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

Разработчик игр использует OpenClaw для автоматического сбора обратной связи и рефакторинга кода.
Разработчик игр запускает OpenClaw в качестве фоновой службы на MacBook для управления двумя проектами: Heretical (игра в Steam) и Duskland (проект на TypeScript). Система использует модели Claude через Discord и Telegram с локальными файлами памяти в формате Markdown.

OpenClaw представляет однопромптовую отчетность по email для бесшовной работы.
OpenClaw выводит операционную эффективность на новый уровень, позволяя своим агентам генерировать и отправлять операционные отчеты с помощью одной команды. Эта инновационная функция упрощает рабочий процесс и повышает уровень автоматизации.

Корпоративные ИИ-агенты: OpenClaw для каналов, кастомные MCP-инструменты, среда выполнения Cursor CLI
Запуск AI-агентов в продакшене для комплаенса, DevOps и финансов требует детерминированных инструментов, а не прямого доступа к API. В этой статье описан рецепт: OpenClaw для каналов, кастомные MCP для каждого процесса, Cursor CLI как среда выполнения агентов через ACPX, и самодеплоенный Kubernetes с неизменяемым кодом агентов.

Использование файлов Markdown в качестве системы памяти для AI-агентов программирования
Разработчик делится методом использования файлов {topic}_LOG.md и {topic}_SUMMARY.md для сохранения диалогов с Claude Code, решая проблемы сжатия и перезапуска агента за счёт создания двойной системы памяти с детальными логами и индексированными сводками.