# app.sallim/korea-realty (remote · realty.sallim.app)

Korean real estate data: court auctions, 10M+ MOLIT transaction records, price prediction

- Trust score: 67/100 (medium)
- Registry status: active
- Liveness: live
- Owner verified: no
- Last scored: 2026-08-03

## Components

- remote · `realty.sallim.app`: 67/100 (this document), [markdown](https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty.md), [page](https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty)

## Channel facts

- Endpoint: `https://realty.sallim.app/mcp`
- Transports: `streamable-http`
- Auth: `none`
- Version: `0.10.1`

## Trust breakdown

How this component scores in each security and reliability category. Every signal is checked automatically against the live server, and we only credit what we can confirm. Scores are 0–100 per category. Scoring method: https://verifymcp.io/docs/scoring (what has changed: https://verifymcp.io/docs/scoring/changelog)

Scored 2026-08-03.

- **Endpoint Security**: 74/100
  - The endpoint's TLS certificate is valid, in date, and uses a strong key.
  - No authorisation is required to call this server. Every tool declares its destructiveHint and none is destructive, so open access doesn't expose one.
  - HTTPS is enforced; there's no plaintext access path.
  - HSTS check failed: the Strict-Transport-Security header is absent.
  - DNSSEC check failed: this domain isn't protected by DNSSEC.
- **Transport & Reachability**: 100/100
  - Verified streamable-http transport via a live MCP handshake.
- **Schema Quality & AI Usability**: 56/100
  - AI-judged instruction clarity (good).
  - Context-footprint check failed: tool/resource definitions use about 6900 tokens (~230/item across 30 items; 30 tools + 0 resources), over budget; trim descriptions and params.
  - Usage-examples check failed: none of the tools include examples.
- **Stability & Change Management**: 10/100
  - Stability observed for 3 of 30 days with no destabilising changes; credit accrues until the full window elapses.
- **Tool Coverage**: 93/100
  - 100% of tools have a non-trivial description (not blank, and not just the tool's name).
  - 77% of tool parameters carry a description.
  - Structured output schemas are declared (100% of tools); any adoption earns full credit.
- **Capabilities**: 100/100
  - Implements a supported MCP spec version (2025-11-25); the latest is 2026-07-28.

## Install

### Claude

```bash
claude mcp add --transport http app-sallim-korea-realty https://realty.sallim.app/mcp
```

### Codex

```toml
[mcp_servers.app-sallim-korea-realty]
url = "https://realty.sallim.app/mcp"
```

### opencode

```json
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "app-sallim-korea-realty": {
      "type": "remote",
      "url": "https://realty.sallim.app/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}
```

### OpenClaw

```bash
openclaw mcp add app-sallim-korea-realty --url https://realty.sallim.app/mcp --transport streamable-http
```

### Hermes

```yaml
mcp_servers:
  app-sallim-korea-realty:
    url: "https://realty.sallim.app/mcp"
```

### Other

```json
{
  "mcpServers": {
    "app-sallim-korea-realty": {
      "type": "http",
      "url": "https://realty.sallim.app/mcp"
    }
  }
}
```

The mcpServers block is a cross-client convention. Remote transports vary, so check your client's docs.

## Changelog

Every change recorded for this component, newest first. Days that predate change tracking, or that we cannot explain, say so: "we were watching and nothing happened" and "we were not watching" are different claims.

### 2026-08-03 (score 67, +1)

No change was recorded against any check on this day. Stability & Change Management went from 7 to 10. That category is still filling its 30-day observation window: 2 days of observed history at the previous scan, 3 at this one. The score rises as the window fills, whether or not the server changes.

### 2026-08-01 (score 66, +5)

- [functional] We updated how we score, so this day's move reflects our rubric, not a change to the server

### 2026-07-31 (score 61)

First indexed and scored.

## MCP tools (30)

### `search` (~203 tokens)

경매 물건 검색

법원경매 물건을 자연어로 검색한다.

    지역·물건종류·유찰횟수·감정가를 질의에서 뽑아 필터링한다.
    예: "서울 강남구 아파트", "유찰 2회 이상인 경기도 오피스텔", "서울 아파트 감정가 5억 이하".

    이 파서는 최소 어댑터라 못 쓰는 축(면적·기일·층 등)이 있다. 못 쓴 조건은 응답의
    `unapplied_conditions`에 적히므로, 그게 비어 있지 않으면 결과 범위를 좁게 오인하지 말고
    `realty_search_auctions`로 조건을 직접 지정해 다시 조회하라.

    각 결과의 id는 이어서 fetch(id)에 그대로 넣으면 상세를 볼 수 있다.

Input parameters:

- `query` (string, required)

### `fetch` (~151 tokens)

경매 사건 상세

search가 돌려준 id로 경매 사건의 전체 내용을 가져온다.

    id 형식은 "법원명|사건번호" (예: "서울동부지방법원|2025타경51727").
    사건번호는 법원 간 중복되므로 법원명 없이 조회하면 후보 목록이 돌아올 수 있다.

    rights(매각물건명세서 요약)가 있으면 법원 공시의 전달로만 인용하고, 없으면(rights_note
    참조) 권리관계를 지어내지 말 것 — 권리분석 판단은 이 도구의 데이터 밖이다.

Input parameters:

- `id` (string, required)

### `realty_search_auctions` (~442 tokens)

경매 물건 조건 검색

법원경매 물건을 지역·종류·감정가·유찰횟수로 필터링해 조회한다.

    감정가(min_price_10k/max_price_10k)는 **만원** 단위다 — 5억은 50000.
    유찰이 많을수록 최저입찰가가 감정가 대비 낮아진다(`min_bid_rate`가 그 비율).
    ⚠️ fail_count와 최저가는 수집 시점이 어긋날 수 있다(다수 물건에서 최저가가 유찰
    반영보다 1회차 지연 실측) — 저감율 역산과 fail_count가 1 차이 나도 모순이 아니며,
    회차별 정본은 realty_auction_history의 court_schedule이다.

    목록에는 요약 필드만 담긴다. 특정 물건의 전체 정보(면적·법원 계·주소 상세 등)는
    돌아온 id로 realty_get_auction_case를 호출해 받아라.

Input parameters:

- `limit` (integer): 반환 개수 (최대 50)
- `max_price_10k`: 최대 감정가, **만원** 단위
- `min_bid_count`: 최소 유찰 횟수. 유찰이 쌓일수록 최저입찰가가 내려간다.
- `min_price_10k`: 최소 감정가, **만원** 단위 (5억이면 50000)
- `offset` (integer): 페이지 오프셋. has_more가 true면 next_offset으로 다시 호출하라.
- `sido`: 시도. '서울'처럼 줄여 써도 되고 '서울특별시'도 된다.
- `sigungu`: 시군구 (예: 강남구, 성남시)
- `sort` (string): 정렬 기준
- `usage_name`: 물건 종류 (아파트, 오피스텔, 다세대, 단독주택, 상가, 토지 등)

### `realty_get_auction_case` (~250 tokens)

경매 사건 상세 조회

사건번호로 경매 물건의 상세를 조회한다.

    사건번호는 법원 간 유일하지 않다(전국 평균 2.8개 법원에서 중복). court_name을 생략하면
    중복 시 오류와 함께 후보 법원 목록이 돌아오니, 그걸 보고 법원을 지정해 다시 호출하라.

    `rights` = 매각물건명세서 핵심(최선순위 설정·인수되는 권리 원문·위험 플래그·배당요구종기).
    이것은 법원 공시의 전달이지 권리분석 판단이 아니다 — 답할 때 rights.disclaimer를 함께
    전하고, 등기부·임차인 현황 전체가 아님을 밝혀라. rights가 null이면 명세서 미수집
    상태(rights_note에 사유)이므로 권리관계를 절대 지어내지 말 것.
    유찰 이력·기일별 저감·사진은 realty_auction_history가 담당이다.

Input parameters:

- `case_no` (string, required)
- `court_name`

### `realty_compare_auction_vs_market` (~261 tokens)

경매가 vs 실거래 시세 비교

경매 물건의 최저입찰가를 같은 단지 실거래 시세와 대조해 할인율·표면수익률을 낸다.

    주소·단지명 정규화 정확매칭으로 붙이며, 감정가가 시세의 50~150% 범위인 건만 비교한다
    (지분경매·특수물건을 배제하기 위함). 결과의 `signal`은 주의/관심/보통/낮음 판정이다.
    ⚠️ 시세 기준은 해당 단지의 **전 평형 혼합 평균**이고 경매 물건의 전용면적과 매칭되지
    않았다 — 소형 물건 vs 대형 혼합 평균이면 할인율이 부풀 수 있다. 큰 할인율·signal은
    면적 확인 전에는 단정하지 말 것. 이 도구는 다른 도구보다 느리다(1~2초).

Input parameters:

- `case_no`
- `limit` (integer): 비교할 물건 수 (최대 50)
- `sido`
- `sigungu`
- `usage_name` (string)

### `realty_auction_sale_rate` (~169 tokens)

낙찰가율 통계

"이 지역 이 물건은 보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"를 실제 매각결과로 답한다.

    입찰가를 정할 때 쓰는 핵심 지표다. `by_fail_count`에 유찰 횟수별 분포가 들어 있어
    "2회 유찰된 물건은 보통 몇 %에 낙찰되는가"를 바로 읽을 수 있다.
    낙찰가율 = 낙찰가 / 감정가 × 100. 100%를 넘으면 감정가보다 비싸게 팔린 것이다.

Input parameters:

- `bid_count_max`
- `sido`
- `sigungu`
- `usage_name` (string)

### `realty_auction_alerts` (~143 tokens)

급매 경매 물건

유찰이 누적돼 최저입찰가가 크게 떨어진 물건을 찾는다.

    유찰이 많다는 건 싸다는 뜻이기도 하지만 권리관계·물건 하자 등 팔리지 않는 이유가
    있다는 뜻이기도 하다. 결과를 추천으로 제시하지 말고 확인이 필요한 후보로 제시하라.

Input parameters:

- `limit` (integer): 반환 개수 (최대 50)
- `min_bid_count` (integer): 최소 유찰 횟수
- `min_discount_pct` (integer): 감정가 대비 최소 할인율(%)
- `usage_name`

### `realty_auction_history` (~242 tokens)

경매 유찰 이력·가격 저감·사진

경매 사건의 유찰 이력(기일별 최저가 저감 시계열)·가격 변동 이벤트·물건 사진 URL을
    조회한다. "몇 번 유찰됐어? 얼마나 떨어진 거야? 사진 있어?"류 질문의 담당 도구.
    사진은 법원 원천에서 기일 후 소멸해 **수집 시점 보존본만 존재**한다(국내 공개 API에 드문 축).

    court_schedule에서 result='유찰'인 행이 유찰 이력, min_bid_10k의 저감이 가격 흐름이다.
    result가 null인 행은 미래 기일이거나 미해독 법원 코드(result_code 원문 병기)다 —
    의미를 지어내지 말고 그대로 전하라. tracking·price_events는 2026-07-23 이후 일일
    스냅샷 비교분이라 비어 있을 수 있다(비어 있음 ≠ 변동 없음, court_schedule이 정본).

Input parameters:

- `case_no` (string, required)
- `court_name`

### `realty_region_price_stats` (~316 tokens)

지역 실거래 시세 통계

지역의 아파트 실거래 시세 추이를 조회한다. 경매가가 싼지 판단하는 기준선이 된다.

    region은 시군구명(예: '강남구'). 동명 시군구가 여러 시도에 있으면 '서울특별시 중구'처럼
    시도를 앞에 붙여라.
    metric: price(매매) | rental(전월세). **rental은 추이가 아니라 최신월 스냅샷**(전세
    중앙·평균, 월세 보증금·월세, 전세비중)을 돌려주고 months는 적용되지 않는다 —
    전월세 월별 추이는 백엔드에 없다(2026-07-30 실측). 추이가 필요한 질문엔 price만 가능.

    평수는 둘 중 사용자가 쓴 쪽에만 넣는다:
    - pyeong_supply: 분양평수(공급면적). 흔히 말하는 "34평"이 이것이다 — 내부에서 ×0.745로 환산한다.
    - pyeong_exclusive: 전용면적 기준 실평수. 이 데이터의 원래 기준이다.

Input parameters:

- `metric` (string): price=매매, rental=전월세
- `months` (integer): 조회 개월 수
- `pyeong_exclusive`
- `pyeong_supply`
- `region` (string, required)

### `realty_search_complexes` (~337 tokens)

아파트 단지 검색·평형별 시세

아파트 단지를 이름·지역으로 검색하고 **평형별 실거래 시세**를 함께 돌려준다.
    "○○아파트 34평 얼마야"류 단지 질문의 1차 도구다. query·region 중 하나는 필수.

    prices_by_area가 평형별 시세다 — pyeong_exclusive(전용평)와 pyeong_supply_est(분양평
    어림)를 병기하므로, 사용자가 말한 "34평"(보통 분양평)은 pyeong_supply_est로 맞춰 답하라.
    단지 수준 avg_price는 전 평형이 섞인 평균이니 평수 질문에 쓰지 말 것.
    응답의 complex_key는 realty_complex_rent_by_pyeong·[유료] 단지 도구들에 그대로 넣는 키다.

Input parameters:

- `limit` (integer): 단지 수 — 평형별 시세가 포함돼 응답이 무겁다
- `page` (integer): 0부터 시작하는 페이지 번호
- `period_months`: 가격 집계 기간(개월). 비우면 2024-01 이후 전체
- `query`: 단지명 일부 (예: 래미안, 마포래미안푸르지오)
- `region`: 시군구명 (예: 마포구, 서울특별시 마포구)
- `sort` (string): name=이름순, price=평균가 높은순, year=준공연도

### `realty_complex_pyeong_price` (~260 tokens)

단지 평형별 매매 실거래 내역

특정 단지·특정 평형의 **최근 6개월 매매 실거래**를 건별(계약일·층·가격)로 조회한다.
    평형별 시세 요약만 필요하면 realty_search_complexes의 prices_by_area로 충분하다.

    평수는 pyeong_supply(분양)·pyeong_exclusive(전용) 중 사용자가 쓴 쪽에 넣어라 — 하나는 필수.
    이 도구는 매매 전용이다 — 전월세는 realty_complex_rent_by_pyeong을 쓴다.

Input parameters:

- `complex_name` (string, required): 단지명 (예: 마포래미안푸르지오2단지)
- `limit` (integer): 개별 거래 내역 수
- `pyeong_exclusive`: 전용면적 기준 실평수 — 분양평을 모를 때만
- `pyeong_supply`: 분양평수(공급면적) — 사용자가 말하는 '34평'이 보통 이것
- `region`: 동명 단지 구분용 시군구명 (예: 마포구)

### `realty_complex_rent_by_pyeong` (~173 tokens)

단지 평형별 전월세 시세

단지의 평형별 전세 보증금·월세 중앙값을 조회한다. 전세가율(전세÷매매) 계산의 전세 축이다.

    complex_key·complex_name 중 하나는 필수. 부분일치는 동명 단지가 섞일 수 있으니
    가능하면 realty_search_complexes로 complex_key를 먼저 특정하라.
    행 키 supply_pyeong은 **분양평**(전용㎡ ÷ 3.305 ÷ 0.745 반올림) 기준이다.

Input parameters:

- `complex_key`: 정확한 단지 키 — realty_search_complexes가 돌려주는 complex_key
- `complex_name`: 키를 모를 때 단지명 부분일치

### `realty_area_price_bands` (~203 tokens)

지역 평형대별 시세 구간

지역의 매매 시세를 평형대 4구간(소형/중소형/중형/대형, 전용면적 기준)으로 조회한다.
    "○○구에서 무슨 평수대가 얼마쯤 해?"류 질문용 — 특정 단지는 realty_search_complexes를 쓰라.

    구간 라벨의 평수는 **전용평**이다. 사용자의 분양평 감각으로는 소형<60㎡≈분양 24평 미만,
    중소형 60~85㎡≈분양 24~34평, 중형 85~115㎡≈분양 34~47평, 대형 115㎡+≈분양 47평 이상.

Input parameters:

- `period_months` (integer): 집계 기간(개월)
- `region` (string, required): 시군구명 (예: 마포구)

### `realty_nonapt_prices` (~348 tokens)

비아파트 시세 — 빌라·오피스텔·단독주택

빌라(다세대·연립)·오피스텔·단독주택·토지의 실거래 **매매가**를 조회한다 — 아파트 밖
    질문의 1차 도구. 응답 = 최근 거래(recent) + 집계(stats: 표본 수·가격·상위 구성).

    **매매 데이터만 있다** — 전월세를 물으면 이 축엔 데이터가 없다고 답하라(추정 금지).
    면적 기준: villa/officetel은 전용면적(area_m2·area_pyeong), house는 대지(land_*)와
    건물(building_*) 분리, land는 계약면적·지목(land_category)·용도지역(zoning)이 온다.
    land의 share_type='지분' 행은 필지 일부 거래라 면적당 가격 비교에 쓰지 말 것(집계는
    지분·해제 제외 — 응답 note 참조). 아파트는 realty_region_price_stats·search_complexes 담당.

Input parameters:

- `limit` (integer): 최근 거래 행 수
- `price_max`: 최대 매매가(만원)
- `price_min`: 최소 매매가(만원)
- `property_type` (string, required): villa=다세대·연립(빌라), officetel=오피스텔, house=단독·다가구, land=토지
- `region` (string, required): 지역명 부분일치 (예: 관악구, 서울특별시 강남구, 강남구 역삼동)

### `realty_location_scores` (~276 tokens)

단지 학군·교통 점수

단지의 학군(v5)·교통(지하철·버스) 점수를 조회한다 — "이 아파트 학군 어때? 역세권이야?"
    담당. complex_key/complex_name이면 단지 점수, region만 주면 지역 집계+축별 상위 5 단지.

    학군 점수는 학원가 강도+군집 보정의 **스크리닝 지표**다 — 학원가 데이터가 시 단위라
    도심 외곽 면/읍이 다소 높게 나올 수 있고, 학교 배정·수준 판단이 아니다(그렇게 팔지 말 것).
    subway_distance_m는 최근접역 직선거리(도보 거리 아님). 점수 미산정 단지는 not_found가
    정직한 답이다 — 지어내지 말고 realty_search_complexes로 단지 실존부터 확인하라.

Input parameters:

- `complex_key`: 정확한 단지 키 — realty_search_complexes가 돌려주는 complex_key
- `complex_name`: 단지명 일부 (부분일치)
- `region`: 지역명 — 단독이면 지역 집계+상위 단지, complex_name과 함께면 검색 범위

### `realty_presale` (~205 tokens)

청약 분양 공고

아파트 청약(분양) 공고를 조회한다 — 분양가·청약 접수 일정·당첨자 발표일·입주 예정·위치.
    "다음 달 청약 넣을 만한 데 있어?", "○○에 분양하는 아파트 있어?"류 질문용.

    price_min/price_max는 주택형별 분양 최고가의 최소·최대(만원)다 — 한 공고에 여러
    주택형(house_type_count)이 있다. 청약 자격·가점은 이 데이터에 없다(지어내지 말 것).

Input parameters:

- `limit` (integer)
- `region`: 시도 (예: 서울, 경기, 부산)
- `sigungu`: 시군구 정확한 이름 (예: 수원시, 강남구)
- `upcoming` (boolean): True면 청약 접수 시작일이 오늘 이후인 공고만

### `realty_region_rankings` (~266 tokens)

지역 순위 (시세·상승률·전세가율·교통·학군)

지역(시군구) 순위를 조회한다 — "제일 비싼 동네 어디야?", "요즘 많이 오른 지역은?",
    "전세가율 높은 곳은?"류 질문용.

    price=거래량 가중 전용 평당가(최소 5건, 최신월은 집계 진행 중일 수 있음) ·
    growth=전용 60-85㎡ 고정 YoY(평형 구성 왜곡 제거) · investment=전세가율/갭투자 금액 ·
    transit/school=단지 점수의 시군구 평균. 응답 methodology의 산식·단위를 답변에 반영하라.

Input parameters:

- `limit` (integer)
- `metric` (string, required): price=전용 평당가 / growth=연간 상승률 / investment=전세가율·갭투자 / transit=교통 점수 / school=학군 점수
- `order` (string): desc=상위부터, asc=하위부터
- `region`: 시도명(예: 부산)이면 그 시도 안 순위, 시군구명이면 해당 지역 필터. 비우면 전국

### `realty_macro_indicators` (~192 tokens)

거시 지표 (기준금리·KOSPI·M2 시계열)

한국 기준금리·KOSPI·M2, 미 연준금리·S&P500 등 거시 지표의 월별 시계열을 조회한다.
    "금리가 집값에 어떤 영향?"류 배경 분석용.

    ⚠️ 이 데이터는 원천 수집이 멈춰 있을 수 있다 — 응답 meta.data_as_of가 실제 최신
    시점이다. 밀린 데이터를 "지금 금리"로 인용하지 말고 반드시 시점을 함께 밝혀라.

Input parameters:

- `indicators`: 쉼표 구분 지표명: bok_base_rate(한국 기준금리 %), kospi, korea_m2(조원), fed_rate(미 연준금리 %), sp500, btc_usd, eth_usd. 비우면 전체
- `months` (integer): 최근 몇 개월치

### `realty_demographics` (~312 tokens)

인구통계 (인구·가구·연령·인구이동)

지역 인구통계를 조회한다 — "인구 줄고 있어?", "1인 가구 비율은?", "고령화 심해?",
    "순유입 되는 동네야?"류 질문용.

    응답 meta.data_as_of가 실제 최신 시점이다 — warning이 있으면 그대로 사용자에게 전달하고,
    밀린 수치를 "지금 인구"로 단정하지 말 것. 연간 계열(households·age)은 기준연도를 밝혀라.
    households만 동명 시군구(중구·서구 등)를 거절한다(원천 단명 수집 결함) — 그 경우
    population·migration(정식 명칭 수집)으로 대신 조회하라.

Input parameters:

- `metric` (string, required): population=월별 인구·세대수 / households=연별 가구원수별 가구(1인가구 등) / age=연령대(5세 구간) 분포·고령화 — 시도 단위만 / migration=월별 전입·전출·순이동
- `months` (integer): population·migration 시계열 창(개월). 연간 계열엔 미적용
- `region` (string, required): 시도(예: 서울)나 시군구(예: 강남구, 수원시). age는 시도 단위만 제공. age에 한해 '전국'도 가능

### `realty_predict_price` (~164 tokens)

[유료] 단지 가격 예측 (XGBoost)

[유료] 아파트 단지의 향후 가격을 XGBoost 모델로 예측한다.

    complex_name 또는 complex_key 중 하나는 필수. 동명 단지가 여러 지역에 있으면
    먼저 realty_complex_report로 단지를 특정한 뒤 complex_key로 호출하라.
    응답의 disclaimer(모델 정확도·백테스트 성적)를 사용자 답변에 반드시 함께 전달하라 —
    예측은 참고 지표이지 투자 보장이 아니다.

Input parameters:

- `complex_key`: 정확한 단지 키 — realty_complex_report가 돌려주는 complex_key
- `complex_name`: 단지명 (예: 반포자이)
- `months` (integer): 예측 개월 수

### `realty_complex_report` (~110 tokens)

[유료] 단지 통합 리포트

[유료] 단지 하나의 시세·전세·기본정보를 통합 조회한다.

    응답에 좌표(latitude/longitude)와 complex_key가 들어 있다 — 이어서
    realty_poi_nearby(입지)·realty_predict_price(예측)에 그대로 넣어 심층 분석하라.

Input parameters:

- `complex_key`: 정확한 단지 키
- `name`: 단지명 (예: 반포자이)

### `realty_compare_regions` (~94 tokens)

[유료] 지역 비교

[유료] 여러 지역의 매매·전세 시세와 추이를 나란히 비교한다. 갈아타기·투자처 비교용.

Input parameters:

- `months` (integer): 추이 개월 수
- `regions` (required): 비교할 시군구 2개 이상 — 배열(['강남구','서초구']) 또는 쉼표 문자열('강남구,서초구')

### `realty_rental_yield` (~114 tokens)

[유료] 전월세 수익률

[유료] 시군구별 월세 수익률·평균 매매가·평균 월세를 조회한다. 수익형 투자 스크리닝용.

Input parameters:

- `pyeong_supply`: 분양평수 20/25/34/40/50 중
- `region`: 시도 단위 (예: 서울특별시) — 응답은 시군구별로 온다
- `year_month`: YYYYMM (기본 최신월)

### `realty_poi_nearby` (~134 tokens)

[유료] 주변 입지 분석

[유료] 좌표 주변의 지하철·학교·병원·마트 등 입지 요소를 거리순으로 조회한다.

    단지 좌표는 realty_complex_report가 준다. "역세권인가", "초품아인가" 판단용.

Input parameters:

- `lat` (number, required): 위도 — realty_complex_report의 latitude를 쓰라
- `lng` (number, required): 경도
- `poi_type`: subway/schools/hospitals/marts 등, 비우면 전체
- `radius_m` (integer): 반경(미터)

### `realty_poi_stats` (~178 tokens)

[유료] 지역별 인프라 통계

[유료] 시군구별 병원·학교·지하철역 개수 통계를 조회한다. 지역 간 인프라 비교용.

    지역 키는 '시도축약 시군구' 2토큰이다(예: '서울 마포구', 세종은 1토큰). 병원·지하철은
    수집 범위가 수도권·광역시 중심이라 지방 시군구는 0으로 나올 수 있다 — 0을 "없다"로
    단정하지 말고 수집 범위 밖일 수 있다고 말하라.

Input parameters:

- `limit` (integer)
- `region`: 지역명 접두 일치 (예: 서울, 서울 마포구, 마포구). 비우면 전국 전체

### `realty_invest_risk` (~83 tokens)

[유료] 지역 투자위험 분석

[유료] 지역의 투자 위험도를 변동성·유동성·공급압력 축으로 점수화한다.

    응답의 disclaimer(통계 요약이며 투자 권유 아님)를 사용자에게 반드시 함께 전달하라.

Input parameters:

- `region` (string, required): 시군구명 (예: 강남구)

### `realty_market_signals` (~72 tokens)

[유료] 시장 신호 (미분양·심리지수)

[유료] 미분양 추이와 시장심리지수를 한 번에 조회한다. 매수 타이밍 판단의 거시 신호.

Input parameters:

- `months` (integer): 시계열 개월 수
- `region`: 지역명 (예: 서울). 비우면 전국

### `realty_reconstruction` (~199 tokens)

[유료] 재건축 유망 단지

[유료] 건령·거래활성 기반 재건축 **후보 스크리닝** 상위 단지를 조회한다.

    점수 = 건령(최대 70, 30년 연한 기준) + 최근 12개월 거래활성 전국 백분위(최대 30).
    사업성(용적률·대지지분·안전진단·조합 단계)은 반영되지 않는다 — 후보 발굴용이지
    투자 판단 근거가 아니며, 응답의 disclaimer를 사용자에게 그대로 전하라.
    (구버전 점수 포화로 2026-07-30 보류했다가 산식 v2 재계산 검증 후 재개 — DATA-060)

Input parameters:

- `district`: 지역명 (예: 서울, 구로구). 비우면 전국 상위
- `limit` (integer)

### `realty_redevelopment` (~330 tokens)

[유료] 서울 재개발·재건축 사업장

[유료] 서울시 정비사업(재개발·재건축·가로주택 등) 사업장 목록 — 사업명·유형·
    진행 단계·위치. "○○구 재개발 어디까지 진행됐어?"류 질문용.

    **커버리지는 서울 한정**(정보몽땅 원천) — 타 시도는 이 도구로 답할 수 없다고 밝혀라.
    세대수·준공예정은 원천 목록이 제공하지 않아 null이다(지어내지 말 것). 진행 단계
    필터는 미지원 — 결과의 stage 필드(한글: 조합설립인가·관리처분인가 등)로 판별하라.
    재건축 **유망도 점수**는 이 도구가 아니라 realty_reconstruction이 담당한다.

Input parameters:

- `limit` (integer)
- `offset` (integer): 페이지네이션 오프셋
- `project_type`: reconstruction=재건축, housing_redevelopment=재개발(주택정비형), urban_redevelopment=재개발(도시정비형), street_housing=가로주택정비, small_reconstruction=소규모재건축, small_redevelopment=소규모재개발, regional_housing=지역주택, remodeling…
- `sigungu`: 시군구 (예: 강남구). 비우면 서울 전체

### `report_issue` (~180 tokens)

답변 오류 신고

이 서버가 준 데이터로 만든 답이 틀렸을 때 신고한다.

    사용자가 "그거 틀렸다", "이상하다", "숫자가 안 맞는다"고 하면 **먼저 이 도구를 호출한 뒤**
    정정 답변을 하라. 신고는 서버 운영자에게 전달되어 실제 수정에 쓰인다.
    사용자가 지적하지 않았는데 추측으로 부르지는 말 것.

Input parameters:

- `expected`: 사용자가 맞다고 본 값이 있으면
- `problem` (string, required): 무엇이 틀렸는지. 사용자가 지적한 말을 그대로 옮겨도 된다.
- `question`: 사용자의 원래 질문
- `tool_used`: 문제가 된 답을 만든 도구 이름
- `wrong_value`: 틀린 수치·문장

## Diagnostics

Captured diagnostic sections: TLS, DNSSEC, Authorisation, Transports. The full working is on the page: https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty#diagnostics

## Score history

- 2026-08-03: 67
- 2026-08-02: 66
- 2026-08-01: 66
- 2026-07-31: 61

## Links

- Remote endpoint: https://realty.sallim.app/mcp
- Repository: https://github.com/sallim-app/korea-realty
- Website: https://realty.sallim.app/mcp/pricing
- Changelog RSS feed: https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty/changelog.xml
- Changelog JSON feed: https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty/changelog.json
- HTML version of this page: https://verifymcp.io/servers/app-sallim-korea-realty/realty