開発者がClaude Codeを使用してMCPサーバーを構築し、ミネソタ州の土地検索を自動化

プロジェクト概要
情報セキュリティと自動化エンジニアリングの経験を持つ開発者が、Claude Codeを使用してMCP(Model Context Protocol)サーバーを構築し、ミネソタ州の地方の土地検索を自動化しました。目標は、21郡にわたって150,000ドル以下で40エーカー以上の土地を見つけることで、洪水区域の状況、病院への近接性、鉱山からの距離、光ファイバーインターネットの利用可能性、建築可能性などの10の特定の基準を適用しました。
技術的実装
開発者はClaude Codeを使用してほとんどのPythonコードを書きながら、アーキテクチャを主導し、不適切な出力を捕捉しました。システムは以下で構成されています:
- 7つのツールを備えたPython/FastMCPサーバー
- 永続性と重複排除のためのSQLiteデータベース
- httpxとBeautifulSoupを使用したZillowとLandWatchのスクレイピング
- 毎日スケジュール実行するためのn8nワークフロー
- Dockerコンテナ化
- Claudeまたは任意のMCP互換クライアントとの互換性
結果と考察
初回実行では49の未加工リストを処理し、基準を満たす29のユニークな区画に絞り込みました。注目すべき発見の一つは、Crow Wing郡の44,900ドル、40エーカーの物件で、開発者はこれについてまだ調査が必要であると指摘しました。
開発者は、MCPサーバーは静的なコードではなく、それを使用するモデルが賢くなるにつれてより賢くなることを強調しました。このアーキテクチャ上の決定は、当初は偶然にたどり着いたものの、正しいアプローチであることが証明されました。
開発者のアプローチ
開発者はこのプロジェクトを開始した時点で約2ヶ月間真剣にAIを使用しており、自分自身を「雰囲気でコーディングするタイプではない」と表現しています。彼らは、理解せずにコードを生成するのではなく、自分が何を構築しているのかを理解したいと考えていました。
📖 完全なソースを読む: r/ClaudeAI
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