자연어로 한국 CRE 데이터 질의
Claude 에게 “강남 office 30평 250억 적정해?” 물으면 RTMS / R-ONE tool 자동 호출 → IC memo 인용 가능 footnote 까지 한 답변에. 4 도구: pulse · indices · appraise · coverage.
사용 클라이언트 3가지
모두 동일한 Veacon MCP server 를 stdio 로 띄움. 같은 4 도구.
Claude Desktop
Anthropic 공식 클라이언트. config 파일 4줄 추가하면 도구 메뉴에 Veacon 노출. 자연어 대화 자동 tool routing.
- macOS / Windows / Linux 모두 지원
- config: claude_desktop_config.json 의 mcpServers
- 재시작 1번 → 도구 메뉴 (망치 아이콘) 에 veacon 표시
- API key 는 env 로 주입 (코드 노출 X)
MCP Inspector
Anthropic 공식 디버깅 도구. 웹 UI 에서 tool list / 직접 호출 / 스키마 검증. Claude Desktop 가기 전 검증용.
- npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
- 브라우저 자동 열림 → 4 도구 표시
- tool 직접 호출 + 응답 검증
- MCP framework 학습용으로도 추천
Continue · Cline · 기타
MCP-호환 IDE 통합. Continue (VS Code), Cline 등 MCP 표준 따르는 에디터에서 동일 server 사용 가능.
- 같은 stdio command 사용
- env: VEACON_API_KEY 동일
- 4 도구 동일 노출
- 코드 작성 중 데이터 조회 워크플로 적합
4분 안에 Claude 와 Veacon 연결
- 1
사전 준비
- Node.js 18+ (build 용)
- Claude Desktop (Anthropic 공식 · claude.ai/download)
- Veacon API key: veacon.io/dashboard 에서 발급 (무료 Starter 월 10,000 콜)
- 2
MCP server 빌드 (alpha 단계)
Veacon 측에서 alpha 빌드 zip 또는 cohort 1 트라이얼 access 받은 분만 진행. 받은 폴더에서:
cd path/to/veacon-mcp npm install npm run build결과:
dist/index.js생성. 이 파일의 절대 경로를 다음 step 에 사용. - 3
Claude Desktop config 편집
OS 별 config 파일 위치:
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json - Linux:
~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
파일이 없으면 생성. 다음 JSON 추가:
{ "mcpServers": { "veacon": { "command": "node", "args": ["C:\\path\\to\\veacon\\sdk\\mcp\\dist\\index.js"], "env": { "VEACON_API_KEY": "veacon_pk_live_여러분의키" } } } }args배열의 path 는 step 2 에서 빌드한dist/index.js의 절대 경로. macOS / Linux 는 슬래시 1번:"/Users/…/dist/index.js". - macOS:
- 4
Claude Desktop 완전 재시작
창 닫기로는 부족. Cmd+Q (mac) 또는 시스템 트레이 종료 (Windows) 후 다시 실행. Claude 가 config 를 다시 읽어 MCP server 를 spawn.
도구 메뉴 (망치 아이콘) 에 veacon 표시되면 셋업 성공. 표시 안 되면: config JSON 문법 (trailing comma 등) 확인 + 로그 점검. macOS:
~/Library/Logs/Claude/mcp*.log. - 5
자연어로 질문
Claude 에 다음 같은 prompt:
강남 office 매매 cohort 알려줘. 표본 수랑 신뢰도도. 11680 office 30평 250억이면 적정해? IC memo 인용 가능한 footnote 도 같이. 서울 도심권 office cap rate 최근 4분기 추이. Veacon 이 어떤 cohort 데이터 가지고 있어?Claude 가 자동으로
pulse/appraise/indices/coverage도구 호출 → IC memo 인용 가능 footnote 까지 응답.
Claude 가 자동으로 호출하는 도구
사용자는 자연어로 질문하면 됨. Claude 가 의도 감지 후 적절한 도구 자동 선택. 보통 1 질의당 1~3 도구 호출.
"강남 office cohort 알려줘"
median / p25 / p75 / sample_count / confidence
"강남권 cap rate 추이"
vacancy / NOI yield / capital yield / total return / rent index
"30평 250억 적정해?"
시장 ref + 편차% + market position + audit-defensible footnote
"어떤 데이터 있어?"
available cohort × sample 매트릭스
질문 → 도구 매핑
“11680 강남 호실 office 매매 5억 적정해?”
appraiseUnit-scale (호실) cohort 비교. median 대비 ratio + premium % + audit footnote. scale_warning=null (₩100억 미만이라 cohort 적합).
“강남 office 빌딩 10층 500억 적정한가?”
appraise (auto-routes building cohort)₩100억 이상 호가는 자동으로 building_type=일반 cohort 로 라우팅 (ADR-018). 강남 last_12m 빌딩 cohort: 표본 20건, median ₩267억, p25-p75 ₩196-504억. ₩500억 ≈ p75 → 정합 응답: "median 의 1.87배, p75 근접 (premium 영역)". 표본 부족 권역은 scale_warning=no_building_cohort + last_12m / 인접 권역 / indices.capital_yield 권장.
“서울 도심권 (CBD) office cap rate 최근 8분기 추이”
indices분기별 capital_yield 시계열 (8 row) + 연환산 cap rate %
“강남 / 도심 / 여의도 office 매매 median 비교”
pulse × 33 권역 median + 표본 수 + confidence 비교 표 (Starter 키면 일부 권역 403 → partial result + upgrade hint)
“Veacon 이 부산 office 데이터 있어?”
coverageBIFC (문현) / 센텀 cohort × 표본 수 + property/transaction 조합 매트릭스
자주 묻는 질문
ChatGPT 에서도 됩니까?+
ChatGPT 는 MCP 표준 미지원 (2026-05 기준). MCP 는 Anthropic 의 오픈 표준. Claude / Continue / Cline 등이 채택. ChatGPT 의 GPTs / Custom Actions 는 별도 트랙으로 follow-up.
Mac / Windows / Linux 다 됩니까?+
Claude Desktop 자체가 macOS / Windows / Linux 모두 지원. config 파일 경로만 OS 별 다름 (위 step 3 참조). MCP server 는 Node 18+ 가 동작하는 모든 환경에서 작동.
API key 가 config 파일 평문에 저장되는데 안전한가요?+
Claude Desktop config 는 사용자 홈 디렉토리 안의 일반 JSON. 시스템 표준 권한 (사용자 own-only). 추가 보안: macOS/Linux 는 chmod 600, Windows 는 사용자 ACL 만 read 권한 부여. 리서처 1인 1키 발급 (Team plan multi-key) + 키 노출 의심 시 dashboard 에서 즉시 revoke.
npm publish 는 언제?+
Q2 2026 후보. cohort 1 트라이얼 후 stability + API 시그니처 안정화 검증되면 npm 등록. 이후 1-line: `npm install -g @veacon/mcp`. 현재는 alpha 단계. manual build (cohort 1).
도구가 메뉴에 안 보입니다.+
Claude Desktop 완전 재시작 했는지 확인 (창 닫기 X, Cmd+Q / 시스템 트레이 종료). config JSON 문법 (trailing comma / 누락된 quote) 검토. 로그 점검: macOS `~/Library/Logs/Claude/mcp*.log`, Windows `%APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log`.
tool 호출 비용 (quota) 은?+
1 자연어 질의 = 1~3 tool 호출 (Claude 의 의도 감지 따라 다름). 각 tool = 1 API call. 보수적으로 잡으면 일 30 질의 = 약 60~90 콜 = 월 1,800~2,700 콜 (Pro plan 10,000 의 27% 수준).