数ツールを組み合わせた総合レポート生成
市場トレンド
福岡市の不動産市場は過去5年でどう変わった？ 取引価格と地価の両面から教えて
時系列データから変化率を算出し、トレンドを要約
取引件数が多い市区町村トップ20を出して。政令指定都市は除外して区単位で
get_rankings → transaction_volume を取得
名古屋市で宅地（土地と建物）の取引価格推移を四半期ごとに出して
get_price_trends → property_type: house_with_land でフィルタ
プロ向け活用
品川区の不動産データを取得して、提案資料に使えるマーケットサマリーを作って
複数データを統合し、クライアント向けの構造化テキストを生成
東京都の全区の地価データをCSVでエクスポートして
search_areas + get_land_price_trends → CSV形式で出力
札幌市・仙台市・広島市・福岡市の地方中核都市を比較するレポートを書いて。価格帯・取引量・地価トレンドの3軸で
4都市の全データを取得し、多軸比較レポートを生成
J-REIT 取引事例分析（取得イベント）
スポンサーから取得した物流REIT物件のうち、取得時NOI利回り4.5%以上のものをリストアップして。取得時坪単価も並べて
search_reit_acquisitions → use_type=物流 + is_sponsor_transaction=true + cap_rate_min=4.5
2024年以降に取得された都心オフィスで、売主がスポンサー以外（第三者取引）のものを取得価格ベースでトップ20出して
search_reit_acquisitions → use_type=オフィス + is_sponsor_transaction=false + 取得日でフィルタ
取得後5年以内に売却された物件の平均保有年数と、取得価格→譲渡価格の差分（含み益）を用途別に集計して
search_reit_acquisitions (is_sold=true) → 売却済み物件の損益分析
スポンサー × 業績分析（アクティビスト目線）
三井不動産の業績推移と、三井不動産系REIT（日本ビルファンド等）への物件譲渡タイミングを年度別に並べて。業績悪化年に譲渡が集中してるか確認したい
get_reit_sponsor_performance → sponsor_name=三井不動産 + only_sponsor_to_reit=true
スポンサー業績が前年割れ（sponsor_in_decline=true）の年にREIT側への物件譲渡があった事例を、金額大きい順に全社出して
get_reit_sponsor_performance → only_decline=true で絞り込み
REITスポンサー上位10社の直近5年のROE推移を取得して、REIT譲渡金額と相関してるか調べて
get_reit_sponsors でマスタ取得 → get_reit_sponsor_performance で時系列結合
来期に REIT へ物件譲渡しそうなスポンサーを上位10社、スコアと根拠付きで教えて
get_sponsor_pipeline_forecast → confidence=high で抽出。feature_contributions_logodds で寄与分解
三井不動産の来期譲渡確率は？特徴量の寄与もそれぞれ教えて
get_sponsor_pipeline_forecast → sponsor_name=三井不動産 でスコア + 寄与取得
取引相手マスタ（買い手・売り手・SPC）
J-REIT物件を過去5年で10件以上売却している法人トップ20を出して。スポンサーとそれ以外で分けて
search_reit_counterparties → role=seller + min_transactions=10
「◯◯特定目的会社」のようなSPC名が売主/買主に登場する頻度を集計して。ブリッジファンドの主要プレイヤーを特定したい
search_reit_counterparties → SPC名パターンでフィルタ
三井住友信託銀行が受託者/買主として登場する取引を時系列で並べて。法人番号解決済みのもののみ
search_reit_counterparties → name=三井住友信託 + has_corporate_number=true
災害リスク × REIT ポートフォリオ
J-REITの保有物件の中で、津波浸水想定区域がある市区町村に立地しているホテル物件を抽出して。運営REITと取得価格も付けて
search_reit_hazard_risk → has_tsunami=true + use_type=ホテル
REIT別に「ハザードゾーン合計数」でランキングを出して。BCP観点でリスク分散できているかチェックしたい
search_reit_hazard_risk をREIT単位で集計
出水・土砂リスクが3ゾーン以上重なる物件を、用途別に一覧化して。物流施設に集中してないか見たい
search_reit_hazard_risk → min_total_zones=3 + has_flood + has_landslide
上場企業の保有不動産マップ
トヨタ自動車が全国に保有している施設の一覧を、商業地地価の高い順に並べて。2050年人口予測と洪水リスクも付けて
search_corporate_real_estate_holdings → company_name=トヨタ自動車
東京都23区内で土地帳簿価額が100億円超、かつ周辺商業地地価100万円/㎡以上の上場企業施設を抽出して。含み益ポテンシャルが高そうな物件を探したい
search_corporate_real_estate_holdings → 東京都 + min_land_book_value=10000 + min_commercial_price=1000000
2050年人口減少率30%以上のエリアに保有施設がある上場企業を、保有件数が多い順に20社出して。将来の遊休化リスク分析に
search_corporate_real_estate_holdings → max_population_change=-30
一般事業会社の不動産取引事例（有報 LLM 抽出）
直近2年の上場企業（REIT除く）の不動産売却事例で、金額100億円以上のものをリストアップして。売却先相手方も並べて
search_corporate_real_estate_transactions → transaction_type=disposed + amount_min=10000
「計画段階」で発表されている大規模な不動産取得（新工場建設等）を、業種別に集計して
search_corporate_real_estate_transactions → transaction_type=planned_acquisition
物流施設を売却した一般事業会社と、買主（取引相手）の関係を一覧化して。J-REITやファンド経由が多いか、第三者売買が多いか見たい
search_corporate_real_estate_transactions → property_name や location で物流系に絞り込み + counterparty_name で相手方分析
クロスDB連携の応用例
スポンサー業績悪化年（sponsor_in_decline=true）に譲渡された物件のうち、ハザードゾーン3つ以上ある物件を抽出して。「処分に窮した物件」のパターンを見たい
get_reit_sponsor_performance + search_reit_hazard_risk を横断
直近で大規模な不動産売却を発表した上場企業について、保有している他の施設の地価・人口動態もまとめて。売却戦略の連続性を読み取りたい
search_corporate_real_estate_transactions + search_corporate_real_estate_holdings の 2-hop 分析
物流REITの取得物件で、出水リスクがある市区町村の物件だけを抽出して、取得時NOI利回りと並べて。「リスクプレミアムが効いているか」を検証したい
search_reit_acquisitions (use_type=物流) + search_reit_hazard_risk (has_flood=true) でクロス分析
Claude Code での利用
Claude Codeからも同様にMCP接続が可能です。~/.claude/settings.json に設定を追加します。
{
"mcpServers": {
"fudosandb": {
"command": "npx",
"args": [
"@anthropic-ai/mcp-remote",
"https://fudosandb.jp/mcp",
"--header",
"X-API-Key: YOUR_API_KEY"
]
}
}
}