mcp-immo-olv

Données immobilières françaises issues de l'open data public À partir d'une adresse, un client MCP peut consulter les ventes notariées (DVF), obtenir une estimation par comparables, les loyers d'annonce, une indication de la taxe foncière, les DPE, les risques Géorisques et le profil INSEE de la commune — sans clé API..

Pourquoi

Les portails affichent des prix demandés et des estimations opaques. Les données publiques françaises offrent mieux : actes notariés DVF, diagnostics ADEME, indicateurs de loyer, fiscalité locale REI, risques et référentiels d'adresses. mcp-immo-olv les relie dans des réponses auditables.

Chaque chiffre expose sa source, sa portée et ses limites. Une estimation reste une analyse d'open data, pas un avis de valeur professionnel ni un conseil financier.

Installation locale

Node.js 18 ou plus récent est requis.

npm install
npm run build
node dist/index.js

Installler avec la configuration générique :

{
  "mcpServers": {
    "immo-olv": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-immo-olv"]
    }
  }
}

Installer depuis le registre MCP

Le serveur est référencé dans le registre officiel MCP sous le nom :

io.github.OlivierLAVAUD/mcp-immo

Un client capable de résoudre un serveur depuis le registre le trouve par ce nom, sans clé API ni compte à créer. Le registre ne stocke que les métadonnées : le serveur tourne en local, en stdio, et se lance depuis le paquet npm mcp-immo-olv. La configuration manuelle ci-dessus reste équivalente.

# Vérifier la fiche publiée
curl "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.github.OlivierLAVAUD%2Fmcp-immo"

Installer en plugin Claude Code

Le dépôt est aussi un marketplace de plugins Claude Code. Deux commandes suffisent, sans clé API :

claude plugin marketplace add OlivierLAVAUD/mcp-immo-olv
claude plugin install immo-olv@mcp-immo-olv

Le plugin immo-olv lance le serveur MCP en stdio via npx -y mcp-immo-olv@latest, et ajoute trois commandes qui pré-câblent les appels d'outils :

Un skill de cadrage (immobilier-france) accompagne les outils : il impose de citer la source de chaque chiffre, de ne jamais inventer une donnée, et de traiter un risque available: false comme inconnu et non comme absent.

Sous Windows natif, si npx n'est pas résolu, déclare le serveur à la main :

claude mcp add immo-olv -- cmd /c npx -y mcp-immo-olv@latest

Outils

Sortie structurée

Les 16 outils déclarent le schéma de leur résultat (outputSchema, spécification MCP 2025-06-18). Chaque appel renvoie donc la même charge utile deux fois : structuredContent, l'objet validé par le SDK avant envoi, et le bloc texte JSON historique, conservé pour les clients antérieurs à cette révision. Un client peut typer le résultat, le rendre sans le reparser, et faire confiance à la forme annoncée — estimate_property promet estimate.per_m2.estimate, estimate.confidence, estimate.top_comps[], et le serveur échoue plutôt que de livrer autre chose.

Les schémas sont volontairement ouverts (additionalProperties: true) : un champ ajouté par une source en amont ne peut pas invalider un outil. Ils sont vérifiés à deux niveaux — test/output-schemas.test.ts les confronte à un payload réel capturé (ui/fixtures/property-report-lyon.json), et npm run smoke valide les réponses live contre les mêmes schémas.

Taxe foncière et rendement « net »

property_tax_estimate ne prétend jamais connaître l'avis de taxe foncière d'un bien. Le REI publie des montants agrégés et nombres d'articles imposés par commune : le serveur calcule leur charge moyenne, avec les composantes publiées (part communale, intercommunale, syndicats, GEMAPI, TEOM). L'avis réel dépend de la valeur locative cadastrale, des exonérations, du propriétaire et de l'imposition : demandez-le avant tout achat.

Le rendement après taxe moyenne retire cette seule moyenne au loyer annuel. Il ne déduit ni charges de copropriété, assurance, gestion, vacance, travaux ni impôt sur les revenus : ce n'est pas un rendement net-net.

Méthodologie d'estimation

L'estimation est une médiane pondérée des ventes comparables : même type de bien, surface 40–250 % de la cible, un seul logement par acte, valeurs extrêmes écartées. Les prix anciens sont ramenés au niveau du dernier millésime de marché par commune (coefficient borné 0,7–1,6). Les poids combinent distance, similarité de surface et ancienneté ; les quartiles pondérés donnent la fourchette. Chaque comparable, son ajustement et son poids sont restitués.

Le moteur refuse une estimation sous trois comparables. Il ne connaît ni l'état, ni l'étage, ni la vue, ni les travaux, ni les contraintes juridiques.

Backtesting du moteur

backtest_estimator rejoue le moteur sur les ventes de la commune : chaque vente est estimée en n'utilisant que les ventes enregistrées avant sa propre date (découpe asOf, acte exclu), puis comparée au prix réellement payé. Aucun comparable futur, aucun niveau de marché futur ne peut fuiter.

Il publie la MAPE, l'erreur médiane et le 90ᵉ centile, le biais signé (positif = le modèle surestime) et la couverture de l'intervalle P25–P75 — à lire près de 50 %, pas 95 % : un intervalle P25–P75 bien calibré contient la moitié des ventes réalisées. Le tout est ventilé par bande de surface et par année, avec les dix plus grosses erreurs pour audit. Une exécution de contrôle sur Lyon donne une MAPE d'environ 21 %, un biais de +8 % et une couverture de 52,5 %.

Sources, licences et limites

Les jeux publics sont interrogés en direct, sans clé API. Le cache mémoire DVF réduit la latence et les appels répétés, mais est vidé au redémarrage.

Développement

npm install
npm run build
npm test          # tests unitaires, sans réseau
npm run smoke     # vérification live des API publiques

cd ui
npm install
npm run dev       # console avec hot reload : http://localhost:5173
npm run build
npm start         # console compilée + pont MCP : http://localhost:8787
npm run smoke     # test de rendu avec fixtures réelles

Depuis la racine, les mêmes commandes sont accessibles sans changer de dossier (npm run dev délègue à ui/) :