kr.co.reevl/reevl-mcp

name:kr.co.reevl/reevl-mcp

Korean apartment data: official transaction prices, jeonse ratios, AI forecasts. 45,000+ complexes.

transport:: remote
credential class:: open

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describe_fields
검색에 쓸 수 있는 모든 축과 **단위**, 값의 분포(최소·중위·최대)와 시도별 단지 수를 준다. ★조건 검색 전에 한 번 부르는 것을 권한다 — 단위를 모르고 범위를 넣으면 100배 틀린 조건이 된다 (예: 전세가율은 값 그대로 %, 세대당 대지지분은 10으로 나눠야 ㎡).
shallow
get_apartment
단지 하나의 전 축을 뜻이 통하는 묶음(기본·가격·전세월세·거래·등락·AI예측·입지·건물)으로 준다. search_apartments로 고른 뒤 그 cid로 부른다. 특정 단지를 판단해야 할 때 쓴다.
shallow
list_articles
리블이 발행한 부동산 브리핑 목록(제목·요약·발행일·링크). 정책 보도자료 정리와 실거래 데이터 분석을 거의 매일 낸다. 최근 시장 상황이나 정책 흐름을 물을 때 근거로 쓴다.
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search_apartments
전국 아파트 45,000여 개를 조건으로 거른다. "강남구 20억 이하 대단지", "전세가율 높은 곳", "AI 1년 예측이 높은 단지"처럼 조건이 있는 질문에 쓴다. 지역·브랜드·시공사는 완전일치이고, 수치 축은 <축>_min·<축>_max로 범위를 준다. 응답에 units(단위 설명)와 total이 함께 온다 — 단위를 지어내지 말고 units를 그대로 읽을 것. 기본 20건이며 total로 전체 규모를 알 수 있다. ★비교·순위·집계처럼 여러 건을 봐야 하는 질문이면 **한 번에 limit=100으로 받아 직접 추려라.** 20건씩 나눠 여러 번 부르는 것보다 그쪽이 훨씬 싸다(호출 비용은 건수와 거의 무관하다). 수천 건을 훑어야 하면 offset으로 넘기지 말고 describe_fields의 분포를 먼저 보고 조건을 좁혀라.
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Tool count and median score across every tool in this server’s corpus — honest in a way a single cherry-picked tool’s badge wouldn’t be.

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