handaas/building-mcp-server
If you are the rightful owner of building-mcp-server and would like to certify it and/or have it hosted online, please leave a comment on the right or send an email to henry@mcphub.com.
The Building Big Data Service MCP provides comprehensive building and office address information query functions, aiding users in geographic distribution analysis and building occupancy analysis.
楼宇大数据服务
该MCP服务提供全面的楼宇和办公地址信息查询功能,包括企业办公地址查询、楼宇信息查询等,帮助用户进行地理分布分析和楼宇入驻分析。
主要功能
- 🔍 企业关键词模糊搜索
- 🏢 企业办公地址查询
- 📊 办公地址统计分析
- 🏗️ 楼宇信息查询
环境要求
- Python 3.10+
- 依赖包:python-dotenv, requests, mcp
本地快速启动
1. 克隆项目
git clone https://github.com/handaas/building-mcp-server
cd building-mcp-server
2. 创建虚拟环境&安装依赖
python -m venv mcp_env && source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
3. 环境配置
复制环境变量模板并配置:
cp .env.example .env
编辑 .env
文件,配置以下环境变量:
INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key
4. streamable-http启动服务
python server/mcp_server.py streamable-http
服务将在 http://localhost:8000
启动。
支持启动方式 stdio 或 sse 或 streamable-http
5. Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"handaas-mcp-server": {
"type": "streamableHttp",
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}
STDIO版安装部署
设置Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"building-mcp-server": {
"command": "uv",
"args": ["run", "mcp", "run", "{workdir}/server/mcp_server.py"],
"env": {
"PATH": "{workdir}/mcp_env/bin:$PATH",
"PYTHONPATH": "{workdir}/mcp_env",
"INTEGRATOR_ID": "your_integrator_id",
"SECRET_ID": "your_secret_id",
"SECRET_KEY": "your_secret_key"
}
}
}
}
使用官方Remote服务
1. 直接设置Cursor / Cherry Studio MCP配置
{
"mcpServers": {
"building-mcp-server":{
"type": "streamableHttp",
"url": "https://mcp.handaas.com/building/building_bigdata?token={token}"
}
}
}
注意:integrator_id、secret_id、secret_key及token需要登录 https://www.handaas.com/ 进行注册开通平台获取
可用工具
1. building_bigdata_fuzzy_search
功能: 企业关键词模糊查询
根据提供的企业名称、人名、品牌、产品、岗位等关键词模糊查询相关企业列表。
参数:
matchKeyword
(必需): 匹配关键词 - 查询各类信息包含匹配关键词的企业pageIndex
(可选): 分页开始位置pageSize
(可选): 分页结束位置 - 一页最多获取50条数据
返回值:
total
: 总数- 其他企业相关信息
2. building_bigdata_office_address_details
功能: 企业办公地址详情查询
根据特定的企业标识信息,查询和返回企业的办公地址相关数据,包括办公地址总数、每个城市的办公地址详细信息等。
参数:
matchKeyword
(必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业idaddress
(可选): 地区 - 支持筛选省/市,输入示例:"广东省,广州市"pageIndex
(可选): 分页开始位置keywordType
(可选): 主体类型 - name:企业名称,nameId:企业id,regNumber:注册号,socialCreditCode:统一社会信用代码pageSize
(可选): 分页结束位置 - 一页最多获取10条数据
返回值:
total
: 总数resultList
: 列表结果officeAddress
: 地址officeSourceType
: 地址来源officeSettleType
: 入驻方式 - 工商注册入驻,办公地址入驻estateName
: 所在楼宇estateId
: 楼宇id
3. building_bigdata_office_address_stats
功能: 企业办公地址统计分析
根据特定的企业标识信息,查询和返回企业的办公地址相关数据,包括办公地址城市、每个城市的办公地址数量等。
参数:
matchKeyword
(必需): 匹配关键词 - 企业名称/注册号/统一社会信用代码/企业idkeywordType
(可选): 主体类型 - name:企业名称,nameId:企业id,regNumber:注册号,socialCreditCode:统一社会信用代码
返回值:
officeCityStats
: 办公地址分布统计city
: 办公城市count
: 办公地址数量
4. building_bigdata_building_query
功能: 楼宇信息查询
支持通过楼宇名称、楼宇类型等查询指定地区的全部楼盘信息,包括楼宇名称、楼宇别名、楼宇地址、楼宇类型、楼宇入驻企业数量等。
参数:
matchKeyword
(可选): 查询关键词 - 查询楼宇名称/楼宇别名包含关键词的楼盘pageIndex
(可选): 分页开始位置address
(可选): 地区 - 支持筛选省/市,输入示例:"广东省,广州市"pageSize
(可选): 分页结束位置 - 一页最多获取10条数据estatePropertyType
(可选): 楼宇类型 - 写字楼,产业园,综合体,公寓酒店,展会中心
返回值:
total
: 总数estateName
: 楼宇名称estateId
: 楼宇idestateAliasName
: 楼宇别名estateAddress
: 楼宇地址estatePropertyType
: 楼宇类型estateEnterpriseCount
: 楼宇入驻企业数量
使用场景
- 企业内部管理: 了解办公地址布局和楼宇分布
- 商业分析: 进行市场地理分布分析
- 政府机构: 企业信息核实或决策辅助
- 房地产行业: 楼宇入驻情况分析
- 商业合作: 查找特定区域的企业分布
- 市场调研: 区域商业活跃度分析
使用注意事项
- 企业全称要求: 在调用需要企业全称的接口时,如果没有企业全称则先调取building_bigdata_fuzzy_search接口获取企业全称
- 分页限制: 办公地址查询一页最多获取10条数据,企业搜索一页最多获取50条数据
- 地区筛选: 支持按省市进行地区筛选,格式为"省份,城市"
- 楼宇类型: 支持按写字楼、产业园、综合体等类型筛选
使用提问示例
building_bigdata_fuzzy_search (企业关键词模糊搜索)
- 帮我查找包含"腾讯"关键词的企业信息
- 搜索与"阿里"相关的企业列表
- 查询名称中包含"抖音"的公司
building_bigdata_office_address_details (企业办公地址详情查询)
- 查询腾讯科技有限公司的办公地址详情
- 阿里巴巴集团在北京有哪些办公地点?
- 抖音在上海的办公地址信息
building_bigdata_office_address_stats (企业办公地址统计分析)
- 统计腾讯在全国各个城市的办公地址分布
- 阿里巴巴的办公地址城市分布情况
- 华为在各个城市的办公地址数量统计
building_bigdata_building_query (楼宇信息查询)
- 查询深圳市南山区的写字楼信息
- 搜索北京中关村的产业园楼宇
- 查找上海浦东新区的综合体楼宇信息