개발자가 미네소타 토지 검색을 자동화하기 위해 Claude Code로 MCP 서버를 구축합니다.
프로젝트 개요
정보보안 및 자동화 엔지니어링 경험을 가진 개발자가 Claude Code를 사용하여 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축해 미네소타 농촌 지역 토지 검색을 자동화했습니다. 목표는 21개 카운티에서 10가지 특정 기준(홍수 지역 상태, 병원 접근성, 광산 거리, 광섬유 인터넷 가용성, 건축 가능성 및 기타 요소)을 적용하면서 15만 달러 미만의 40에이커 이상 토지를 찾는 것이었습니다.
기술 구현
개발자는 Claude Code를 사용하여 대부분의 파이썬 코드를 작성하면서 아키텍처를 설계하고 잘못된 출력을 잡아냈습니다. 시스템은 다음과 같이 구성됩니다:
- 7개의 도구가 있는 파이썬/FastMCP 서버
- 지속성 및 중복 제거를 위한 SQLite 데이터베이스
- httpx와 BeautifulSoup를 사용한 Zillow 및 LandWatch 스크래핑
- 일일 예약 실행을 위한 n8n 워크플로
- Docker 컨테이너화
- Claude 또는 모든 MCP 호환 클라이언트와의 호환성
결과 및 통찰
첫 실행에서는 49개의 원시 매물을 처리하여 기준을 충족하는 29개의 고유한 필지로 필터링했습니다. 주목할 만한 발견으로는 Crow Wing 카운티의 44,900달러, 40에이커 매물이 있었으며, 개발자는 여전히 조사가 필요하다고 언급했습니다.
개발자는 MCP 서버가 정적 코드가 아니라고 강조했습니다. 이를 사용하는 모델이 더 똑똑해질수록 서버도 더 똑똑해집니다. 처음에는 우연히 선택한 이 아키텍처 결정이 올바른 접근 방식임이 입증되었습니다.
개발자 접근 방식
이 프로젝트를 시작할 때 개발자는 약 두 달 동안 AI를 본격적으로 사용해 왔으며, 자신을 "분위기 코더가 아니다"라고 표현합니다. 그들은 단순히 이해 없이 코드를 생성하기보다는 자신이 구축하는 것을 이해하고 싶었습니다.
📖 전체 소스 읽기: r/ClaudeAI
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