apillow-mcp

01 / 服务器详情

服务器详情

apillow-mcp 是一款专为 AI Agent 设计的房地产数据插件，通过 Model Context Protocol 协议，让大模型直接具备了查询美国 Zillow 房产数据的能力。它不仅能根据城市或邮编检索房源，还能深入挖掘特定地址的 50 多个维度信息，包括实时房价、Zestimate 估值、价格变动历史及成交记录。对于需要进行房产分析、市场调研或自动化资产评估的开发者来说，它打破了 AI 与实时房产数据库之间的隔阂，无需手动爬取或编写复杂的 API 调用逻辑，即可让 AI 像专家一样处理复杂的地产数据。上手门槛极低，只要配置好 MCP 环境，即可无缝集成到 Claude 等支持该协议的 AI 工具中。

一个提供 apillow-mcp 能力的模型上下文协议服务器，可被兼容 MCP 的 AI 客户端连接和调用。

能力标签Web ScrapingMCP开源

协议Model Context Protocol

开发者生态开源生态

开源协议MIT / 以来源页为准

来源GitHub

收录合集

收录本 MCP 服务的合集

常用MCP2026.03.30已收录

我的MCP2026.03.31已收录

Genie2026.03.30已收录

02 / 工具测试

工具测试

可用工具

可调用

调用 apillow-mcp 提供的 MCP 能力并返回结构化结果。

参数

input根据该 MCP 服务的工具 schema 传入参数。

提示：该工具可能会截断响应；使用 start_index 等分页参数可以分块读取较长内容。

03 / 服务配置

连接方式

Remote

{
  "mcpServers": {
    "apillow-mcp": {
      "url": "部署后由服务提供方生成 Remote 地址"
    }
  }
}

Remote 地址需要在部署后由服务提供方生成，页面不会伪造不可用的端点。

Stdio · mcp.json

当前记录没有 npm 包，请先打开来源仓库补充 command 和 args。

如果当前条目没有登记 npm 包，请以来源仓库的安装方式为准。

03 / 使用方法

如何使用

01
步骤 1
先检查服务器能力和权限范围。
02
步骤 2
复制安装命令或 JSON 配置。
03
步骤 3
在客户端中进行小范围连接测试。
04
步骤 4
确认数据访问和维护状态后再长期使用。

04 / 讨论

讨论与反馈

这里保留讨论入口，方便继续核对来源、使用体验和维护状态。

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