Korea Realty MCP Server

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. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 지역의 가격 **수준** 비교는 이게 기본값이다. 이상치 필터(계약해제 제외 + **직거래 중** 같은 평형대 중개거래 중앙값의 50% 미만만 제외)가 적용돼 realty_region_price_stats의 미필터 평균과 값이 다르며, **수준이 갈리면 이쪽을 우선하라**. 월별 **추이**가 필요하면 region_price_stats, 단지가 특정되면 search_complexes. 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.

유찰이 쌓여 최저입찰가가 크게 떨어진 경매 물건을 골라낸다. 유찰이 누적돼 최저입찰가가 크게 떨어진 물건을 찾는다. "○○에서 유찰 많은 물건"은 sido/sigungu로 좁혀라. 유찰이 많다는 건 싸다는 뜻이기도 하지만 권리관계·물건 하자 등 팔리지 않는 이유가 있다는 뜻이기도 하다. 결과를 추천으로 제시하지 말고 확인이 필요한 후보로 제시하라. **같은 축의 다른 문**: realty_search_auctions(min_bid_count)로도 유찰 물건을 거를 수 있다 — 조건 필터·목록이 목적이면 그쪽, 저감 큰 후보 발굴(극단 할인 컷 포함)이면 이쪽. 둘을 합쳐 세지 마라(같은 물건이 양쪽에 나온다).

경매 사건 하나의 유찰 이력·가격 변동·물건 사진을 조회한다. 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. **최저가(min_bid_10k)가 없는 행에는 `kind_note`가 붙는다 — 그 행은 입찰 기일이 아니다**(원천 전수에서 최저가·유찰 표기는 kind_code=01에만 붙는다). fail_count가 기일표의 유찰 행 수와 다르면 `fail_count_note`가 그 이유를 댄다 (출처가 목록 원천 vs 기일표로 갈린다) — 둘을 합쳐 세지 마라. tracking·price_events는 2026-07-23 이후 일일 스냅샷 비교분이라 비어 있을 수 있다(비어 있음 ≠ 변동 없음, court_schedule이 정본). ⚠️ court_schedule이 빈 물건(기일표 미수집)의 `current_min_bid_10k`는 건별 `min_bid_source`를 봐야 한다 — item_list면 낡았을 수 있어 min_bid_note가 함께 온다. 그 경우 현재 최저가를 단정하지 말고 note를 사용자에게 전하라(목록·상세와 같은 경고).

이 경매 물건 낙찰받으면 뭘 떠안나 — 말소기준·인수/소멸·임차인 대항력·인수액. 법원 원장(매각물건명세서의 최선순위 설정·인수되는 권리 문구)에 사용자가 준 등기부 권리·임차인을 더해 **규칙으로 정해지는 부분만** 판정한다(LLM 없음): 권리 타임라인과 말소기준권리, 권리별 인수/소멸, 임차인별 대항력(전입 다음 날 0시 경계)·우선변제(확정일자 순위)·최우선변제(금액표는 말소기준이 아니라 최선순위 담보물권 설정일 기준), 예상 낙찰가를 주면 인수액 범위. 사용법: 사용자가 등기부등본을 첨부했으면 **그 문서를 읽어** registry_entries에 갑구·을구 권리를 순서대로 넣어라(이름·주민번호 제외). 임차인 정보가 있으면 tenants에. 둘 다 없으면 법원 원장만으로 돌리고 `on_hold`에 못 본 것이 적힌다. 경계 — 그대로 전하라: ①**법원 문구가 엔진 판정보다 앞선다**(충돌은 `conflicts`). ②명세서 칸이 공란이면 '인수 없음'이 아니라 **못 봄**이다(`assumption.verdict='not_seen'`). ③유치권·법정지상권· 분묘기지권·가처분의 피보전권리는 사실판단이라 **판정하지 않고** `on_hold`에 점검표로 준다. ④등기부↔명세서 말소기준이 다르면 `cross_check` 경고. ⑤결과는 **정보 제공이지 법률 자문이 아니다** — 등기부·현황조사서·매각물건명세서 원문 대조를 권하라(`disclaimer`). 등기부 없이 원장만이면 realty_get_auction_case(rights_analysis=true)와 같은 결과다.

"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. **"감정가 12억에 최저가 7.68억이면 몇 번 유찰됐나"는 이 도구가 아니다** — 그건 낙찰 통계가 아니라 저감 산수다(최저가 = 감정가 × (1−저감률)^유찰횟수, 법원별 저감률 실측표와 예시는 realty_policy_rules(topic='auction_rights', section='minimum_price_reduction')). 사건번호가 있으면 realty_auction_history의 기일별 이력이 정본이다(T-2026W34-353 피드백). 표본의 집계 기간은 응답의 `sample_period`(매각기일 min~max)에 있다 — "요즘"류 질문에는 이 범위를 함께 전하라. 기간을 좁히는 파라미터는 백엔드가 지원하지 않는다 (요청해도 조용히 무시됨을 실측했다 — 그래서 노출하지 않는다). usage_name에 '빌라'를 넣으면 표준 분류인 '다세대'로 자동 매핑해 집계한다(원문 '빌라'는 소수 비표준 표기 행만 잡혀 표본이 조용히 왜곡된다 — 응답에 매핑 사실이 공시된다). 연립주택 통계는 usage_name='연립주택'으로 따로 물어라. **평형을 섞지 마라(2026-08-16 축 신설)**: 응답의 `by_area_band`가 전용면적대별 낙찰가율이다. 2026-10-17 실측(사건 중복 제거): 아파트 전국 전체 78.8%인데 전용 59㎡ 이하 75.7%, 60~84㎡ 81.4%, 서울은 82.4% vs 98.1%다. 대상 물건의 평형을 알면 `area_band`로 좁히고, 지역 요약 하나로 입찰가를 정하지 마라. '면적 미상' 밴드는 공고에 면적 표기가 없거나 공고 원장에 사건이 없어 면적을 못 붙인 사건이지 0이 아니다. **이 축의 자리(경매 가격판단 3종 중)**: 이 %는 **감정가 대비** 통계다. 특정 물건이 실거래 **시세** 대비 싼지는 realty_compare_auction_vs_market이 자동 계산한다 — 분모가 다르니 두 %를 한 문장에 섞지 마라(감정가는 시세와 다른 시점·기준의 값이다).

시공사·시행사별 분양 성적 — 공고 수·공급 세대·무순위(줍줍) 세대와 비율·청약 1순위 배수·미달 세대. "○○건설 분양 성적", "GS건설 현장 무순위 많이 나왔나", "대전 시공사별 분양", "이 시행사 다른 현장은"류 질문의 자리다. builder(또는 developer)를 주면 그 회사 행과 **현장 목록**(단지·지역·공고일·공급· 무순위·비율·시행사)을, 아무것도 안 주면 공급 상위 N개 회사 순위를, region(시도)을 주면 그 시도로 좁힌다. 행마다 같은 창의 **전국 비율(baseline)**이 비교 기준으로 붙는다. **결론에 반드시 옮길 것**(meta.disclosures): · 무순위 세대는 **최종 미분양이 아니다**(당첨 후 계약 포기분 재공급). 무순위 뒤 남은 것은 별도 필드. · 청약홈 밖 공급(지주택·자체분양·선착순·임의공급)은 없다 — 대구처럼 선착순으로 빼는 지역은 비율이 낮게 나온다. · **재무 건전성 판정이 아니다** — PF·부채·보증은 DART 영역. "위험"·"부실" 같은 낙인을 붙이지 말고 수치와 전국 비율만 전하라. · 공동시공은 각 사에 전량 귀속, 회사명 묶음은 우리 규칙, 무순위 연결률은 meta.match_rate. view='sites'는 "무순위 청약에서도 신청이 모자란 단지" 목록이다 — 최근 회차 미달 세대(청약 미달이지 미판매· 계약 결과가 아니다)와 시군구 미분양 추이. 그 뒤 선착순 판매 여부는 모른다(meta.disclosures). **브랜드명(자이·래미안)으로 공고 개수를 세는 질문은 이 도구가 아니다** — realty_notice_facts(keyword).

선언된 양도가·취득가·필요경비·보유기간에 **양도소득세 세율표를 결정론으로 적용**한다 — 기본·단기·분양권 세율, 장특공제 표1, 기본공제, 다주택 중과(선언), 지방소득세 10%. 두 번째 자산을 주면 **같은 해 합산 vs 연도분산 vs 차손통산**을 비교해 어느 쪽이 유리한지 산출한다. "지금 팔면 양도세 얼마?"·"두 채를 올해 같이 팔까 나눠 팔까?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 입력 전부 **선언**이다 — 보유기간 기산·주택 수·조정대상지역 해당은 사실판단이라 서버가 판정하지 않는다. ② **1세대1주택 비과세·12억 초과 고가주택 안분· 감면 특례는 계산하지 않는다**(not_curated) — 이 결과는 양도 전액이 과세된다는 전제다. **그렇다고 사용자를 밖으로 내보내지 마라 — 계산기가 없을 뿐 갈림길 지도는 우리에게 있다**: `realty_policy_rules(topic='one_home_exemption_map')`이 5관문(세대·1주택· 보유2년·조정지역 거주2년·12억)과 5경로(일시적2주택·상속·합가·부득이한 사유·상생임대)를 확인 체크리스트와 함께 준다. 비과세 가능성이 보이면 **거기부터** 가고, 그 관문을 다 훑고도 사실판단이 남을 때 비로소 홈택스 모의계산·세무사를 안내하라. ③ 세율표·필요경비 분류·중과 경과조치의 원문·근거 조문은 realty_policy_rules(topic=capital_gains_tax)가 진실원이고, 조정대상지역 지정 현황은 topic=regulated_area다. 응답의 traps·pending_legislation·disclaimer를 함께 전하라.

경매 물건의 최저입찰가를 같은 단지 실거래 시세와 대조해 할인율·표면수익률을 낸다. 기본은 **오늘 이후 기일 물건만**이다(지난 기일이 섞여 나오던 결함 수리, 2026-08-08). 주소·단지명 정규화 정확매칭으로 붙이며, 감정가가 기준선의 50~150% 범위인 건만 비교한다 (지분경매·특수물건을 배제하기 위함). 결과의 `signal`은 주의/관심/보통/낮음/판정보류다. **시세 기준선은 같은 단지의 같은 면적대(±10%) 실거래 평균이다**(2026-08-16 수리 — 종전엔 단지 전 평형 혼합 평균이라 대형·소형이 섞인 단지에서 할인율이 통째로 어긋났다). 면적을 맞추지 못하면 `discount_vs_market_pct`는 **null**이고 signal은 '판정보류'다 — 그 자리를 `discount_vs_all_types_pct`(혼합평균 대비)로 대신 채워 말하지 마라. ⚠️ 유찰 물건은 `auction.min_bid_source`를 확인하라 — item_list면 최저가가 낡았을 수 있고(`min_bid_note` 동봉) 그 최저가로 계산된 할인율·수익률도 함께 틀어진다. 이 도구는 다른 도구보다 느리다(출처 조회 포함 2~4초). **이 축의 자리(경매 가격판단 3종 중)**: "이 물건 싸?"는 이게 1차다(시세 자동 조인). 입찰가 책정은 realty_auction_sale_rate(감정가 대비 실제 낙찰가율)와 함께 쓰되, 이 도구의 할인율(시세 대비)과 낙찰가율(감정가 대비)은 **분모가 달라 섞으면 안 된다**. 기준 시세를 손으로 잡을 땐 realty_area_price_bands(수준)/region_price_stats(추이).

[유료] 여러 지역의 매매·전세 시세와 추이를 나란히 비교한다. 갈아타기·투자처 비교용. "어디가 제일 ○○해?"류 순위·탐색 질문은 무료 realty_region_rankings로 먼저 좁혀라 — 이 도구는 비교 대상이 정해졌을 때 쓴다. ⚠️ 지역별 `warning_baseline`·`warning_dispersion`을 avg_price보다 먼저 읽어라 — 이 소스는 이상치 미필터·단지급 혼합이라 avg_price를 그대로 "그 지역 시세"로 인용하면 특정 단지와의 비교 결론이 뒤집힌다(realty_region_price_stats와 같은 공시다).

특정 단지·특정 평형의 최근 6개월 매매 실거래를 건별(계약일·층·가격)로 조회한다. 평형별 시세 요약만 필요하면 realty_search_complexes의 prices_by_area로 충분하다. 응답에는 **층 밴드별 시세 집계 `price_by_floor_band`**(저층~초고층 밴드별 평균가·건수· 최저 밴드 대비 프리미엄 %)가 함께 온다 — "저층 사면 손해야?", "고층 프리미엄 얼마야?"류 **층별 시세 질문은 이 도구가 담당**이다(한 단지·건별). 여러 단지 층 분해·기준일 전후 비교· 6개월 넘는 창은 realty_region_price_stats(compare_from) 한 번으로. transactions는 **계약일 내림차순**이고, average_price·median_price는 그 정렬 기준 최근 5건(summary_basis에 그 5건을 그대로 싣는다)이다. 이상 거래는 지우지 않고 `outlier=true`로 표시만 하며(판정 근거는 outliers.method), 층 밴드에는 이상치 제외 값을 `*_ex_outliers`로 병기한다 — **밴드 프리미엄이 몇 건의 산물인지 확인하고 말하라.** **이름이 더 긴 이웃 단지는 분리해서 뺀다**('○○센트레빌'에서 '○○센트레빌Ⅱ'). 무엇을 뺐는지·못 가른 면적이 무엇인지는 `meta.complex_isolation`에 그대로 실린다. **못 가른 것은 빼지 않고 못 갈랐다고 적는다** — 그 평형 수치는 단정하지 말고 그 사실을 함께 전하라. **면적은 사용자가 말한 단위 그대로 넣어라 — 환산은 서버가 한다**: - ㎡로 말했으면 → area_m2_exclusive(전용 84㎡ → 84) / area_m2_supply(공급 112.8㎡ → 112.8) - 평으로 말했으면 → pyeong_supply(분양 "34평") / pyeong_exclusive(전용 실평수 25.4평) **평형을 모르면 면적 없이 불러라** — 거절하지 않고 이 단지의 평형별 요약과 평형마다 다시 부를 인자를 준다(평형을 추측해 넣지 마라). '최근 거래 있었나'는 그 요약의 latest_contract로 답한다. ㎡ 값을 평 인자에 넣으면 조용히 환산하지 않고 사유와 두 방향 출구를 값으로 적어 거절한다. 이 도구는 매매 전용이다 — 전월세는 realty_complex_rent_by_pyeong을 쓴다. 매매 창이 얇은 신축은 분양권·입주권 전매 거래를 `presale_rights_trades`에 **따로** 싣는다(전매가 — 매매 시세 아님).

단지의 평형별 전세 보증금·월세 중앙값을 조회한다. 전세가율(전세÷매매)의 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㎡ ÷ 3.3058 ÷ 0.745 반올림) 기준이다.

[유료] 단지 하나의 시세·전세·기본정보를 통합 조회한다. 입지는 **location.facts(원시값)로 답하라** — 최근접역 이름·직선거리, 반경 500m·1km 안 정류장·병원·마트 수와 1km 안 초·중·고 수를 poi 원장에서 직접 센 값이다. location.overall_score·scores는 미검증 참고값이라(location.score_demotion) 순위·비교·'입지 좋음' 판정에 쓰지 마라. 응답에 좌표(latitude/longitude)와 complex_key가 들어 있다 — 이어서 realty_poi_nearby(시설 목록)·realty_predict_price(예측)에 그대로 넣어 심층 분석하라.

지역 인구·가구·고령화·순유입 통계를 조회한다. 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. households는 동명 시군구(중구·서구 등)에 시도를 붙여야 한다('서울특별시 중구') — 원천은 단명으로 적지만 행정코드로 구를 가른다. 시도 없이 '중구'만 주면 후보와 retry를 돌려준다.

사건번호로 경매 물건의 상세를 조회한다. 재매각 사건의 입찰보증금처럼 **사건마다 다른 매각조건** 질문도 사건을 특정하는 여기서 시작한다. 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). `rights` 자체는 법원 공시의 전달이다 — 답할 때 rights.disclaimer를 함께 전하고, 등기부·임차인 현황 전체가 아님을 밝혀라. 규칙으로 판정한 권리분석(말소기준·인수/소멸·대항력)이 필요하면 `rights_analysis=true`(원장만) 또는 realty_auction_rights_analysis(등기부·임차인 입력)를 써라. rights가 null이면 명세서 미수집·보류 상태(rights_note에 사유)이므로 권리관계를 절대 지어내지 말 것. ⚠️ `rights.claim_amt_10k`는 **경매신청 채권자의 청구금액**(만원)이다 — 임차인 보증금이 아니다(claim_amt_note 참조). 보증금 액수는 이 데이터에 없다. `min_bid_source`가 item_list면 최저가가 낡았을 수 있다 — 함께 오는 `min_bid_note`를 사용자에게 전하고 단정하지 마라(목록 도구와 같은 경고다). 유찰 이력·기일별 저감·사진은 realty_auction_history가 담당이다. 재매각 보증금 비율은 법원이 사건마다 정하는 특별매각조건이라 규범 표에 없다 — 응답에 그 값이 없으면 매각물건명세서·매각기일 공고에서 확인하라고 전하라(비율을 기억으로 단정하지 말 것). **이 축의 자리** — 사건번호·법원명을 **따로 받아 구조화 필드**로 돌려주는 상세가 이 도구다. `search` 결과의 id(`"법원명|사건번호"`)를 그대로 들고 있다면 `fetch`가 그 덩어리를 쪼개지 않고 받아 문서형 텍스트로 준다 — 둘은 대체재가 아니라 입력·응답 형태가 다른 짝이다. 조건으로 여러 건을 훑는 것은 `realty_search_auctions`다.

[유료] 지역의 투자 위험도를 변동성·유동성·공급압력 축으로 점수화한다. 응답의 disclaimer(통계 요약이며 투자 권유 아님)를 사용자에게 반드시 함께 전달하라.

내 조건에서 쓸 수 있는 대출 상품을 상품별로 나란히 판정한다. **"내 조건이면 어떤 대출을 쓸 수 있나"**를 상품별로 나란히 낸다 — 사용자가 어느 규칙 토픽을 물어야 할지 몰라도 되게 하는 라우터다. 이 도구가 존재하는 이유: 대출 규칙이 상품별 토픽 7곳에 흩어져 있어서, 지금까지는 **호출자가 어느 토픽을 물어야 할지 알아야** 했다(2026-08-14). 용도·지역·주택수만 주면 **쓸 수 있는 상품과 못 쓰는 이유**를 함께 낸다. 경계: ① **주택 수·생애최초·신혼은 선언**이다(서버가 사실판정하지 않는다) ② **한도 금액을 계산하는 건 구입 목적의 은행권뿐**이고 그건 realty_loan_limit이 한다 — 이 도구는 **자격 대조와 라우팅**이다 ③ 전세·중도금은 보증기관·사업장이 지배해 **한도를 계산하지 않는다**, 전세반환은 **경과조치 해당 여부가 서류로 보는 사실판단**이라 계산하지 않는다 ④ 규칙의 근거·불확실성은 각 상품 토픽(응답의 `topic`)에 있으니 함께 읽어라.

선언한 조건으로 주택담보대출 규제 상한을 결정론으로 계산한다. 선언된 조건(지역·시가·차주 유형·소득)에 대해 **주담대 규제 상한**을 결정론으로 계산한다 — LTV 상한액, 수도권·규제지역 가액구간 한도(6/4/2억), 만기 상한(30년), 스트레스 DSR 반영 최대 대출액과 **어느 규제가 최종 상한인지**(binding). "10억 집, 생애최초, 연소득 8천이면 얼마까지 나와?"류 질문의 자리다. 경계를 지켜라: ① 차주 유형은 **선언**이다 — 생애최초·주택 수 해당 여부는 사실판단이라 서버가 판정하지 않는다(응답 inputs_declared가 그 선언을 에코한다). ② 결과는 규제 상한이지 **대출 승인·확약이 아니다** — 은행 심사(소득 인정·방공제·신용도)로 더 줄 수 있다. ③ **DSR 상한은 금리유형(rate_type)에 따라 크게 갈린다** — 기본값 '변동'은 스트레스 금리 전액 가산이라 가장 작은 값이다. 사용자가 상품을 안 정한 상태면 `dsr.by_rate_type` 비교표를 함께 전하고 "N억까지만 된다"고 단정하지 마라. ③ 규칙 원표·근거는 realty_policy_rules(topic=loan_rules), 규제지역 지정 현황은 topic=regulated_area, 생애최초 취득세 감면의 세율표 본체는 topic=acquisition_tax. 특정 분양 공고에 대한 시점별(계약금·중도금·잔금) 자금 판정은 realty_presale_funding_plan. 응답의 uncertainties·disclaimer를 사용자에게 함께 전하라.

단지 입지를 **원시값**으로 답한다 — "역세권이야? 학군 어때? 병원 가까워?" 담당. **답은 행마다 맨 앞의 location_facts로 하라**: 최근접 지하철역 이름·노선·직선거리(m, 상한 없음 — 시골 단지는 30km도 그대로 나온다), 반경 500m·1km 안 역·버스 정류장 수, 1km 안 초·중·고 수와 최근접 초등학교 거리, 반경 안 병원(전 의료기관·병원급 분해)·마트 수. 전부 poi 원장에서 직접 센 값이라 재현할 수 있다. "역세권이야?"는 subway.nearest_distance_m와 walk_band로, "초품아야?"는 schools.nearest_elementary로 답하라. 같은 행의 transit_score·school_score는 **미검증 참고값**이다(응답 score_demotion) — transit 90점 이상이 82%(2026-10-17)이고 역이 5km 넘게 떨어진 단지도 90점이 나와 변별력이 없다. **점수로 순위를 매기거나 '역세권·학군 좋음'을 판정하지 마라.** 점수가 null이면 미측정이지 0점이 아니다. 학군 점수는 진학률·학원·학교 수 합성(v5)이지 학교 배정이 아니다. complex_key/complex_name이면 단지 행(원시값은 앞 5개 단지), region만 주면 지역 집계 + 점수 상위 5 단지(점수 순이라 순위로 인용 금지). 여러 단지는 단지마다 부르지 말고 realty_search_complexes 한 번으로 받되 순위는 price_per_exclusive_m2로. 점수가 없는 단지도 색인에 좌표가 있으면 원시값을 준다. 없는 단지는 not_found — 지어내지 말고 realty_search_complexes로 실존부터 확인하라. complex_key는 공백 1칸으로 정규화돼 다른 도구에 그대로 넣을 수 있다. 시설 **목록**(이름별 거리)이 필요하면 [유료] realty_poi_nearby. **거주 후기·평판("살기 좋대?"·"주민들 평 어때?")은 이 데이터에 없다** — 시설 개수는 평판의 대용이 아니니 그런 질문에는 이 도구를 부르지 말고 데이터에 없다고 답하라.

한국 기준금리·KOSPI·M2, 미 연준금리·S&P500 등 거시 지표의 월별 시계열을 조회한다. "금리가 집값에 어떤 영향?"류 배경 분석용. ⚠️ 계열마다 신선도가 다르다 — 원천·공표 주기가 달라 최신 달이 계열마다 갈린다(예: M2는 공표가 한두 달 늦다). 계열별 실제 최신 시점은 응답 meta.series_as_of가 정본이다 — 이 설명에 날짜를 적지 않는다(적힌 날짜는 낡는다). 밀린 계열을 "지금 금리"로 인용하지 말고 반드시 그 계열의 시점을 함께 밝혀라.

[유료] 미분양 추이와 시장심리지수를 한 번에 조회한다. 매수 타이밍 판단의 거시 신호. 준공후 미분양(unsold_completed, 지역 합계)도 같은 모양으로 싣는다. sigungu를 주면 시군구 미분양 추이(unsold_sigungu)를 별도 키로 덧붙인다. 기본 창은 **6개월**이다(방향 판단에 필요한 최소). 더 긴 추이가 필요하면 months를 올리되, 전국 조회에서 창을 넓히면 오래된 달부터 예산에 맞춰 떨어지고 그 사실이 meta.truncated·meta.truncated_note에 값으로 실린다 — region을 지정하면 전 창이 온다.

투기과열지구 정비사업 물건을 지금 사면 조합원 지위를 승계받는지 판정한다. 투기과열지구에서 재건축·재개발 물건을 **지금 사면 조합원 지위를 승계받을 수 있는지**를 도시정비법 39조 2항으로 결정론 판정한다 — 투기과열지구 여부(regulated_area) × 사업 유형 × 진행 단계(서울은 정보몽땅 목록에서 자동 결합). "한남3구역 지금 사도 입주권 나와?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 판정은 **원칙 제한 여부**까지다 — 예외(양도인의 근무·질병·상속·해외이주, 10년 소유+5년 거주 등)는 양도인 사정의 사실판단이라 갈림길로만 주고, **사업지연 예외 3종은 인가일·착공일 데이터가 없어 판정 불가를 실토한다**. ② 재개발엔 부칙 함정(2018-01-25 이전 사업시행인가 신청 구역은 제한 밖)이 있어 선언 없이는 단정하지 않는다. ③ 제한이 없어도 **토지거래허가구역은 별개 제도**다(서울 전역 지정 중 — 실거주 의무 등). ④ 조문 원문·예외 전체 목록은 realty_policy_rules(topic=redevelopment_rules), 투기과열 지정 현황은 topic=regulated_area, 분양자격 자체가 불확실하면 topic=redevelopment_entitlement, 사업장 목록·단계 열람은 realty_redevelopment. 응답의 exceptions·disclosures를 함께 전하라.

지역의 입주 예정 물량을 연월별로 집계한다. 지역의 입주 예정 물량을 연월별로 집계한다 — "○○ 입주장 리스크 있어?", "내년에 입주 물량 얼마나 쏟아져?"류 질문용. 입주 몰림은 전세가 하락·역전세 압력 신호다. **region·sigungu를 둘 다 비우면 전국 호출**이고 응답에 `by_sido`(시도별 세대·공고 수, 세대 내림차순, 시도 미상 공고는 sido=null로 따로)가 실린다 — 시도 비교에 시도마다 따로 부르지 마라. **기본 창은 오늘부터 앞이다** — from_ym을 안 주면 이번 달에서 시작하므로 months=12는 "앞으로 12개월"이지 "최근 12개월"이 아니다. **과거를 물었으면 from_ym을 과거로 줘라** (최근 12개월 = from_ym='YYYYMM'(12개월 전) + months=12). 응답 meta.window_direction이 그 회차의 창이 과거인지 미래인지를 라벨로 실토하니 결론에 기간을 그대로 밝혀라. **하한 집계다** — 청약홈 공고(2020-02 이후) 기반이라 공고 없는 공급(민간임대·후분양 일부)이 빠지고, 무엇보다 **공고는 입주 평균 30개월 전에 난다**(전국 실측). 그래서 조회 구간이 오늘+30개월을 넘어가면 그 구간 입주분은 아직 공고조차 안 된 것이 대부분이다. 실사고: 세종 2028~2030 조회에 676세대가 나오자 "입주장 리스크 없음"으로 답했으나 실제 계획은 그 6배였다. 응답의 **`reading` 문장을 결론에 그대로 반영하라** — `interpretation`이 `lower_bound`면 "물량 없음/적음"이라 말하지 말고 "공고된 것만 N세대(하한)"라고 답해야 한다. `coverage.region_recent_annual_rate`(그 지역 최근 공고 실적)와 비교해 값이 크게 낮으면 공급이 끊긴 게 아니라 공고 시차다. **그때는 realty_supply_pipeline을 이어서 부르거나 include_pipeline=true로 함께 받아라** — 사업승인은 났지만 아직 공고 안 난 물량이 거기 있다(세종 실측: 이 도구 676세대 → 파이프라인 3,483세대). 단 **두 축의 세대수를 더하지 마라**(이중계상) — 공고가 난 단지는 승인 목록에도 남아 양쪽에 다 잡힌다. 파이프라인 쪽 값이 상위 집합에 가깝다.

빌라·오피스텔·단독주택·토지의 매매 실거래가를 조회한다(아파트는 이 도구가 아니다). **아파트는 이 도구가 아니다.** 빌라(다세대·연립)·오피스텔·단독주택·토지 **전용** 실거래 **매매가** 조회다 — 응답 = 최근 거래(recent) + 집계(stats: 표본 수·가격·상위 구성). 질문에 '아파트'가 있으면 여기서 멈추고 아파트 축으로 가라 — 지역·법정동 월별 추이는 realty_region_price_stats, 단지·평형별 시세는 realty_search_complexes, 단지 평형의 건별 내역(계약일·층·가격)은 realty_complex_pyeong_price다. **셋 다 region에 '강남구 대치동'처럼 법정동을 그대로 받는다** — 동 단위로 좁히려고 이 도구로 오지 마라. property_type 네 값 중 아파트에 가까운 것은 없고, 아무거나 고르면 **응답은 200이고 행도 채워져 나오므로 틀린 줄 모른다**(2026-08-23 PlayMCP QA 실측: '강남구 대치동 아파트 최근 실거래가'에 villa 5건이 아파트로 답해졌다). **매매 데이터만 있다** — 전월세를 물으면 이 축엔 데이터가 없다고 답하라(추정 금지). **도시형생활주택은 property_type에 없고 가를 수도 없다** — 원천에 유형 코드가 없어 아파트·연립다세대·오피스텔 신고에 섞여 있다. villa/officetel 값을 도시형생활주택 시세로 부르지 말고 섞여 있다고 밝혀라(응답 urban_housing_notice). 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). 경매에 나온 빌라·다세대(지분 물건 포함)의 입찰가를 정할 때 **견줄 실거래 시세**도 여기서 잡는다.

입주자모집공고 원문에서 추출·검증한 팩트시트를 항목별로 준다. 입주자모집공고 **원문**에서 추출·검증한 팩트시트 — 전매제한·재당첨제한·거주의무· 거주요건, 청약 일정, 층별 분양가표(대지비·건축비·회차별 납부액), 특별공급 배정, 발코니 확장·유상옵션 가격, 중도금 회차 일정, 예비입주자 규칙. 전매제한 기간, 재당첨 제한, 거주의무, 특별공급 자격·배정, 층/타입별 분양가, 발코니 확장비·유상옵션 금액, 중도금 회차와 납부일 — 이 값들을 묻는 질문이 이 도구의 자리다(추정하거나 웹에서 찾을 필요 없이 공고 원문 값이 나온다). 모든 값에 공고 쪽 번호(`p`)가 붙으니 답변에 notice_version(공고 판본)과 쪽 번호를 함께 제시하라. 팩트시트 미추출 공고는 원문 앞쪽(단지 주요정보 표) 텍스트를 unverified_source_text로 준다 — 수치 인용 시 "공고 원문 기준·미검증"을 명시하라. 상세 조항 전문(특공 소득기준, 부적격 처리 등)은 realty_notice_text로 원문 쪽을 직접 읽어라. 여기 없는 값은 지어내지 말 것. ⚠️ 큰 공고는 팩트시트 전체가 도구 결과 한계(64KiB)를 넘는다. 그때 **큰 절부터 떼어** 보내고 `meta.truncated`·`meta.omitted_sections`(절 이름·크기·되부르는 인자)에 그 사실을 적는다 — 뗀 절은 `section='분양가'`처럼 이름을 지정해 전문으로 받아라. **팩트시트에 없다고 공고에 없다고 답하지 마라**(못 봄 ≠ 없음). `keyword`는 단지명 일부이자 **브랜드**다('자이'·'힐스테이트'): 여러 공고가 걸리면 후보와 **걸린 총 건수(total_matched)**를 준다 — "자이 브랜드 공고 몇 개야?"는 keyword 하나로 여기서 센다(시공사 단위 분양 성적은 realty_builder_presale_record).

입주자모집공고문 원문을 쪽 단위로 읽어 준다. 입주자모집공고문 원문을 쪽 단위로 읽는다 — 팩트시트에 없는 세부(특별공급 소득·자산 기준, 부적격 처리, 계약 유의사항, 옵션 품목 상세)는 이 도구로 원문을 직접 확인하라. 표가 있는 쪽은 pdftotext 특성상 정렬이 깨질 수 있다 — 열 해석이 애매하면 단정하지 말 것. 여러 낱말은 AND로 묶인다('가점제 추첨제'→둘 다 있는 쪽). 0쪽이면 막다르지 않고 낱말별 히트 쪽과 부분일치 상위 쪽을 함께 돌려주니 그걸로 좁혀라(match='any'로 넓힐 수도 있다). **쪽을 모를 땐 pages_only=true로 먼저 훑어라** — 전문은 한 번에 수만 자다. 전문 응답은 최대 6쪽이고, meta.matching_pages에 일치 쪽 전체 목록이 늘 들어 있다.

공매가 "보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"와 "얼마나 유찰되나"를 실제 개찰 결과로 답한다. **법원경매의 realty_auction_sale_rate와 같은 이름의 다른 지표다.** 분모가 둘 다 감정가지만 평가 주체·저감 규칙·매물 성격이 달라 **두 %를 한 문장에 섞으면 안 된다**. "경매 낙찰가율"을 물었으면 어느 쪽인지 확인하라. **이 축의 자리** — 공매 축 2종 중 통계 쪽이다. 개별 물건과 회차별 최저가는 realty_search_onbid다. 낙찰가율은 재산구분별로 갈라 읽어라(`by_property_type`). ⚠️ **표본은 2026-06-01 개찰분부터 누적이고, 그중 '낙찰' 건만 낙찰가율에 든다.** 범위·행 수는 응답 `sample_period`(`ledger`)가 정본이다 — 고정 기간이 아니다. 낙찰 외 행은 유찰·취소·개찰중이다. `outcome_mix`가 그 분포이고 여기서 나온 낙찰 비율은 **성립률이지 낙찰가율이 아니다**. ⚠️ **낙찰가율은 원천이 준 값을 그대로 쓴다**(`apslPrcCtrsScfbPrcRto` = 감정가 대비 낙찰가율). 낙찰 3,824건 중 이 값이 있는 것은 2,896건이다 — 나머지는 감정가가 원장에 없는 건이라 **모르는 것이지 0이 아니다**(`ratio_missing`). ⚠️ **평균이 아니라 중앙값을 인용하라.** 지분·산지 물건이 감정가의 386%에 팔린 사례가 실제로 있어(공유자 경합) 평균이 위로 끌린다. `median_pct`가 정본이고 `p25_pct`· `p75_pct`로 폭을 함께 전하라. ⚠️ **지역은 물건명에서 되찾은 것이다.** 입찰결과 원장에 지역 컬럼이 아예 없어서, 물건 목록과 붙여 보려 했으나 **낙찰 3,824건 중 물건 목록에서 찾아지는 것은 83건 (2.2%)뿐이다** — 물건 목록은 현재 진행분 스냅샷이라 이미 팔린 물건이 빠져 있다. 그래서 물건명 접두의 시도·시군구 표기를 파싱해 쓴다(전체 96.1%·낙찰 90.0%에서 잡힌다). 파싱이 안 된 건은 지역 필터에서 **조용히 빠지므로** 응답의 `region_basis`를 함께 전하라.

[유료] 좌표 주변의 지하철·학교·병원·마트 등 입지 요소를 거리순으로 조회한다. 단지 좌표는 realty_complex_report가 준다. "역세권인가", "초품아인가" 판단용. 최근접역 거리·반경 안 개수만 필요하면 무료 realty_location_scores의 location_facts로 충분하다 — 이 도구는 시설 **목록**(이름별 거리)이 필요할 때 쓴다.

[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.

단지에 종속되지 않는 일반 규범(세율·규제·대출·임대차)을 근거 조문과 함께 준다. 근거 조문·확인일이 붙는다 — 취득세율표, 규제지역 **현재** 지정 현황, 주담대 규제 원표, 개인회생×대출, 주택임대차 갱신(갱신권· 5% 상한·매수인 실거주 거절), 양도세(세율·필요경비·중과·개편 계류), 청약통장·가점 배점표, 정비구역 요건·조합원 지위양도, 재개발 분양자격 갈림길(서울). "취득세 얼마야?", "갱신권 썼는데 집주인이 팔면?", "지금 팔면 중과야?"류 질문의 자리다. 특정 조건의 상한 **계산**은 realty_loan_limit, 가점 점수 계산은 realty_subscription_score, 비례율·분담금 계산은 realty_redevelopment_burden, 양도세 시나리오 계산은 realty_capital_gains_tax, 조합원 지위양도 가능 판정은 realty_member_transfer_check — 이 표가 그 계산기들의 진실원이다. 클라이언트에 세율을 하드코딩하지 마라 — "85㎡ 이하 1.1%"는 6억 이하일 때만 맞고, 9억 초과에 그대로 쓰면 수천만원 틀린다(실측: 16.9억 84타입에서 3,700만원 차). **판정은 하지 않는다**: "이 사람이 1주택인가"는 분양권·상속지분·일시적 2주택 특례가 얽힌 사실판단이다 — 표의 applicable_if·exceptions를 보고 사용자에게 확인 질문을 던져라. 개별 공고의 규제 플래그는 realty_presale, 공고 원문 값은 realty_notice_facts, 이 표로 총 소요자금 계산은 realty_presale_cost. 응답의 uncertainties(확인 못 한 것)와 disclaimer를 함께 전하라. 개별 사건·임차인 판단은 다른 도구: 재매각 보증금→realty_get_auction_case, 날짜로 묻는 대항력→realty_small_deposit_check, 빌라 지분 입찰가 시세→realty_nonapt_prices.

[유료] 단지의 **다음 달** 평균 매매가를 평형대별로 예측한다 (XGBoost v4_clean). complex_name 또는 complex_key 중 하나는 필수. 동명 단지가 여러 지역에 있으면 먼저 realty_complex_report로 단지를 특정한 뒤 complex_key로 호출하라. 예측 지평은 1개월(익월) 고정 — 그 너머는 모델이 검증되지 않아 제공하지 않는다. 커버리지 밖은 정직하게 거절된다(지어내지 않음) — ①최근 3개월 내 월 거래 3건 미만이거나 ②과거 거래 이력이 없는 신축 첫 달(모델이 지역·평형 평균을 토해 2~4배 틀린다, 실측). 예측이 없을 뿐 시세 데이터는 있으니 그때는 실거래 도구로 답하라. 응답 predictions[].caution이 있으면 반드시 함께 전달하라 — 예측 대상이 '익월에 거래된 매물들의 평균가'라, 시세가 그대로여도 거래 구성이 바뀌면 흔들린다(실측 16.3%가 ±10% 초과). 응답의 as_of_ym(기준월)·disclaimer(검증 MAPE)를 사용자 답변에 반드시 함께 전달하라 — 예측은 참고 지표이지 투자 보장이 아니다.

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. **"오늘/지금 접수 가능한 청약"은 status='접수중'이다.** upcoming=true는 접수 **시작 전**(오늘 시작분 포함)만 주므로 그 질문에 쓰면 이미 접수 중인 공고를 대부분 놓친다. 행마다 오늘 기준 판정 `apply_status`(접수중/접수예정/접수마감/일정미상)와 `apply_status_text`가 붙고, 그 기준일은 meta.today다 — **날짜를 직접 비교해 상태를 다시 판정하지 말고 이 값을 그대로 전하라.** "넣을 만해?/적정가야?"까지 물으면 이어서 realty_presale_vs_market으로 분양가를 실거래 시세와 대조하라(응답의 house_manage_no가 그 도구의 입력이다). price_min/price_max는 주택형별 분양 최고가의 최소·최대(만원)다 — 한 공고에 여러 주택형(house_type_count)이 있다. 청약 자격·순위 요건은 이 데이터에 없다(지어내지 말 것). 경쟁률·당첨 가점 커트라인은 realty_subscription_odds 도구에 있다. 행마다 `rank1_result`(1순위 해당지역 결과 요약 — status·undersubscribed_types/total_types·shortfall_households·verdict_text)가 붙는다: status가 published가 아니면 **미달 여부를 모른다**는 뜻이지 경쟁이 있었다는 뜻이 아니다. 무순위(줍줍)·취소재공급이 돈 공고에는 `unsold_history`(회차·세대)가 붙는다 — 접수 경쟁률이 높아도 무순위가 돌았다면 "당첨 후 계약이 안 된" 시장이다. 없다고 이력이 없던 건 아니다(meta.unsold_note의 연결 한계 참조). 무순위 공고 자체(지금 나온 것·몇 번 나왔나)는 notice_kind로 묻는다. 같은 지역 공고들의 분양가가 올라온 추이("기다림의 비용")는 realty_presale_price_trend. 규제지역 플래그: speculation_zone(투기과열지구)·adjustment_area(조정대상지역)· price_cap_applied(분양가상한제), Y/N — **모집공고일(announced_on) 기준 스냅샷**이라 이후 지정·해제가 바뀔 수 있다. "현재 규제지역"으로 단정하지 말고 공고일과 함께 전하라. 전매제한·거주의무 기간은 이 데이터에 없다(플래그에서 유추 금지) — realty_notice_facts가 공고 원문 값을 쪽 번호와 함께 준다.

이 분양 공고를 같은 시군구·같은 평형의 다른 공고들과 5축으로 견준다. 이 분양 공고를 **같은 시군구·같은 평형 공고들과 견줘** 읽는다 — 청약홈 API에 없고 **공고문 원문에만 있는 5축**으로: ①대지비 비중(분양가에서 땅값이 얼마인가) ②유상옵션 (사실상 필수인 발코니확장 절대금액) ③중도금 무이자 여부와 회차 ④층 프리미엄(최저 층구간 대비 최상 층구간) ⑤㎡당 분양가(전용면적 기준). "이 분양가가 비싼가"는 실거래 대조만으로는 반쪽이다 — 같은 값이라도 대지비 비중이 70%인 공고와 25%인 공고는 다른 물건이고, 발코니확장 3천만원은 광고 분양가에 안 잡힌다. 공고를 지정하면 그 공고의 5축 값과 **분포에서의 위치(percentile)**를 주고, 지정하지 않으면 시군구·평형 슬라이스의 분포만 준다. 읽는 법(그대로 지켜야 값이 거짓이 되지 않는다): · **셀 표본이 3건 미만이면 분위를 안 낸다** — 그때 `verdict`가 '표본 부족'이고, 그것이 답이다. **시도 값(background)으로 갈아타지 마라**(D-2026W33-40). · **연도를 자르지 않은 시계열을 그리지 마라** — 팩트시트 커버율이 연도마다 20배 이상 갈린다(meta.coverage.by_year). 연도 간 분양가 추이는 realty_presale_price_trend다. · 중도금 `unknown`은 '이자 있음'이 아니라 '판정 못 했다'다(n_known/n_unknown이 갈려 있다). · ㎡당 분양가는 **전용면적** 기준이라 공급면적 평당가와 같은 축에 놓으면 안 된다. 이 축의 자리: 개별 공고의 값 자체(전매제한·자격·층별 표 전문)는 realty_notice_facts, 원문 조항은 realty_notice_text, 분양가 대 실거래 적정성은 realty_presale_vs_market, 연도별 분양가 추이는 realty_presale_price_trend — 이 도구는 **공고끼리의 횡단면**이다.

분양 한 건의 층별 총 소요자금(분양가·발코니·중도금이자·취득세)을 계산한다. 공고 원문(팩트시트) 기반 **결정론 계산**: 층별 분양가 + 발코니 확장비 + 회차별 중도금 이자(일할) + 취득세(표준세율) = 층별 총 소요자금. "이 분양 실제로 얼마 드나"의 자리다 — 클라이언트마다 손계산하면 입주일 가정 하나로 백만원대가 갈린다(실측 124만원). 경계(신고 #43의 선 그대로): 여기까지가 "공고+세법에서 결정론적으로 나오는 것"이다. 월 상환액·매수 vs 전세 손익분기는 개인 파라미터가 지배하므로 계산하지 않는다 — 전세 시세는 realty_complex_rent_by_pyeong으로 받아 클라이언트가 개인 가정을 얹어라. 자기자금·차주 조건을 **선언**받아 필요 대출액과 규제 상한 통과까지 판정하는 건 realty_presale_funding_plan이 한다. 세율표 자체는 realty_policy_rules가 근거 조문과 함께 준다(중과·감면 등 이 계산이 가정으로 제친 것들이 거기 있다 — assumptions를 반드시 사용자에게 전하라).

분양 한 건이 내 자기자금과 대출로 닫히는지 시점별로 판정한다. 공고 하나에 대해 **"내 자기자금으로 닫히는가"**를 결정론으로 판정한다 — 시점별 (계약금→중도금 회차→잔금) 필요액, 잔금 시점의 필요 대출액, 그 대출이 규제 상한 (LTV·가액구간 한도·DSR — realty_loan_limit과 같은 엔진) 안에 드는지, 부족하면 얼마가 부족한지. "이 분양 당첨되면 진행 가능해?"류 질문의 자리다. 경계: ① 차주 유형·소득은 **선언**이다(서버는 판정하지 않는다). ② 판정은 **현행 규제·현재 자기자금 기준**이다 — 잔금 시점(수년 뒤)의 규제·금리·저축 증가는 반영하지 않으며 그 사실을 assumptions에 싣는다. ③ 승인·확약이 아니다. ④ 저축 계획·갈아타기 전략·매수 적정성 판단은 이 도구 밖이다 — 시세 비교는 realty_presale_vs_market, 규칙 원표는 realty_policy_rules. 응답의 assumptions·uncertainties를 함께 전하라. ⑤ 입주시 시세·전세보증금도 **선언**이다 — 선언하면 각각 시세 기준 잔금대출 시나리오 (scenario_at_expected_price)와 전세 잔금 시나리오(jeonse_scenario — 거주의무·대출 병행 불가 게이트)를 병렬로 준다. 서버는 미래 시세·전세가를 추정하지 않는다.

같은 지역 분양 공고들의 연도별 평당 분양가 추이를 낸다. 같은 지역 분양 공고들의 **연도별 평당 분양가 추이**를 낸다 — "지금 넣을까, 기다릴까"에서 **기다림의 비용**(다음 공고가 얼마에 나올까)을 정량화하는 축이다. 재당첨 제한이 걸린 결정(분양가상한제 10년 등)에서 특히 판단을 가른다. 기준(답변에 그대로 전달): **공급면적(분양평) 평당 최고 분양가**(만원/평), 발코니 확장·유상옵션 미포함. 연도별 주택형 믹스가 다르면 중앙값이 흔들린다 — announcements가 1~2건인 연도는 추이로 읽지 말고, 평형대를 고정하려면 exclusive_m2_min/max(국평=80~85)를 써라. 이 축의 자리: 개별 공고의 적정성(분양가 vs 실거래)은 realty_presale_vs_market, 실거래 가격 추이는 realty_region_price_stats — 이 도구는 **분양가끼리의 시계열**이다.

청약(분양) 공고의 분양가가 주변 실거래 시세 대비 싼지/비싼지를 주택형별로 계산한다. "이 청약 넣을 만해?", "분양가 적정해?"류 질문의 정량 근거 — 웹검색으로는 못 하는 분양가×실거래 조인 계산이 이 도구의 존재 이유다. 공고 특정: house_manage_no가 없으면 region+keyword로 검색하고, 여러 건이면 후보 목록을 돌려주니 하나를 골라 다시 호출하라(추측해서 고르지 않는다). 기준선: 평형 행의 gap_pct는 gap_basis가 말하는 기준 대비다 — 인근 비교단지가 충분하면 **공고 좌표 반경·준공 연도 조건·같은 평형대 비교군**(nearby_baseline) 대비이고, 아니면 지역(공고 시군구, 없으면 시도) 실거래 평균(구축·외곽 포함, 이상치 미필터) 대비다. 지역 평균 대비 값은 gap_pct_region_avg에 늘 따로 있고, 두 기준선이 크게 갈리면 baseline_divergence가 붙는다 — 그때 지역 평균 대비 수치로 '비싸다'를 말하지 마라. 청약 경쟁률·당첨 가점 커트라인은 realty_subscription_odds에 있다("넣을 만해?"엔 둘을 같이 써라). 지역 수준 교차확인은 realty_area_price_bands(이상치 필터·중앙값)로 하라. 이 도구는 **현재 공고 1건의 적정성**이다 — 같은 지역 공고들의 분양가 시계열 ("기다릴수록 얼마씩 올랐나")은 realty_presale_price_trend.

마감 전 공공임대 모집공고(접수 예정 포함) — LH 행복주택·국민임대·영구임대·통합공공임대·공공임대·매입임대·전세임대. "행복주택 모집 공고 있어?", "서울 청년 전세임대 지금 신청돼?", "경기 매입임대 모집", "LH 임대 공고"류 질문의 자리다. 공고마다 유형·지역·진행상태·마감일·남은 일수와 **원문 공고 주소(source_url)**를 준다. 마감 임박 순이고 총계(meta.total_matched)·잘림(meta.truncated)이 함께 나온다. **결론에 반드시 옮길 것**: · 원천은 LH 공고(+마이홈의 LH 밖 공급기관 일부)다. **SH·GH·iH 등 지방공사 자체 공고와 장기전세는 없다** — 0건이나 적은 건수를 '모집이 없다'로 말하지 마라(meta.coverage.not_covered). · 자격(소득·자산·무주택) 판정은 하지 않는다 — 신청 가능 여부는 source_url 공고문으로 안내하라. · 수집 시각은 meta.freshness다 — 캐시라 그 뒤 공고는 없다. · 마감 전이면 **접수 시작 전 공고도 든다**(LH 공고중·status 접수예정) — '지금 신청 가능'으로 말하지 말고 접수 기간은 공고문으로 확인하라. 지금 접수 중이 확실한 것은 status 접수중뿐이다.

[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.

[유료] 서울시 정비사업(재개발·재건축·가로주택) 사업장 목록을 조회한다. [유료] 서울시 정비사업(재개발·재건축·가로주택 등) 사업장 목록 — 사업명·유형· 진행 단계·위치. "○○구 재개발 어디까지 진행됐어?"·"면목동 재개발 어디 있어?"류 질문용. 구(region)·동(dong)·유형(project_type)·진행 단계(stage)로 거를 수 있다. **커버리지는 서울 한정**(정보몽땅 원천) — 타 시도는 이 도구로 답할 수 없다고 밝혀라. 세대수·준공예정은 원천 목록이 제공하지 않아 null이다(지어내지 말 것). 원천이 진행 단계를 비워 둔 사업장이 있다(약 2%) — stage가 빈 행은 '단계 미상'이지 '진행 없음'이 아니다. 재건축 **유망도 점수**는 이 도구가 아니라 realty_reconstruction이 담당하고, "지금 사면 조합원 지위 승계돼?"는 realty_member_transfer_check(무료)가 담당한다.

재개발·재건축 조합원의 권리가액과 추가 분담금을 계산한다. 재개발·재건축 조합원의 권리가액과 추가 분담금(또는 환급금)을 결정론으로 계산한다 — 권리가액 = 종전자산 감정평가액 × 비례율, 분담금 = 조합원분양가 − 권리가액. "감정평가 3억에 비례율 98%면 얼마 더 내?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 입력 전부 **선언**이다 — 감정평가액·비례율은 조합 자료에서 가져와야 하고 서버는 검증하지 않는다. ② 이 산식은 법정 산식이 아니라 통용 실무 산식이며, 비례율은 관리처분인가 전엔 추정치라 준공까지 계속 변한다 — 응답의 sensitivity(비례율 ±10%p 스윙)와 disclosures를 반드시 함께 전하라. ③ 산식 출처·변동 함정의 원문은 realty_policy_rules(topic=redevelopment_rules)의 proportion_formula가 진실원이다. 분양자격 자체가 불확실하면 topic=redevelopment_entitlement(갈림길 지도)부터.

지역의 아파트 실거래 시세 추이(월별)를 조회한다. 경매가가 싼지 판단하는 기준선이 된다. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 월별 흐름·방향이 필요할 때 이걸 쓴다. 지역의 가격 **수준**을 인용할 거면 realty_area_price_bands를 쓰라 — 평형(pyeong)을 지정하면 이 축은 셀 평균이라 직거래 이상치가 안 걸러지고(전체 평형은 해제·직거래 이상치 제외 — 행 avg_basis), **평형 지정 값이 bands와 갈리면 bands 쪽이 정상 매매에 가깝다**(세종 소형 실측 4,400만원 차). 단지가 특정된 질문("○○아파트 얼마야")은 realty_search_complexes가 기본이다 — 지역 평균은 단지 간 편차(같은 동 같은 평형에서 단지 평균 24% 차)를 뭉갠다. region은 시군구명(예: '강남구') 또는 **법정동까지**(예: '강남구 대치동', '세종특별자치시 나성동') — 세종처럼 시군구가 하나인 도시는 동 단위로 좁혀야 신도심· 구도심이 섞이지 않는다(2026-08-08, 8/7 테스터 제안 수용). 동명 지역이 여럿이면 시도를 앞에 붙여라 — 안 붙이면 **고르지 않고 거절**하며(region_ambiguous) 토큰이 정확히 같은 후보를 준다(그 목록을 사용자에게 되묻고, 고른 이름을 그대로 다시 넣어라). 지역은 토큰 정확일치로만 맞춘다 — '동구'는 '남동구', '서구'는 '달서구'가 아니다. metric: price(매매) | rental(전월세). rental도 **months 창 월별 추이**(monthly_trend: 전세 평균·중앙, 월세 보증금·월세, 건수 분리)를 준다 — "전세 떨어지는 중이야?", 역전세 판단용(입주 물량은 realty_move_in_supply와 조합). 상단 필드는 최신월 스냅샷. **rental엔 평형 인자가 안 먹는다** — 전월세 통계는 평형별로 나뉘어 있지 않아 pyeong_exclusive·pyeong_supply·area_m2_* 를 줘도 전체 평형 기준 값이 오고 warning_pyeong_fallback으로 실토한다(값이 잘못 나가는 게 아니라 **다른 모수**다). 평형별 전월세가 필요하면 단지 단위 realty_complex_rent_by_pyeong으로 가라. **면적은 사용자가 말한 단위 그대로 넣어라 — 환산은 서버가 한다**(2026-08-22 제보): - ㎡로 말했으면 → area_m2_exclusive(전용 84㎡ → 84) / area_m2_supply(공급 112.8㎡ → 112.8) - 평으로 말했으면 → pyeong_supply(분양 "34평") / pyeong_exclusive(전용 실평수 25.4평) ㎡ 값을 평 인자에 넣으면 조용히 환산하지 않고 사유와 두 방향 출구를 적어 거절한다. **가격순 '목록'이 필요하면 top_n을 준다**(2026-09-07 외부 신고 T-2026W34-352): "강남구 신고가 상위 5개"·"제일 비싸게 팔린 아파트"처럼 개별 거래를 나열하는 질문은 이 인자 없이는 답이 안 나온다 — 종전엔 그런 질문이 이 도구로 라우팅된 뒤 집계 (최고/평균/중앙)만 받고 목록을 못 줬다. top_transactions에 단지·평형·금액·계약일·층이 온다. **다만 그것은 '창 안의 고가 거래'이지 신고가(역대 최고가 경신)가 아니다** — 그 경계는 top_n을 준 응답이 같은 블록에서 적는다(이 도구 설명은 필드 이름을 대지 않는다 — 조건부로만 실리는 키를 설명이 무조건 지목하면 top_n 없이 부른 응답에서 없는 이름을 찾게 만든다, S364). **동별 시세는 by_dong=true 한 번으로**(2026-10-23, T-2026W43-38): '전주 덕진구 동별 84㎡ 시세'처럼 시군구 안 동을 견주는 질문은 법정동마다 이 도구를 부르지 말고 시군구 region에 by_dong=true를 준다 — 매매는 평형 인자를 함께 주면 동별 그 평형 중앙값·건수가 온다. **기준일 전후 비교·단지별 층/평형 분해는 여기서 한 번에**: 단지 목록엔 단지마다 층 밴드 분해(평형 미지정이면 평형대 4구간도)가 붙고 compare_from을 주면 전후 비교가 붙는다. 창은 months 전체(6개월 고정 아님)·계약해제 제외다. '고층 신고가냐 시세 상승이냐'는 전후 창의 층 분해로 가른다. 한쪽 3건 미만이면 변화율은 판정 보류, 기준일 이후 창은 신고기한 30일로 미완결.

시군구 순위를 가격·상승률·전세가율 같은 축으로 조회한다. 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). 응답 methodology의 산식·단위를 답변에 반영하라. investment=전세가율(시군구×전용평 셀로 매매·전세를 **같은 평형끼리** 짝지어 산출, 전 행이 같은 기준월·짝지은 건수 공시). 같은 평형·단지 수준은 realty_rental_yield. **transit·school도 보류다**(2026-09-26, D-2026W39-16) — 입지 점수는 90점 이상이 86.7%라 변별력이 없어 지역 순위를 내지 않는다. "교통 좋은 동네"는 단지를 특정해 realty_location_scores의 location_facts(최근접역 거리·반경 안 정류장·학교 수)로 답하라. 비교 대상이 두어 곳으로 정해진 질문("A vs B 어디가 나아?")은 [유료] realty_compare_regions가 시세·추이를 나란히 준다 — 이 도구는 순위·탐색용이다.

지역 가격 추이를 **양쪽 창에 모두 거래가 있는 동일 단지들로만** 계산한다. **왜 필요한가**: 구 월평균 추이는 '가격이 변한 것'과 '팔린 단지가 바뀐 것'을 구분하지 못한다. 표본이 얇으면 후자가 지배하는데, 그걸 시세 변동으로 읽으면 오답이다 (2026-08-14 실사고: 용산 33평 월 1~7건 표본으로 '전년 대비 −9.6%'를 만들었다). 이 도구는 **naive(전체 평균 변화)와 basket(동일 단지 변화)을 나란히** 주고 그 차이를 `composition_effect`로 보여준다 — 차이가 크면 그 지역 평균 추이는 구성 잡음이다. 단지별 값은 **평당가**라 단지 안의 평형 구성 변화도 흡수한다. 한계를 반드시 함께 전하라: 바스켓이 얇으면(단지 수가 적으면) 이 값도 못 믿는다. 취소·직거래는 제외했고, 단지 내 동·층 구성 변화까지는 보정하지 못한다.

이 아파트를 벽·배관 기준으로 고칠 수 있는지 판단할 재료를 준다. **"이 아파트를 내가 원하는 대로 고칠 수 있나"**에 답하는 자리 — 두 축이다: **①벽**(내력벽을 헐어 방을 틀 수 있나) **②배관**(층상/층하 — 욕실·주방을 옮길 수 있나). "벽식구조면 리모델링 못 하죠?"·"내력벽 철거 2016년에 허용되지 않았나요?"·"욕실 위치 바꿀 수 있나요?"·"인테리어 하는데 구청 가야 하나요?"가 이 도구의 질문이다. **모델이 학습 데이터로 자신 있게 틀리는 자리**라 조문 원문을 값으로 준다 — 통설 둘("2016년 유예로 내력벽 철거 허용", "벽식=개인 리모델링 불가")이 **둘 다 틀렸고**, 이 도구가 그것을 조문으로 깬다. 답은 두 층으로 온다. **①규범 층은 커버리지 100%**(근거=법령 원문·시행일)이고 단지를 몰라도 답이 된다 — 전문은 realty_policy_rules(topic='unit_alteration_rules'). **②단지 층은 분양 모집공고 원문 인용**이며 커버리지가 희박하다: 아카이브 2,851건 중 쪽 원문 보유 2,294건, 그중 구조형식 언급 258건(11.2%)·배관방식 선언 221건·가변성 등급 34건뿐이고 **2020~2026 분양 한정이라 기존(준공된) 아파트는 0% 덮는다.** 커버리지는 매 응답에 실린다 — 그대로 사용자에게 전하라. **없으면 unknown이고, unknown은 '아니다'가 아니다.** 준공연도로 구조형식을 추정하지 마라(모집단 비율을 개별 사실로 둔갑시키는 것이다). 값이 없을 때는 막다르게 두지 말고 응답의 how_to_find_out(관리사무소 설계도서·구청 행위허가 상담 등 실제로 확인 가능한 경로)을 안내하라 — 그것이 이 도구의 값어치다.

[유료] 시군구별 월세 수익률·평균 매매가·평균 월세를 조회한다. 수익형 투자 스크리닝용. 기본 응답은 최신 완결월 1개월치를 수익률 내림차순으로 자른 것이다 — 전체 기간·전체 지역이 아니다(truncated 필드 확인). 특정 월은 year_month로 조회하라.

법원경매 물건을 지역·종류·감정가·유찰횟수로 필터링해 조회한다. **이 축의 자리** — 조건을 **값으로 아는** 검색이 이 도구다. 사용자의 자연어 한 줄밖에 없으면 `search`가 먼저다(질의에서 조건을 뽑아 준다). 개별 사건의 상세는 여기가 아니라 `realty_get_auction_case`(사건번호+법원명)·`fetch`(search가 준 id)다. **이 도구는 법원경매(민사집행법·각급 법원)만 조회한다 — 공매는 여기가 아니다.** 공매(국세징수법·국유재산법 등, 한국자산관리공사 온비드)는 **이 서버에 따로 있다**: 물건은 `realty_search_onbid`, 낙찰가율은 `realty_onbid_sale_rate` (물건 25,669개 · 개찰 결과는 2026-06-01 개찰분부터 누적, 지금 범위는 응답 `sample_period`). 여기서 안 나온다고 "그런 물건 없다"고 답하지 말고 **공매 도구로 다시 걸어라.** 구분 신호는 번호 형식이다 — 법원 사건번호는 `2025타경1234`, 공매 물건관리번호는 `2026-0600-031235`(하이픈 세 토막·'타경' 없음)다. **두 원장을 합쳐 세거나 낙찰가율을 섞어 평균내지 마라** — 근거법·주관기관·권리 인수 규칙·저감 방식이 다르다. 감정가(min_price_10k/max_price_10k)는 **만원** 단위다 — 5억은 50000. 유찰이 많을수록 최저입찰가가 감정가 대비 낮아진다(`min_bid_rate`가 그 비율). ⚠️ **이 목록에는 매각기일이 이미 지난 행이 섞여 있다**(백엔드가 기일로 걸러주지 않는다 — 인천 아파트 3억 이하 실측 48건 중 43건이 지난 기일). 지난 기일 행에는 `past_auction_note`가 붙고 응답의 `past_auction_count`가 그 페이지의 건수다. "지금 살 수 있어?"류 질문이면 `exclude_past=true`로 걸러라 — 지난 기일 물건은 매각·취하됐거나 다음 기일이 아직 반영되지 않은 것이라 현재 매물로 인용하면 오답이다. ⚠️ **`sort=date_asc`(기일 임박 순)는 지난 기일이 목록 앞쪽을 통째로 차지한다** (2026-08-21 실측 94,279건 중 앞 57,241건=60.7%). `exclude_past=true`면 서버가 그 접두를 건너뛰고 읽으므로 첫 호출부터 실물이 온다 — 건너뛴 행 수는 `meta.past_prefix_skipped`, 실제로 읽은 자리는 응답의 `offset`(요청값은 `requested_offset`)이다. **items가 비어도 `has_more`가 true면 '조건에 맞는 물건이 없다'는 뜻이 아니다** — 그 창이 전부 지난 기일이었을 뿐이니 `next_offset`으로 이어서 호출하라. note가 둘 중 어느 쪽인지 매번 말한다. ⚠️ **최저입찰가는 출처를 반드시 확인해라** — 건별 `min_bid_source`가 붙는다. · `court_schedule` — 법원 기일표 정본이다. 그대로 믿어도 된다(2026-10-17 실측 활성의 23.2%). · `item_list` — 물건목록값이다. 유찰이 있으면 **저감 한 단계만큼 낡아 실제보다 높을 수 있다**(2026-08-04 실측: 유찰 1회 이상에서 정본과 3%만 일치, 25~43% 과대). 이 경우 `min_bid_note`가 함께 온다. 사용자에게 단정적으로 말하지 말고 그 한계를 전해라. 저감률로 역산해 추정하지 마라 — 재감정으로 최저가가 **오르는** 사건도 있다. 응답의 `min_bid_stale_risk_count`가 그 페이지에서 낡았을 수 있는 건수다. 회차별 정확한 가격은 realty_auction_history의 court_schedule에 있다. 목록에는 요약 필드만 담긴다. 특정 물건의 전체 정보(면적·법원 계·주소 상세 등)는 돌아온 id로 realty_get_auction_case를 호출해 받아라. "유찰 많이 돼 싸진 물건 찾아줘"류 발굴 질문은 realty_auction_alerts가 지름길이다 (min_bid_count로 여기서 걸러도 같은 축 — 결과를 합쳐 세지 마라).

아파트 단지를 이름·지역으로 검색하고 **평형별 실거래 시세**를 함께 돌려준다. "○○아파트 34평 얼마야"류 단지 질문의 1차 도구다. query·region 중 하나는 필수. **이 축의 자리(시세 도구 3종 중)**: 단지가 특정되면 **이게 기본**이다. 지역 평균 도구들(realty_region_price_stats·realty_area_price_bands)은 단지 간 편차를 뭉개므로 단지 질문에 쓰지 마라 — 같은 동 같은 평형에서 단지 평균이 24% 벌어진 실측이 있다. 반대로 지역 전체의 수준·추이 질문이면 저 둘로 가라. 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. 층별(저층/고층/RR) 시세·프리미엄 질문은 realty_complex_pyeong_price로 — 거기 층 밴드별 집계(price_by_floor_band)가 있다(이 도구엔 층 축이 없다). 응답의 complex_key는 realty_complex_rent_by_pyeong·[유료] 단지 도구들에 그대로 넣는 키다. **단지끼리 급을 견줄 때는 price_per_exclusive_m2(전용 ㎡당 실거래 단가)를 축으로 쓰라** — 행마다 실리고, **sort='unit_price'로 그 순서대로 받을 수 있다**(백엔드에 없는 축이라 이 응답에 실린 행만 다시 세운 것이다 — sort_applied.scope 참조). 행의 scores (composite·convenience)는 걸어서 닿는 **시설의 개수**이지 선호도가 아니다(직선거리만 세어 간선도로 횡단 같은 보행 장벽을 못 본다) — 그 점수로 단지에 줄을 세워 추천하지 마라. 입지 점수는 **미검증 참고값**이다(scores_meaning.status — transit 90점 이상 82%, 2026-10-17). "역세권이야?"는 행의 nearest_station·subway_distance_m(직선 m)으로 답하라. 응답의 scores_meaning·unit_price_axis에 근거가 있다. **견줄 때는 조건을 맞춰라 — 두 인자가 그 수단이다.** ㎡단가는 평형이 작을수록, 준공이 새로울수록 높다(⚠️ **전국 중앙값 이야기다** — 서울은 구축이 더 비싼 동이 28.0%다). `area_band_m2=59`면 각 단지의 대표 단가가 **전용 59±3㎡ 행만으로** 다시 계산되고, `construction_year_band=2018`이면 2013~2023년 준공 단지가 비교군으로 표시된다 (in_year_band). 연식이 더 지배적이다 — 법정동 안 ρ 중앙값이 연식 +0.7298 대 평형 +0.2245라, 연식이 섞인 ㎡단가 순위는 **사실상 신축 순**이 되기 쉽다. 두 인자 모두 **가격 계산·비교군 표시에만** 걸리고 단지 검색을 거르지 않는다(못 잰 단지는 목록에 남고 값이 null + 사유다). 몇 개를 쟀고 몇 개를 못 쟀는지는 응답의 coverage가 적는다. **0.84.0부터 scores.composite는 school + convenience다**(transit을 뺐다 — 전국 실측에서 고유값의 86.8%가 90~100에 몰려 변별력이 없고, 합산에 넣으면 법정동 격자 ρ 중앙값이 0.0825→0.0654로 떨어졌다). 백엔드 원장의 옛 가중평균 값은 **composite_legacy로 병기**하니 이전 응답과 견줄 때 그쪽을 쓰라 — 두 값은 척도가 다르다(가중평균 대 단순합). **세대수 조건은 min_households·max_households가 받는다**: "500세대 이상", "1,000세대 넘는 대단지", "300세대 이하 소규모"는 이 인자로 넣어라 — 종전엔 전달할 자리가 없어 그 질문이 통째로 실패했다. 행마다 households가 실린다. **households가 null인 단지는 세대수가 원장에 없는 것이지 작은 단지가 아니다** — 그래서 세대수 조건을 걸면 그 단지들은 크든 작든 제외되고, 몇 건이 그렇게 빠졌는지는 meta.households_scope가 적는다. **'3억 이하 오래된 아파트'는 max_trade_price_10k·max_construction_year·sort='year_asc'가 받는다**: 예) region='노원구', max_trade_price_10k=30000, max_construction_year=1996, sort='year_asc', period_months=12. 거래가 상한은 평균가가 아니라 **창 안 최저 실거래가**로 판정한다(행의 min_trade_price). '재개발 호재'는 이 도구 축이 아니다 — 정비사업 구역은 realty_redevelopment(전체 표면). 단지 평판·거주 후기("살기 좋대?")는 원장에 없다 — 부르지 마라. **거래 적은(환금성 낮은) 단지 확인 = sort='turnover_asc'** — 행마다 turnover_pct(창 안 매매 건수 ÷ 세대수 × 100, 창 그대로)와 turnover_pct_annualized(12개월 환산)가 실린다. 사실값이다 — 회전율이 낮다고 투자 부적격이라 판정하지 않는다. 세대수 미상이면 null + 사유(미상 ≠ 저회전).

한국자산관리공사 **온비드 공매** 물건을 지역·용도·재산구분·감정가로 조회한다. 법원경매가 아니다. 공매는 국세징수법(압류재산)·국유재산법·공유재산법에 따른 처분이고 주관은 캠코다 — 아래 '이 축의 자리'와 응답의 `not_court_auction`을 반드시 함께 전하라. **이 축의 자리** — 공매 축은 도구가 둘뿐이다. 물건을 찾고 회차별 최저가 일정을 보는 것이 이 도구, "보통 감정가의 몇 %에 낙찰되나"는 realty_onbid_sale_rate다. **법원경매를 물었다면 여기가 아니라 realty_search_auctions**이고, 사건번호에 '타경'이 들어 있으면 그쪽이다. 사용자가 그냥 "경매"라고만 했으면 **어느 쪽인지 되물어라** — 둘을 합쳐 세거나 섞어 평균내면 그 답은 틀린다. **행이 물건이 아니다.** 원장의 한 행은 물건이 아니라 **공매조건(회차)**이다 — 한 물건이 1~10회차 입찰 일정을 미리 갖고 회차마다 최저입찰가가 내려간다(실측: 물건당 3.51행). 이 도구는 **물건 단위로 접어서** 돌려준다: `rounds_total`(전체 회차)·`rounds_remaining` (마감 전 회차)·`next_round`(다음 입찰 회차의 기간과 최저입찰가)·`last_round`(마지막 예정 회차 = 더 안 팔리면 도달하는 바닥값). 응답의 `condition_rows`가 접기 전 행 수다 — **행 수를 물건 수로 인용하지 마라**(71% 과대). ⚠️ **최저입찰가 '비공개'** — 원문이 숫자가 아니라 '비공개'인 회차가 있다(529행). 그 회차의 금액은 **null**이지 0이 아니다. `min_bid_undisclosed_rounds`가 그 수이고, 평균·최저값 계산에서 빠져 있다. ⚠️ **압류재산 주소는 번지가 가려진다** — 결과 원장 기준 압류재산의 61.7%가 '강원특별자치도 춘천시 ***********' 꼴이다. 물건 목록 쪽은 번지까지 나오지만 (실측 마스킹 0건), 같은 물건을 결과에서 다시 찾을 때는 시군구까지만 유효하다. ⚠️ **시도 표기를 우리가 손봤다** — 원천에 '전남광주통합특별시' 같은 통합 표기가 7,757행 있어 시군구로 분해해 `sido`에 넣었다. 손보기 전 원문은 `sido_source`, 분해 근거는 `sido_basis`('as_is' = 원문 그대로 / 'split_by_sgg' = 시군구로 갈랐다)에 있다. 권리분석·감정평가서·공고 원문은 이 원장에 없다. 공매의 권리 인수 규칙은 법원경매와 다르므로 realty_policy_rules(민사집행법 기준)의 답을 여기에 옮기지 마라.

소액임차인 최우선변제의 **금액표를 고르는 도구**다 — 판정기가 아니다. "전입은 근저당보다 빠르고 확정일자는 늦으면?"처럼 **임차인 한 사람의 날짜들**(전입· 확정일자·근저당)로 대항력·우선변제·최우선변제를 묻는 질문은 여기서 시작하라 — 근저당 날짜로 금액표를 고르고 `not_a_conclusion`이 남은 요건을 적는다. 두 권리의 요건 원문은 realty_policy_rules(topic=auction_rights)가 함께 준다. "최우선변제금 얼마까지 나와요?"에 현행표를 읊으면 틀린다. 적용되는 표는 **최선순위 담보물권을 취득한 날이 속한 시행령 판**이고(부칙 경과조치), 2008-08-21 이후 7개 판이 서로 다르다. 2015년 근저당이 붙은 서울 주택이면 지금 경매라도 2014-01-01 판 (9,500만원 이하 / 3,200만원)으로 잰다 — 현행표(1억6,500 / 5,500)를 쓰면 소액임차인이 아닌 사람을 소액임차인이라 답하게 된다. 경계를 지켜라: ① **범위에 든다 ≠ 받는다.** 경매개시결정등기 전 대항요건·배당요구종기까지 배당요구·주택가액 1/2 한도·다수 임차인 안분·임차권등기 후 임차인 제외가 전부 남아 있다 (응답 `not_a_conclusion`). ② `security_right_date`가 없으면 **표를 고르지 않는다** — 현행표를 기본값으로 주는 순간 이 도구가 막으려던 오답이 된다. **그렇다고 날짜를 지어내지도 마라**(2026-08-22 제보: 사용자가 연도만 줬는데 클라이언트가 `2019-01-01`을 생성했다). 연도만 안다면 `security_right_year`에 그 연도만 넣어라 — 그 해 전체가 한 판 안이면 서버가 날짜 없이 답하며 **"연도로 판을 골랐다"를 응답에 명시**하고, 판이 갈리는 해면 표를 고르지 않고 등기 접수일을 되묻는다. ③ 시 안에서 동에 따라 과밀억제권역이 갈리는 곳(인천·남양주·시흥)은 구간을 **안 고르고** 별표 원문을 낸다. ④ **주택만**이다 — 상가는 상가건물임대차보호법으로 금액표가 다르다. ⑤ 이 도구는 표 조회만 한다 — 말소기준권리·인수 여부·인수액 범위는 realty_auction_rights_analysis(같은 표를 쓴다). 규칙 전체와 갈림길은 realty_policy_rules(topic=auction_rights)가 진실원이다.

청약 경쟁률과 실제 당첨 가점 커트라인을 낸다 — "나 가점 52점인데 당첨될까?"의 정량 근거. 가점 자체를 모르는 사용자는 realty_subscription_score(무주택·부양가족·가입기간 선언 → 배점표 적용)로 먼저 점수를 만들어 my_score로 넘겨라. **비어 있으면 왜 비었는지부터 읽어라(2026-08-20 축 신설).** 이 축의 원천은 주 1회 전량 수집 이라 "아직 공표가 안 됐다"와 "공표는 됐는데 우리가 아직 안 걷었다"가 똑같이 빈 배열로 보인다 — 실측(공고 2026000323)에서 청약홈엔 1순위 경쟁률 4.33·12.90·15.55가 이미 공표됐는데 우리 응답은 by_house_type=[]였다. `freshness_verdict.verdict`가 그 둘을 가른다(아래 큰따옴표는 **필드가 아니라 그 필드의 값**이다): "not_yet_published"(접수가 안 끝났다 — 없는 게 정상) · "not_yet_collected"(**우리 미수집이다. 절대 '경쟁률이 없다'고 답하지 말고 check_url로 안내하라**) · "unknown"(못 가른다) · "not_published" · "collected". 대조 재료인 접수 종료일은 announcement.rcept_endde·freshness_verdict.apply_end에 있다. result_status의 뜻은 응답의 `result_status_legend`가 정본이다(`special_only`는 일반공급 결과가 아직인데 특별공급 신청현황만 온 상태 — '결과 없음'이 아니다). **없는 공고는 '미발표'가 아니다(2026-09-08, T-2026W37-81).** house_manage_no가 경쟁률 원장에도 분양 공고 원장에도 없으면 `error` 응답(`result` 값 "not_found")으로 거절하고 벤치마크를 내지 않는다 — 종전엔 어떤 번호를 넣어도 "not_published"+"아직 발표되지 않았다"가 나가 오타·가상 번호가 '접수 전 공고'로 둔갑했다. 원장 조회 자체가 실패하면(404 아닌 오류· 시간 초과) 그것도 "not_published"가 아니라 거절 응답이다 — 거절에는 정상 응답에 **없는** `error`·`result` 두 키가 붙고 그 값이 "lookup_failed"다. **여기서 백틱은 필드 이름이고 큰따옴표는 값이다** — "lookup_failed"·"not_found"라는 이름의 키는 어느 응답에도 없다(찾지 마라). 지역 벤치마크만 필요하면 house_manage_no 없이 region·sigungu로 부르라. **지역별 경쟁률의 분모는 추정하지 말고 `allocated_households_rank1_local`을 써라 (2026-08-21 신설).** 공표 경쟁률은 (그 지역구분 신청 ÷ 배정 세대수)라 분모를 되돌릴 수 있고, 해당지역 1순위 행의 98.3%에서 그 분모가 정수 하나로 특정된다(전수 실측). 되찾지 못한 행은 그 값이 null이고 `allocated_households_basis.range`에 구간만 있다 — 그때는 세대수로 단정하지 마라. 공고 원문 비율로 만든 `regional_priority. estimated_allocation.est_*`는 **실측이 있는 행에서 쓰면 안 된다**(실측과 어긋나면 `estimate_superseded`가 붙는다 — 실측 2026000323 084.9165A: 추정 47 vs 실측 78세대). 두 가지 경로를 자동으로 고른다: 1) 결과가 발표된 공고 → 그 단지의 주택형별 1순위 해당지역 경쟁률·당첨 최저/평균/최고 가점. 2) 아직 접수 전이라 결과가 없는 단지 → 같은 지역 최근 공고들의 실제 커트라인 분포 (regional_benchmark). **다른 단지의 실적이다** — 질의 단지의 예상 커트라인이 아니라는 점을 반드시 함께 말하라. 분위수를 인용하기 전에 distinct_complex_count·samples_by_complex를 먼저 보라 — 단지가 1~2곳이면 그건 지역 분포가 아니라 한 단지 안의 주택형 편차다 (warning_sample_concentration이 붙는다). **시도 하나로 답하지 마라(2026-08-16 축 신설).** 아파트는 시군구·평형·시기·가격대로 갈린다 — 실측(서울 최근 2년): 은평 전용 59㎡ 커트라인 중앙 45점 vs 강남 59㎡ 74점(29점 차), 연도별 중앙값 2022년 50점 → 2025년 69점, 2025년 분기별 69/66.5/56/70. 그래서 "내 가점으로 어디까지 되나"류에는 breakdown='sigungu'(+ area_band, 예산이 있으면 budget_max_10k)를, "언제가 쌌나"류에는 breakdown='quarter'|'year'를 써라. 사용자가 예산을 말했는데 budget_max_10k를 안 넣으면 **살 수 없는 단지가 섞인 답**이 나간다. 지어내지 말 것: 이 도구는 당첨 확률을 계산하지 않는다(가점 동점자 처리·특별공급 비율· 추첨제 물량은 데이터에 없다). 낼 수 있는 건 "과거 커트라인 대비 내 점수의 위치"까지다. 커트라인이 null인 칸은 0점이 아니라 당첨자 없음/가점제 미적용이다(score_status 참조). 분양가가 적정한지까지 물으면 realty_presale_vs_market을 이어서 쓰라.

민영주택 일반공급 청약 가점(만점 84)을 배점표로 계산한다. 민영주택 일반공급 가점제 점수(만점 84)를 **선언된 값**에 배점표를 적용해 계산한다 — 무주택기간 32 + 부양가족 35 + 통장 가입기간 17. "내 청약 가점 몇 점이야?"의 자리다. 경계를 지켜라: ① 세 입력 전부 **선언**이다 — 기산점·부양가족 인정은 등본·혼인관계 사실판단이라 서버가 판정하지 않고, 응답 traps(오기입=부적격 당첨 취소 사유)를 반드시 함께 전하라. ② 산출 점수는 realty_subscription_odds의 my_score로 넘겨 당첨 커트라인과 비교하는 것이 다음 수다. ③ 배점표 원문·기산 규칙은 realty_policy_rules(topic=subscription_account)가 진실원이다.

시군구마다 앞으로 들어올 아파트와 늘어나는 세대를 같은 창으로 나눠 수급을 판정한다. "○○ 공급 과잉이야?", "세종 대전 서울 경기 수급", "어디가 입주 대비 수요가 많아?"류 질문의 자리 — 입주(청약홈 공고, 향후 N개월)를 연 단위로 환산해 최근 12개월 세대 증가로 나눈 **비율**과 판정(과잉 >1.5 · 공급 우위 1~1.5 · 균형 0.5~1 · 부족 <0.5 · 세대 감소 중)을 주고, 같은 행에 교차검증 신호(순이동·매매 거래량 증감·전세/월세 증감과 월세 비중·1순위 경쟁률· 낙찰가율·미분양)를 싣는다. 판정과 신호가 엇갈리면 `conflict`에 적는다. **결론에 반드시 옮길 것**: · 입주는 **하한**이다 — 정비사업 조합원분이 공고에 없어 서울처럼 재건축 비중이 큰 곳은 '부족'이 실제보다 과장된다. `meta.disclosures`를 그대로 전하라. · `permit_pipeline_households`(사업승인 기준)는 **입주에 더하지 마라**(이중계상). · `denominator_unstable=true`면 비율이 분모 탓에 흔들린다 — 배수를 단정하지 마라. · 판정 구간은 **우리 규칙**이지 공식 기준이 아니다. 호가 매물·비아파트는 데이터에 없다. · 지표마다 기준 시점이 다르다 — `meta.series_as_of`로 밝혀라.

아직 공고가 안 난 예정 공급을 사업계획승인 기준으로 본다. **아직 분양 공고가 안 난** 예정 공급을 사업계획승인 기준으로 본다 — "지금 넣을까, 다음 걸 기다릴까", "이 동네 앞으로 입주 폭탄 있나"류 질문의 자리. 청약홈(realty_presale·realty_move_in_supply)은 **모집공고일에야** 등록되므로 공고 전 물량이 구조적으로 안 보인다. 이 도구의 원천은 주택법 **사업계획승인**이라 공고 2~3년 전 단계가 잡힌다: 사업명·세대수·승인일·착공예정일·사용검사 예정일(=예상 입주). 재당첨 제한(분양가상한제 단지는 10년)·전매제한이 걸린 결정에서는 **대안 정보가 없으면 "지금 아니면 끝"이라는 잘못된 압박**이 생긴다 — 청약 상담이면 이 도구를 함께 불러라. 두 축을 **더하지 마라**(이중계상) — 이미 공고가 난 단지도 승인 목록에 남아 있다. **이미 모집공고가 난 사업**은 블록 표기가 겹치면 행에 `announced_notice`가 붙는다 — 그 행은 '다음 분양'이 아니라 realty_presale·realty_subscription_odds의 영역이다. 표식이 없어도 기공고일 수 있다(meta.announced_cross_check 참조). 승인 전(지구계획·공모) 물량은 여기에도 없으니 이 값도 하한이다(`interpretation`). **층수 축(2026-08-20 신설 · 3차 수집=동별개요)**: `max_floor`는 사업계획승인 시점의 **계획** 층수다(변경승인으로 움직인다 — 준공 확정층수가 아니다). 값이 비면 **'저층'으로 읽지 말고 미상으로 읽어라.** 최저층·출처·부재사유는 **3차 수집이 붙은 회차에만** 함께 실린다 — `min_floor`가 있으면 그 사업에 **실제로 그 층수의 동이 있다**는 뜻이라 저층 선호(고소공포)·고층 조망 상담의 근거가 되고, `max_floor_source`가 있으면 그 층수를 어디서 가져왔는지, `max_floor_absent_reason`이 있으면 왜 비었는지를 말해 준다. **독스트링은 고정값이라 지금 원장 상태를 말할 수 없다** — 2026-08-20~09-07에는 이 안내만 먼저 나가고 필드를 만드는 백엔드 절반이 20일간 안 붙어 있었다(T-2026W33-68). 그러니 **이번 회차에 무엇이 실렸는지는 응답의 `meta.floor_axis`를 보라.** 그 문구는 응답을 보고 갈린다 — 거기서 "없다"고 하면 정말 없는 것이니 찾지 마라. `business_body`(사업주체·시공사)는 미준공 구간에서 **구조적으로 빈다** — 준공 후 등록되는 원장에만 있어 3차로도 안 메워진다.

통계청 빈집(미거주주택) — 빈집 수·빈집 비율·전체 주택, 아파트/비아파트, 건축연도 구간, 원인 유형. "○○ 빈집 몇 채야", "빈집 왜 늘었어", "빈집률 높은 시", "과천 빈집", "지방 빈집"류 질문의 자리다. 시군구를 주면 연도 시계열(2015~)·아파트/비아파트 분리·건축연도 구간(최근 2년 준공·1980년대·1979 이전 등)· 재고 대 세대 증감 분해·준공후 미분양 몫·**같은 유형(시·구·군) 안 백분위**·원인 유형 라벨 (정비사업 이주형·공급·입주형·인구유출·노후형·관광·세컨드형(추정), 규칙과 근거 수치 동봉)을 준다. **결론에 반드시 옮길 것**: · `definition` — 통계청 미거주주택은 조사 시점(11월 1일) 비어 있는 집 전부(매매·이사 대기·미분양 포함)이고 **법정 빈집(1년 이상 미사용)과 다르다.** 지자체 법정 빈집 실태조사 수치는 이 도구에 없다. · 빈집 수(vacant_housing_count)와 빈집 비율(vacancy_rate_pct)을 섞지 마라. · 원인 유형은 우리 규칙의 라벨이고, 빈집률로 가격을 내다보지 마라 — 같은 기간 동행 관측만 있다 (meta.findings_not_prediction). · null 값은 0이 아니다 — null_reasons(KOSIS 비공개 'X' 등)를 옮겨라.

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. **이 축의 자리** — 사건 상세도 둘이고 입력과 응답 형태로 갈린다. 이 도구는 `search`가 준 `"법원명|사건번호"` 한 덩어리를 그대로 받아 **문서형 텍스트**를 돌려준다(ChatGPT 커넥터 규격). 사용자가 사건번호를 말로 불러줬거나, `rights`·`min_bid_source` 같은 필드를 **값으로** 다뤄야 하면 `realty_get_auction_case`(사건번호·법원명을 따로 받는 구조화 응답)를 써라. 유찰 이력·기일별 저감은 어느 쪽도 아니고 `realty_auction_history`다.

사용자가 **답변 오류 제보나 개선 요청을 전해 달라고 했을 때만** 운영자에게 보낸다. 쓰는 때: 사용자가 "이거 틀렸으니 신고해 줘", "운영자에게 알려 줘", "이런 데이터도 넣어 달라고 전해 줘"처럼 제보·요청을 부탁했을 때. 보내기 전에 무엇이 전달되는지 사용자에게 알린다. kind='결함'은 틀린 답 제보, kind='질문기록'은 기능·개선 요청, kind='유료이용문의'· '후원문의'는 사용자가 유료 이용 희망·후원 의사를 운영자에게 전해 달라고 한 경우다. 사용자가 오류·불만·개선 희망·유료 이용 희망·후원 의사를 말했지만 전달을 부탁하지는 않았다면, 부르지 말고 "운영자에게 전해 드릴까요?"를 한 줄로 물어 동의할 때만 부른다(거절·무반응이면 다시 묻지 않는다). 응답의 접수번호(ref)를 사용자에게 알린다. 쓰지 않는 때: 사용자가 요청하지 않았는데 질문을 남기려고 부르지 않는다. 답하기 전에 먼저 부르지도 않는다 — 이 도구는 답변·정정을 대신하지 않는다. 전달 내용(인자)과 같은 사용자의 직전 호출 기록 요약이 운영자 검토용으로 저장된다 (개인정보처리방침 https://realty.sallim.app/privacy). 연락처(contact)는 사용자가 회신을 원해 직접 준 경우에만 담고, 회신에만 쓴다. 무인증 공개 서버라 쓰기 표면을 이 도구 하나로 묶어 시간당 상한(전체 60건·발신자당 20건)을 걸고, 일일 조회 한도(quota)와는 무관하게 접수된다.

법원경매 물건을 자연어 문장으로 검색한다(경매 전용 — 청약·시세는 다른 도구다). 법원경매 물건을 자연어로 검색한다. **경매 전용** — 청약·분양 공고는 realty_presale, 분양가 적정성은 realty_presale_vs_market, 시세 통계는 realty_region_price_stats. 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 말라. 지역·종류·감정가·유찰횟수라면 `realty_search_auctions`로 값을 직접 지정해 다시 조회하면 되지만, **면적·층·기일 범위는 그 도구에도 인자가 없다**(외부 QA 2026-10-04 ③) — 기일은 `exclude_past=true`(오늘 이후만)·`sort="date_asc"`까지만 되고, 면적·층은 결과 행과 `fetch` 상세의 값을 보고 직접 걸러야 한다. 없는 인자로 재호출하라고 안내하지 마라. 각 결과의 id는 이어서 fetch(id)에 그대로 넣으면 상세를 볼 수 있다. **이 축의 자리** — 경매 검색은 둘이고 입력 형태로 갈린다. 사용자의 말을 문장 그대로 넘길 때가 이 도구(`search`)이고, 지역·종류·감정가·유찰횟수를 **값으로 이미 알 때**는 `realty_search_auctions`다(면적·층·기일 범위는 **어느 쪽에도 필터가 없다** — 위 참조). 상세는 `fetch`로 이어간다 — 여기 나온 id를 그대로 넣으면 된다.