Разработчик создает MCP-сервер с Claude Code для автоматизации поиска земельных участков в Миннесоте.

Обзор проекта
Разработчик с опытом в области информационной безопасности и автоматизации создал сервер MCP (Model Context Protocol) с помощью Claude Code для автоматизации поиска земельных участков в сельской местности Миннесоты. Цель состояла в том, чтобы найти участки площадью более 40 акров стоимостью менее 150 тысяч долларов в 21 округе, применяя 10 конкретных критериев: статус зоны затопления, близость к больнице, расстояние до горнодобывающих объектов, наличие оптоволоконного интернета, возможность застройки и другие факторы.
Техническая реализация
Разработчик использовал Claude Code для написания большей части кода на Python, при этом управляя архитектурой и проверяя некорректные результаты. Система состоит из:
- Сервера Python/FastMCP с 7 инструментами
- Базы данных SQLite для хранения и устранения дубликатов
- Сбора данных с Zillow и LandWatch с использованием httpx и BeautifulSoup
- Рабочего процесса n8n для ежедневного запуска по расписанию
- Контейнеризации Docker
- Совместимости с Claude или любым клиентом, поддерживающим MCP
Результаты и выводы
При первом запуске было обработано 49 исходных объявлений, которые были отфильтрованы до 29 уникальных участков, соответствующих критериям. Одним из примечательных результатов стал участок площадью 40 акров в округе Кроу-Уинг стоимостью 44 900 долларов, который, по словам разработчика, всё ещё требует дополнительной проверки.
Разработчик подчеркнул, что сервер MCP — это не статичный код — он становится умнее по мере того, как модель, использующая его, становится умнее. Это архитектурное решение, хотя изначально было принято интуитивно, оказалось правильным подходом.
Подход разработчика
Разработчик серьёзно использовал ИИ около двух месяцев, когда начинал этот проект, и описывает себя как «не того, кто пишет код по наитию» — он хотел понимать, что строит, а не просто генерировать код без осмысления.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Запуск OpenClaw локально на Jetson Nano и игровом ноутбуке с использованием Ollama
Разработчик настроил OpenClaw для локальной работы с использованием Jetson Nano и игрового ноутбука MSI 2022 года с Qwen 3.5 9B через Ollama, реализовав технологию wake-on-LAN для энергоэффективности и гибридную маршрутизацию к OpenAI для сложных задач.

AI-агенты кодирования сталкиваются с проблемами на этапе развертывания: пользователь Cowork сталкивается с проблемами изолированной среды, разрешений и потери контекста
Разработчик, создающий приложение Next.js с помощью Cowork, сообщает, что ИИ-агент успешно написал код, но не смог выполнить развертывание — уперся в ограничения песочницы, проблемы с отправкой на GitHub и потерю контекста сессии.

Разработчик создает приложение для тестирования по облачным сертификациям с использованием Claude AI.
Разработчик создал Kwizeo — приложение для подготовки к облачным сертификациям AWS, GCP и Azure, используя Claude AI для генерации вопросов, проектирования логики прогресса и ускорения разработки.

Архитектура OpenClaw: создание постоянного распределительного движка на основе ИИ.
Архитектура OpenClaw, основанная на подходе с использованием демонов и небольших составных инструментов, декларативных рецептов и слоя памяти, обеспечивает непрерывные и эффективные автоматизированные рабочие процессы.