API REST/Référence MCP/find_property_comparables

find_property_comparables

10 crédits

Trouve des biens similaires vendus récemment autour d'un point GPS pour estimer la valeur de marché d'un appartement ou d'une maison.

Paramètres

Les paramètres marqués * sont obligatoires. Fournissez les coordonnées GPS du bien à estimer (géocodez l'adresse si nécessaire).

Paramètre	Type	Défaut	Description
latitude*	number	—	Latitude WGS84 du bien à estimer.
longitude*	number	—	Longitude WGS84 du bien à estimer.
code_postal	string	—	Optionnel. Fallback administratif si les coordonnées GPS donnent trop peu de comparables.
commune	string	—	Optionnel. Fallback commune si les coordonnées GPS donnent trop peu de comparables.
type_local*	enum	—	Maison \| Appartement (seuls ces deux types sont supportés pour la recherche de comparables).
surface_min*	number	—	Surface minimum en m². Recommandé : surface cible − 20 %.
surface_max*	number	—	Surface maximum en m². Recommandé : surface cible + 20 %.
pieces	number	—	Nombre de pièces principales. Optionnel, affine la recherche.
radius_m	number	500	Rayon de recherche en mètres (max 2000).
max_age_months	number	12	Ancienneté maximale des transactions en mois (max 36).
limit	number	10	Nombre de comparables à retourner (max 20).
exclude_bulk_sales	boolean	true	Exclure les ventes en lot.

Demandez à Claude

Claude géocode automatiquement l'adresse et appelle l'outil avec les coordonnées :

Estime la valeur d'un appartement de 70m² au 5 rue de Rivoli Paris 75001 (lat: 48.8604, lon: 2.3483)

Exemple de réponse

{
  "target": { "lat": 48.8604, "lon": 2.3483, "type": "Appartement", "surface_range": "56-84m²" },
  "comparables": [{
    "distance_m": 187, "age_days": 63, "similarity_score": 0.94,
    "property": { "address": "15 RUE DE RIVOLI, 75001, PARIS 01", "type": "Appartement", "surface": 71, "rooms": 3, "price": 672000, "price_per_m2": 9465, "date": "2024-07-10" }
  }],
  "valuation_estimate": {
    "price_range": { "low": 545014, "mid": 649600, "high": 760032 },
    "price_per_m2": { "median": 9280, "used_surface": 70 },
    "confidence": "medium", "based_on_count": 8,
    "methodology": "Median price/m² of 8 comparable properties within 500m, last 12 months. Interval calibrated on dispersion=15-30% (n=731).",
    "interval": {
      "method": "iqr_p25_p75", "coverage_label": "50%", "basis": "cohort", "cohort": "dispersion=15-30%",
      "cohort_eligible_n": 731, "ratio_low": 0.839, "ratio_high": 1.17,
      "contract_version": "valuation-comparables-v1", "calibration_generated_at": "2026-08-26T07:27:19+00:00"
    },
    "confidence_factors": {
      "comparable_count": 8, "average_similarity": 0.58, "fallback_used": false,
      "positive_factors": ["comparable_count_medium", "cohort_well_measured"], "limiting_factors": []
    }
  },
  "_credits": { "used": 10, "remaining": 80 }, "query_time_ms": 298
}

Fourchette de surface ±20 %

Pour des résultats pertinents, définissez surface_min et surface_max comme la surface cible ± 20 %. Par exemple, pour un appartement de 70 m² : surface_min=56, surface_max=84. Le moteur peut élargir automatiquement le périmètre s'il trouve moins de trois comparables ; consultez fallback_used avant d'interpréter la valeur.

detect_flips

analyze_price_trends