【免费下载链接】HomeHarvestPython package for scraping real estate property data项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/HomeHarvest点击查看免费下载HomeHarvest 是一款 Python 房产数据抓取库可以从 Realtor.com 抓取房屋数据并格式化为 MLS 挂牌风格。它官方提供 HomeHarvest MCP Server让 AI AgentLLM通过自然语言自动抓取、过滤和分析房屋价格。本文将带你从零开始完成房产数据接入 AI Agent 的全流程。一、为什么 AI Agent 需要房产数据过去想让大模型懂房价你得自己写爬虫、维护反爬策略、清洗字段再喂给 LLM。HomeHarvest 把这些工作封装成了一个库数据源直接从 Realtor.com 抓取房产数据数据格式结构化为 MLS 挂牌风格字段规范地址、价格、卧室/卫生间数、面积、成交日期等灵活过滤按卧室数、卫生间数、价格、面积、地块大小、建造年份筛选时间维度按小时、天或指定日期区间查询多状态支持for_sale、for_rent、sold、pending一次或分别查询多种输出Pandas DataFrame、Pydantic 模型或原始 JSON核心抓取入口在 homeharvest/init.py底层抓取逻辑位于 homeharvest/core/scrapers/realtor/。二、MCP Server 原理LLM 如何自动拿到房数据MCPModel Context Protocol是一种让大模型连接外部数据源的标准协议。把 MCP Server 添加到 AI 客户端后LLM 就能看见该 Server 暴露的数据工具并按需自动调用。HomeHarvest MCP Server 把scrape_property()封装成 MCP 工具整条链路是用户提问自然语言 ↓ LLM 选择工具并自动填参 ↓ HomeHarvest MCP Server ↓ Realtor.com抓取原始数据 ↓ 结构化房屋数据返回给 LLM → 直接分析、生成报告也就是说你不需要写任何代码一句话就能让 LLM 完成抓取 过滤 汇总。三、HomeHarvest 快速上手1 分钟跑通首次抓取环境要求 Python 3.9一行命令安装pip install -U homeharvest最简示例抓取 San Diego 近 30 天成交房源并导出 CSVfrom homeharvest import scrape_property properties scrape_property( locationSan Diego, CA, listing_typesold, past_days30 ) properties.to_csv(results.csv, indexFalse) print(fFound {len(properties)} properties)想查看源码也可以克隆仓库研究实现细节git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/HomeHarvestscrape_property() 核心参数速查参数作用示例location地点支持 ZIP、城市、城市, 州、完整地址92104或Austin, TXlisting_type挂牌状态可传列表组合查询sold、[for_sale, pending]past_days/past_hours时间窗口过滤30/24price_min/price_max价格区间300000/800000beds_min/baths_min等户型过滤beds_min3sort_by/sort_direction排序list_priceascreturn_type返回格式pandas/pydantic/raw完整参数说明见 README.md枚举定义如ListingType、Property模型在 homeharvest/core/scrapers/models.py。四、将 HomeHarvest MCP Server 接入 AI Agent 的 3 个步骤第 1 步安装 MCP Server项目 README 中列出了官方 HomeHarvest MCP Server按其说明在本地完成安装Python 环境就绪即可无需额外依赖配置。第 2 步在 MCP 客户端中注册 Server打开你的 AI 客户端Claude Desktop、Cursor 等的 MCP 配置文件新增一个homeharvest条目指向该 Server 的启动命令例如{ mcpServers: { homeharvest: { command: 按官方 MCP 安装说明填写的启动命令, args: [...] } } }不同分发渠道的启动命令如uvx、npx、python -m略有差异以官方 HomeHarvest MCP 的安装说明为准。第 3 步用自然语言验证重启客户端后直接输入帮我查一下过去 30 天 San Diego 的成交房源按价格从低到高排列统计平均单价。LLM 会自动调用scrape_property工具、填充location、listing_typesold、past_days30、sort_bylist_price等参数并基于返回的 DataFrame 完成分析——全程无需你写代码。五、3 个实用场景让 LLM 自动分析房价场景 1片区成交均价分析对比 92104 和 92101 两个 ZIP 码近 90 天 sold 房源给我每平方英尺价格的中位数对比表。场景 2新挂牌房源监控利用updated_in_past_hours参数参见 homeharvest/init.py让 Agent 定期执行查最近 2 小时有更新的在售房源即可构建轻量级的房源变化追踪。场景 3土地价格批量分析仓库自带完整示例 examples/price_of_land.py按 ZIP 码批量抓取 sold/pending 土地挂牌数据计算lot_acres地块英亩和ppa每英亩价格并输出 Excel 文件。这是批量抓取 派生字段 报表输出的绝佳参考模板改造一下即可作为 LLM 的自动化任务。六、常见注意事项与排错10,000 条结果上限limit最大 10000。数据量大时用date_from/date_to按时间切片分批获取。认证失败若抛出AuthenticationError说明被目标站点拦截可通过proxy参数配置代理格式http://user:passhost:port。异常定义见 homeharvest/exceptions.py。挂牌类型写错listing_type必须是合法值for_sale、for_rent、sold、pending等否则抛出InvalidListingType。合规提醒请遵守目标网站的使用条款控制抓取频率parallelFalse可切换为顺序分页模式以降低请求压力。七、总结 回顾一下核心链路pip 安装 HomeHarvest → 接入 HomeHarvest MCP Server → 用自然语言指挥 LLM 抓取房价。相比自己维护爬虫这套方案让房产数据接入 AI Agent 的成本降到最低库处理抓取和清洗MCP 处理工具化LLM 负责理解你的业务问题。下一步不妨从 examples/price_of_land.py 这个示例改起搭建属于你的房价分析 Agent。赞分享【免费下载链接】HomeHarvestPython package for scraping real estate property data项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ho/HomeHarvest点击查看免费下载相关推荐让AI Agent直接管理你的数据库Xata MCP Server接入LLM工作流完整指南让AI Agent直接管理你的数据库Xata MCP Server接入LLM工作流完整指南 Xata 是一个开源、云原生的 Postgres 平台主打 CoCanary Server房屋系统房产交易与物品存储Canary Server房屋系统房产交易与物品存储 概述 Canary Server作为OpenTibia社区的高性能服务端提供了完善的房屋系统支持房产游戏开发后端网络终极指南如何用LanceDB向量数据库实现房地产智能分析与价格预测终极指南如何用LanceDB向量数据库实现房地产智能分析与价格预测 在当今数据驱动的房地产市场中准确分析房产特征并预测价格已成为投资者和开发商的核心竞争力。数据库向量数据库全文检索人工智能上一篇MiniMax H3 Semantic Bridge 快速上手教程5分钟在 ComfyUI 中安装并跑通语义桥接下一篇CanvasKitSkia WebAssembly在 Web 上运行完整 2D 图形渲染管线创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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改进与应用实践)
