MLIT Property Prices MCP

io.github.atushi1841v0.1.0Updated Oct 9, 2026

MLIT Japan real-estate transaction prices (XIT001) via Apify actor for AI agents and investors.

VerifiedSTDIODesktop onlyFinanceData & Analytics

Overview

AI-generated overview

Lets an assistant look up Japanese real-estate transaction prices from the MLIT XIT001 dataset through an Apify actor.

What it does
This server exposes Japan's Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) real-estate transaction price data, described as dataset XIT001, to an AI assistant. It is packaged as an MCP bundle and runs as a local process over stdio. The registry description says the data is reached through an Apify actor, so lookups are expected to be read-only price queries rather than edits.
When to use it
Useful when an assistant needs Japanese property transaction price figures for research, comparison, or investment context. It is a narrow, single-purpose data source, so it only makes sense if that specific dataset is what you need.
Requirements
Runs locally as an MCP bundle (mcpb) over stdio; desktop client only, no web execution. No authentication, environment variables, or headers are declared in the manifest, but the description mentions an Apify actor, which normally implies an Apify account or API token.
Before you install
The manifest declares no credentials, yet the description points to an Apify actor; Apify actors are commonly billed per event or per run, so check for usage costs before relying on it. The README bundled with this listing describes an unrelated X/Twitter sweepstakes automation project, so the documentation does not match the stated purpose and should not be trusted.

Installation

In SourceWeft

  1. Open MLIT Property Prices MCP in the dashboard and add it to a workspace.
  2. Enable the server for the chats that should use its tools.

Desktop only via STDIO. STDIO servers start a local process, so they need the SourceWeft desktop host.

Other MCP clients

Follow the launch instructions in the repository.

README

Kensho — X懸賞自動応募システム

X（Twitter）の懸賞応募（いいね・RT・フォロー）を完全自動化。 5アカウント で稼働、月1〜3万円の副収入を目指します。

クイックスタート

bash
cd /mnt/d/Project2/kensho
# セットアップpython -m venv ~/kensho-venvsource ~/kensho-venv/bin/activatepip install -e ".[dev]"pre-commit install
# テスト実行make test
# 収集のみpython kensho/kensho_collect.py --max-items 10 --pages 1
# 応募（1垢、最大N件）python kensho/kensho_apply_single.py atushi16 5
# 常駐デーモンpython kensho/daemon.py

ディレクトリ構成

/mnt/d/Project2/kensho/├── kensho/                       # 全Pythonコード│   ├── orchestrator.py           # オーケストレーター（15分おき）│   ├── kensho_collect.py         # CLIラッパー│   ├── kensho_apply_single.py    # 単一アカウント応募│   ├── daemon.py                 # 常駐デーモン│   ├── application/│   │   ├── applier.py            # 応募ロジック（Like/RT/Follow）│   │   ├── browser.py            # invisible_playwright Firefox制御│   │   ├── rate_limiter.py       # レート制限・動作時間管理│   │   ├── reply_generator.py    # リプライ生成（未使用）│   │   ├── session_manager.py    # Xセッション管理│   │   └── state.py              # 応募状態管理│   ├── core/│   │   ├── config.py             # 設定読み込み（YAML + Pydantic v2モデル）│   │   ├── logger.py             # ログ出力（loguru）│   │   ├── cleanup.py            # ゾンビプロセス掃除（psutil）│   │   ├── crash_guard.py        # クラッシュガード│   │   ├── encoding.py           # UTF-8ガード│   │   ├── lock.py               # PIDロック│   │   └── notifier.py           # 通知│   ├── scraping/                 # 収集エンジン│   │   ├── collector.py│   │   └── sources/              # 収集元サイト別パーサー│   ├── utils/│   │   ├── backup.py             # 自動バックアップ/復旧│   │   ├── keyring.py            # Xセッション管理│   │   ├── network.py            # ネットワークユーティリティ│   │   ├── process.py            # サブプロセス実行│   │   └── safety.py             # IP分離チェック│   ├── keepalive/                # ネットワーク監視│   └── tools/                    # 診断・保守ツール├── scripts/                      # シェルスクリプト（cron, health check）+ 収益系watchスクリプト│                                 #   （seo_rank_watch.py: dev.to/Apify順位監視、apify_store_check.py: ストア監査）├── tests/                        # pytest（104 passed, 4 skipped）├── data/                         # JSONデータ類├── logs/                         # ログ（日付別）├── config.yaml                   # 全体設定├── pyproject.toml                # プロジェクト管理├── .pre-commit-config.yaml       # pre-commit設定├── Makefile                      # タスクランナー├── .github/workflows/ci.yml      # GitHub Actions CI└── README.md

開発用コマンド

bash
make test       # テスト実行（104 passed）make lint      # Ruff Lintmake format    # Ruff Formatmake setup     # 依存関係 + pre-commit インストールmake coverage  # カバレッジレポート

情報検索

bash
# Xのツイート内容を読む（認証不要）web_search xfetch "https://x.com/user/status/123456789"
# Xの投稿を検索web_search xsearch "invisible_playwright reCAPTCHA"
# 5chのスレッドを検索web_search fch "懸賞 自動応募"

運用ルール

  • 稼働時間: 09:00〜22:00
  • 1セッション最大: 5件（config.yamlで調整可）
  • 日次上限: フォロー50 / RT 15 / いいね80 / 垢
  • アクション間隔: 15〜50秒（人間らしいランダム）
  • 応募方式: フォロー/RT/いいねのみ（リプライ廃止）
  • BOT対策: invisible_playwright + C++レベル指紋偽装 + アカウント別UA

5アカウント構成

アカウント役割バッチ数日次最大
@atushi16収集＋応募3回45件
@kudou_aoshi応募のみ5回50件
@chugakujuken応募のみ5回50件
@zin20120731応募のみ5回50件
@TankanNotes応募のみ5回50件

技術スタック

要素採用技術
ブラウザ自動化invisible_playwright (Firefox 150.0.1, C++レベル指紋偽装)
BOT検出回避reCAPTCHA v3 score 0.9, CreepJS零警告
設定管理Pydantic v2 型安全モデル (KenshoConfig)
ログloguru (自動ローテーション)
Lint/FormatRuff (pre-commit統合)
型チェックmypy (strict設定)
CI/CDGitHub Actions (Lint + 72テスト)
プロキシSOCKS5（アカウント別IP対応）
実行環境WSL2 (Ubuntu) on Windows 11

データ商品・外部API（収益化資産）

Apify Store — 86 Actors (PPE課金・無料枠あり)

  • マーケットプレイス: atushi1841のアクター一覧
  • 課金モデル: PPE (Pay Per Event) — 実行ごと課金、無料枠あり
  • 主力カテゴリ: メルカリ / Yahooオークション / 楽天 / SUUMO / 価格.com / 1688 / テレ東 / 他
  • 全アクター: seoTitle/seoDescription 完備 / 最小権限 / カテゴリ設定済み
  • レビュー獲得・外部掲載で可視性向上中（dev.to / GitHub / MCPレジストリ）

Gumroad — デジタル商品販売

  • 商品ページ: agyhq — アニメフィギュア価格データセット
  • 週次更新データを自動配信（GitHub Releases連動）

GitHub Releases — 週次データセット公開

  • リリースページ: atushi1841/kensho/releases
  • 毎週月曜 09:00 JST 自動公開（GitHub Actions）
  • ファイル: anime_figure_prices_weekly/YYYY-Www.csv.gz (≈900 KB)
  • スキーマ: figure_id / name / series / character / manufacturer / release_date / scale / msrp_jpy / lowest_price_jpy / highest_price_jpy / in_stock_count / offers(JSON) / fetched_at / confidence / sources_merged

MCP レジストリ — 10 servers 公開中

Kensho の MCP サーバー群を AI クライアント（Claude / Cursor / VS Code 等）から直接呼び出せるよう、主要レジストリに登録済み。

レジストリサーバー数状態
MCP 公式レジストリ10✅ active（io.github.atushi1841/*、検索）
Smithery6✅ description / icon / repositoryUrl 充実
mcp.so6📝 YAML 設定済（手動提出待ち）

公開サーバー（共に read-only・ローカルデータ・APIキー不要）:

  • kensho-sweep-mcp — 懸賞campaignデータ 1133件
  • kensho-kaku — ken-kaku.com 懸賞データ
  • kensho-kclub — kenshou.club 懸賞データ
  • kensho-kema — ke-ma.net 懸賞データ
  • japan-anime-figure-mcp — アニメフィギュア価格比較
  • tcg-price-japan — TCG（ポケモン）中古価格
  • japan-fuel-price-mcp — 国内燃料価格（都道府県別）
  • japan-minimum-wage-mcp — 最低賃金（47都道府県）
  • japan-ec-mcp — 国内EC価格比較
  • mlit-property-prices-mcp — 国土交通省 不動産取引価格（MCPBバンドル）

接続方法（mcp.so YAML 設定は mcp_so_configs/ 参照）:

json
{ "mcpServers": { "kensho-sweep-mcp": { "command": "python", "args": ["${__dirname}/main.py"] } } }

収益化経路: mcp.so 経由でアクターが見つかる → Apify Store（86 Actors, PPE課金）へ流入。

データセット仕様書

|- README_DATASET.md — 詳細スキーマ・ダウンロード方法・有償版(履歴データ)案内

関連リソース

  • Hermes Agent profile: kensho-sweeps
  • 設定ファイル: ~/.hermes/profiles/kensho-sweeps/config.yaml
  • cronジョブ: 15分おき（active_hours内のみ）
  • Obsidian vault: ../kensho-wiki/（プロジェクト外）

Source: README.md at commit 9e81ec2

Tools

0
Tool metadata has not been indexed yet.

Version history

1
  1. v0.1.0LatestOct 9, 2026