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FUNRAISE MCP|不動產資料介接服務

10 分鐘完成
房地產研究、估價、市場分析

不用再開好幾個網站。把 FUNRAISE MCP 接進您習慣使用的 AI, 直接用一句話查詢全台不動產與土地資料。

※ 實際完成時間依案件複雜度而定

公司登記
租賃行情
使用分區

南港經貿園區這三年有哪些企業搬進來?租金行情大概多少?

近三年共 24 家企業遷入,以資訊服務業與生技為主。辦公租金中位數每坪 1,850 元。

註冊就能接上,直接開始問
都市計畫 法定與風險查核 市場掃描與找標的 建照與使照 行情與價格分析 謄本電傳

不動產資訊,
來自不同的資料來源

謄本、建照、實價登錄、都市計畫、地圖等
不同資料,各自承載著不動產判斷所需的重要資訊。

實價成交 內政部實價登錄成交資料(住宅 / 商用)
北市建照使照 台北市建造執照與使用執照,含起造人與規模
商業司登記 全國商工登記:統編、資本額、行業別、組織型態

接上 FUNRAISE MCP,您可以直接問 AI

列出信義區近一年以 5,000 萬以上成交的住宅大樓。

每一筆答案都附上資料來源,可以回頭確認。

什麼是 MCP?

讓您的 AI 直接查得到全台完整不動產資料

MCP 是一種讓 AI 讀取外部資料的方法,各家 AI 都通用。接上 FUNRAISE MCP, 等於接上了不動產大數據資料庫。同一個問題,接上前後答案會不一樣。

未接 FUNRAISE MCP,直接問通用型 AI

答案是估算出來的,無法取得成交資料逐筆計算。

查了官方資料平台與第三方網站
  1. 搜尋網路:大安區 實價登錄 第二季
  2. 找到官方 CSV,09-23 更新、欄位齊全
  3. 這個介面解析不了 CSV 本體
  4. 改用初抓的區間,逐格標上不確定
  • 整體住宅 官方數據只到台北市整體、篩不出大安區,區間是拼湊其他來源估出來的 約 +1~+3%
  • 中古屋 各資料源取樣定義不同,也沒有逐筆建築完成日資料,無法精準計算 約 0~+2%
  • 新成屋 多半取自建案銷售資訊,貼近開價而非成交,容易高估 約 +5~+10%

臺北市資料大平臺的實價登錄 CSV 09-23 更新,但 AI 讀不進檔案本體

接上 FUNRAISE MCP

答案是逐筆算出來的,漲幅多少、根據什麼,都說得出來。

透過 FUNRAISE MCP 撈了大安區兩季共 658 筆實價登錄成交
  1. FUNRAISE MCP.搜尋實價成交
  2. 取 2025 Q2 與 2026 Q2 兩個同期窗口
  3. 逐筆全撈,單價空值剔除 3 筆
  4. 每平方公尺換算成每坪,取中位數
  • 整體住宅 中位數 100.0 萬/坪 → 105.4 萬/坪,樣本 318 對 327 筆 +5.4%
  • 中古屋(屋齡超過 5 年) 中位數 97.1 萬/坪 → 99.2 萬/坪,樣本 282 對 269 筆 +2.2%
  • 新成屋(屋齡 5 年含以下) 中位數 155.9 萬/坪 → 159.6 萬/坪,樣本 36 對 58 筆 +2.4%

兩季以逐筆成交資料計算,已剔除欄位有空值資料,資料至 2026-09-23

※ 兩欄都是 2026 年 9 月的實際問答節錄。 接上 FUNRAISE MCP 那欄:比較的是每坪單價的中位數, 整體的 +5.4% 高於兩個分組,是因為新成屋的成交占比從 11% 升到 17%, 同一類房子漲多少,看分組的 +2% 左右較準; 成交資料以內政部實價登錄為準,6 月底的資料尚未完全發布。

換成您的工作
會加速什麼

看不同角色怎麼用 FUNRAISE MCP 工作

整棟商辦 deal 多為 off-market,幫我偵測過去 90 天台北市哪些 A 級大樓出現「所有權結構分散化、大宗分層交易聚集、sale-leaseback 模式」這類釋出前兆訊號。

FUNRAISE MCP 呼叫了 6 個資料來源

  • search_actual_sales 實價成交
  • search_buildings 商辦大樓
  • search_stakeholders 利害關係人
  • search_business_registry 商業司登記
  • search_actual_rentals 實價租賃
  • code 跨來源一次算完

台北市 A 級商辦 Off-market 釋出訊號(過去 90 天,4 案)

整棟級別 deal 幾乎 100% off-market,實價登錄看到時通常已成交 30-60 天。以下從公開資料偵測的 leading indicators 共用一個核心 thesis:業主對該資產的角色定位改變(自用 → 投資 → 處置)會在公開資料留下可觀察軌跡。建物名稱來自 FUNRAISE buildings 索引之真實商辦;持有率變化、退租率、tenant 結構等數據為示意呈現,需配合代理(JLL/CBRE Capital Markets)線下情報交叉驗證。
  • 訊號 1:國泰金融中心(信義松仁路 7 號)— 屋主集中化(產權整理前兆)

· 過去 12 個月最大屋主透過子公司買回 3 個散戶持有層(總計約 4,800 坪)

· Top 1 屋主合計持有率從 47% → 62%

· 「整棟釋出前先做產權集中」是業界 typical pre-listing 動作

· 建議追蹤:剩餘散戶持有層的後續易主

  • 訊號 2:中國信託金融大樓 A 棟(南港經貿二路 166 號)— Sale-leaseback 完成(業主角色轉換)

· 整棟交易完成同時,主要承租戶簽 10 年 lease(公開資訊)

· 業主從營運公司(自用)轉為金融投資人(投資型持有)

· 同一業主 portfolio 內過去 5 年有 2 個類似 sale-leaseback → 後續 7-10 年 hold 後 disposal 模式

· 建議追蹤:未來 12-18 個月 lease 的 rent review 條款動作

  • 訊號 3:宏匯瑞光廣場 B 棟(內湖瑞光路 335 號)— Tenant 結構快速重組(reposition 訊號)

· 過去 18 個月主要承租戶有 6 家退租、9 家新進駐;年化退租率約 18%,明顯高於內湖科 A 級平均 7-9%

· Lease maturity 預計 24 個月內集中到期 32% 樓地板

· 業主可能評估 vacant possession 釋出,以脫手後新業主自行 retenant

· 建議追蹤:lease expiry schedule 是否續租或讓空

  • 訊號 4:全球人壽民權大樓(中山民權東路三段 2 號)— 業主背景轉換(投資 → 處置)

· 法人屋主從產業母公司轉為其資產管理子公司(董監事背景變化)

· 主要承租戶 lease 將於 24 個月內到期 → 業主可能評估 vacant possession 釋出

· 同類「資產轉至 AMC 子公司 + lease 集中到期」過去 5 年發生過 4 案,3 案於 18-24 個月內釋出

戰略建議

  • 訊號 1(國泰金融中心)優先聯繫熟悉的 Capital Markets 代理(JLL/CBRE/Cushman/Colliers),詢問是否有相關 mandate 將進入市場
  • 訊號 3(宏匯瑞光廣場 B 棟)監測下一個 quarter 的 lease expiry 動作,若集中讓空可主動接觸業主洽談收購
  • Off-market 訊號不保證即將釋出,僅為公開資料的 pattern detection;最終決策需配合代理情報、業主直接接觸與盡職調查
換我問問看 註冊就能接上,直接開始問

示意對話,資料來源名稱取自實際的 FUNRAISE MCP 資料來源。

三步驟立即開通

不用寫程式、不用改工作流程。註冊後把連結貼進您正在用的 AI 工具, 下一句話就能直接查台灣的不動產資料。

立即開始 →

  1. 01

    註冊 FUNRAISE MCP

    Google 或 Microsoft 帳號即可登入。

    使用 Google 帳號註冊 使用 Microsoft 帳號註冊
  2. 02

    複製 FUNRAISE MCP 連結

    貼到 AI 工具的設定裡,點 Connect 用同一個帳號授權,串接就完成了。

    https://connector.mcp.funraise.ai/c/<your-config-id>/mcp
  3. 在您熟悉的 AI 裡直接問問題

    不用學新的操作方式,像平常一樣用自然語言提問。

    信義區近一年成交行情

先免費試用,確定適合再導入團隊

試用方案

NT$ 0 試用期間免費

先確認合不合用,目前免費試用中。

  • 全部 27 個不動產資料源
  • 自訂資料組合,可建立多組網址
  • Claude.ai/ChatGPT/Notion/CLI 等客戶端
  • 使用紀錄與分析
  • Google 或 Microsoft 帳號登入
  • 每月 300 次資料查詢,每月 1 日重置
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Team

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5~20 人團隊協作、多帳號管理。

  • 包含試用方案的所有項目
  • 多人協作(5~20 個帳號)
  • 成員邀請、權限管理與稽核紀錄
  • Google Workspace/M365 單一登入
  • 團隊使用配額與每月報表
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Enterprise

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大型機構、金融業、法規合規對接。

  • 包含試用方案與 Team 方案的所有項目
  • 客製資料源接入:內部資料庫、CRM
  • 私有部署選項
  • 傳統 API 介接(非 MCP)
  • 法規合規對接
  • SLA 保證 99.9% 服務可用率
  • 專屬顧問與導入教育訓練
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常見問題

沒找到您的問題?聯絡我們

這跟我直接問 ChatGPT 差在哪?

一般 AI 只能根據訓練資料回答,數字可能沒有出處。接上 FUNRAISE MCP 之後,答案來自實際的不動產資料,並且會附上資料來源讓您回頭確認。

我不懂程式,也用得起來嗎?

可以。整個設定只有複製一段連結、貼到 AI 工具的設定裡,不需要寫程式,也不用安裝任何軟體。

我需要先有 Claude 或 ChatGPT 帳號嗎?

需要。FUNRAISE MCP 是接在您原本使用的 AI 工具上,所以要先有一個支援 MCP 的 AI 帳號。Claude 免費版就可以新增自訂連接器。

什麼算「一次查詢」?免費額度什麼時候重置?

AI 每呼叫一個工具算一次,Code Mode 在背後跑掉的每個工具也都會計入。免費方案是每月 300 次,每月 1 日(台北時間)重置,用量與剩餘額度在後台看得到。

謄本這類有成本的資料,算不算在免費額度裡?

目前開放的資料都是公開資料,不另外計費。謄本這類需要付費調閱的資料還沒有開在自助註冊的方案裡,有這類需求可以來信談。

我問的問題和查到的資料,會不會被拿去訓練?

不會。平台上的資料源都是公開資訊(內政部、經濟部、各縣市建管處等)。使用紀錄(時間、資料源、工具名稱、成功與否,不含查詢參數)是用量額度與計費的依據,會保留到帳號關閉,關閉時一併刪除;查詢參數與錯誤訊息只保留 90 天供除錯。這些紀錄不會出售或分享給第三方,詳細條款寫在隱私權政策裡。

資料多久更新一次?

看資料源,從每日到每月都有。每一個資料源的更新頻率與覆蓋區域都寫在資料來源頁的說明裡,點進去就看得到。

資料只限台北市嗎?

沒有。實價登錄、商業司、商辦大樓、預售屋、建照、未來開發案等資料源已經涵蓋全台主要縣市。部分資料(例如建照、捷運)目前以雙北為主,台中、台南、高雄的覆蓋還在擴充。

資料夥伴計畫 即將開放

手上有資料?一起把它接到 AI 上

FUNRAISE MCP 正在邀請生態系夥伴加入:顧問公司、估價師事務所、研究機構、商仲, 以及特定領域的資料商。把您的資料包裝成 MCP 工具,就能被 Claude、ChatGPT、 Notion、Gemini 這些工具上的使用者直接查到。

也支援接公司自己的系統。像 Google Analytics 與 Search Console,授權之後, 只有您的團隊查得到,跟平台上的公開資料在同一個對話裡一起問。

我有資料,聊聊上架 →