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

Клод Код против Кодекса: Разделение рабочего процесса разработчика
Разработчик делится практическим разделением: Claude Code для сфокусированной работы с репозиторием и чистыми diff'ами, Codex для запутанных кросс-инструментальных задач, включающих браузер, документацию и тестирование приложения.

Использование Opus 4.6 и GPT 5.4 для рецензирования дизайна стека памяти для OpenClaw.
Разработчик использовал Claude Opus 4.6 для проектирования трехслойного стека памяти для OpenClaw, а затем поручил GPT 5.4 провести экспертный обзор проекта. Стек включает Lossless Claw для сохранения сообщений, гибридный поиск SQLite для сопоставления ключевых слов и Mem0 Cloud для сохранения данных между сессиями.

Демонстрация голосового вызова агента OpenClaw с потоковым синтезом речи (TTS) и функцией перебивания (Barge-in)
Разработчик продемонстрировал своего агента OpenClaw, совершающего телефонные звонки через Telegram, с потоковым преобразованием текста в речь, которое реагирует предложение за предложением и поддерживает возможность перебивания для естественных разговоров.

Когда использовать AI-агентов против более простых инструментов: паттерны из r/LocalLLaMA
В обсуждении на Reddit представлены три вопроса для определения, нужен ли для задачи AI-агент: Известна ли процедура? Сколько элементов? Независимы ли элементы? В посте выделены антипаттерны, такие как пакетная обработка и запланированные отчёты, которые не выигрывают от рассуждений агента.