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Casafari MCP in Claude, ChatGPT und Gemini CLI: Immobiliendaten direkt im KI-Assistenten

Casafari MCP bringt den bereinigten Immobiliengraphen von CASAFARI mit Daten zu Wohn- und Gewerbeimmobilien aus 16 Ländern (USA: Markteintritt läuft, ausgewählte Bundesstaaten, nur Gewerbeimmobilien, über Claro AI) direkt als Werkzeuge in Claude, ChatGPT, Gemini CLI, Claude Code, Cursor und weitere MCP-Clients. Die Anbindung erfolgt über Server-URLs unter platform.casafari.com per OAuth 2.1 im Browser. Der Einstieg im Free-Plan bietet 1.000 Tokens für 30 Tage ohne Kreditkarte; Ortsauflösungen mit Location Lookup kosten 0 Tokens.

Was kann ich meinen KI-Assistenten mit Casafari MCP fragen?

Ein Immobilienberater in München-Schwabing bereitet am Abend vor dem Gespräch zur Mandatsverlängerung seine Bewertung vor. Statt Marktberichte manuell zu durchsuchen oder auf Schätzungen eines Sprachmodells zu vertrauen, fragt er seinen KI-Assistenten: „Wie haben sich die Angebotspreise für 3-Zimmer-Wohnungen in Schwabing-West in den letzten zwölf Monaten entwickelt, und welche vergleichbaren Objekte stehen aktuell zum Verkauf?“

Der KI-Assistent greift dabei nicht auf ein statisches Modellgedächtnis zurück. Über das Model Context Protocol (MCP) ruft er im Hintergrund strukturierte Funktionen auf und greift direkt auf den Aufbau des CASAFARI-Immobiliengraphen (auf Englisch) zu. Jede Zahl und jede Preishistorie lässt sich auf einen konkreten, bereinigten Datensatz zurückführen.

CASAFARI stellt für die unterschiedlichen Abfragen eigene MCP-Server unter https://platform.casafari.com/mcp/<produkt> bereit. Sie verbinden in Ihrem KI-Client jeweils die Server, die Sie für Ihre Arbeit benötigen:

  • Location Lookup (/mcp/locations): Löst Ortsnamen oder Postleitzahlen in eindeutige Standort-IDs auf. Die Nutzung von Location Lookup ist gebührenfrei und kostet 0 Tokens.
  • Area Insights (/mcp/area-insights): Liefert Preisniveaus, Preisentwicklungen und Angebotsvolumina für Wohnungen und Häuser in einem ausgewählten Stadtteil oder Bezirk.
  • Comparables (/mcp/comparables): Ermittelt marktnahe Vergleichsobjekte für Wertermittlungen mit Marktstatistiken und Preisschätzungen.
  • AgentGraph (/mcp/agentgraph): Zeigt die Aktivität von Maklerbüros und Maklern in Deutschland und findet mögliche Partner; nur für verifizierte Unternehmen.
  • Claro (/mcp/claro): Ermöglicht die gezielte Suche nach Gewerbeflächen (Läden, Gastronomie, Büros, Lager) in Spanien und Deutschland sowie Gewerbegrundstücken in Deutschland.

Ergänzende Einsatzszenarien und Eingabebeispiele finden Sie auf der Seite Produktseite Casafari MCP – Immobiliendaten für KI-Agenten, in der Übersicht Beispielfragen und Sitzungen auf developers.casafari.com (auf Englisch) sowie im Beitrag über ChatGPT-Prompts für Immobilienberater.

Diagramm: KI-Assistenten greifen über fünf Casafari-MCP-Server per OAuth 2.1 lesend auf den CASAFARI-Immobiliengraphen mit Daten aus 16 Ländern zu.

Wie sieht eine Sitzung aus: von Location Lookup zu Area Insights, Comparables und Claro

Im laufenden Gespräch führt Ihr KI-Assistent die notwendigen Werkzeugaufrufe automatisch im Hintergrund aus. Eine typische Analyse läuft in vier nachvollziehbaren Schritten ab:

  1. Ortsauflösung mit Location Lookup: Wenn Sie nach „Schwabing-West, München“ fragen, wendet der Assistent zuerst Location Lookup an. Er wandelt die Eingabe im Klartext in eine systemweite Location-ID um. Dieser Schritt verbraucht 0 Tokens.
  2. Marktanalyse über Area Insights: Mit der erhaltenen Location-ID fragt der Assistent den MCP-Server Area Insights ab. Er erhält Kennzahlen zum durchschnittlichen Quadratmeterpreis, zur Preisentwicklung der letzten 12 Monate und zum aktuellen Objektangebot.
  3. Vergleichsobjekte über Comparables: Für eine fundierte Wertermittlung übermittelt der Assistent die Objektdaten (Fläche, Zimmeranzahl, Baujahr) an Comparables. Der Server gibt passende Referenzobjekte aus dem aktuellen Angebot und aus historischen Transaktionen zurück.
  4. Gewerberecherche über Claro (optional): Wenn Sie zusätzlich nach Verkaufs- oder Ladenflächen im selben Gebiet suchen, ruft der Assistent Claro auf, um freie Ladenflächen in Deutschland oder Spanien zu identifizieren.

Ablaufdiagramm einer Casafari-MCP-Sitzung zu Schwabing-West: Location Lookup (0 Tokens), dann Area Insights, Comparables und optional Claro, bevor der Assistent mit Quellenangabe pro Zahl antwortet.

Sie müssen die Abrufe nicht einzeln anstoßen. Sie formulieren Ihre Frage in natürlicher Sprache, und der Assistent verbindet die Antworten zu einem strukturierten Bericht mit Quellenangaben. Entwickler können dieselbe Abfolge in Entwicklungsumgebungen wie Claude Code oder Cursor nutzen, um komplexe Workflows zu automatisieren.

Wie verbinde ich Casafari MCP mit Claude, ChatGPT, Gemini CLI, Claude Code und Cursor?

Alle Casafari MCP-Server nutzen den Standard Streamable HTTP. Die Verbindung erfordert keine manuell erstellten API-Schlüssel. Sie geben lediglich die Server-URL in Ihrem Client ein und authentifizieren sich direkt über den Browser per OAuth 2.1. Das Benutzerkonto können Sie bei der ersten Anmeldung im Free-Plan anlegen.

Die detaillierte Connect-Anleitung je Client auf developers.casafari.com (auf Englisch) führt die einzelnen Einrichtungswege auf. Die grundlegenden Schritte der gängigsten Clients im Überblick:

Claude (claude.ai, Desktop und Mobil)

Öffnen Sie in claude.ai die Einstellungen → Connectors → Benutzerdefinierten Connector hinzufügen. Fügen Sie die gewünschte Server-URL (beispielsweise https://platform.casafari.com/mcp/area-insights) ein. Ein Browserfenster öffnet sich, in dem Sie die Anmeldung bei CASAFARI bestätigen.

ChatGPT

Aktivieren Sie in den ChatGPT-Einstellungen den Entwicklermodus. Navigieren Sie zu Apps bzw. Connectors → Erstellen und tragen Sie den Endpunkt ein. Wählen Sie OAuth als Authentifizierungsmethode und lassen Sie die verfügbaren Werkzeuge scannen. Details erläutert der Artikel Developer mode und MCP-Connectors im OpenAI Help Center (auf Englisch).

Gemini CLI

Fügen Sie den Server über Ihre Konsole mit Angabe des HTTP-Transports hinzu: gemini mcp add --transport http casafari-area-insights https://platform.casafari.com/mcp/area-insights Starten Sie anschließend in der CLI die Autorisierung mit /mcp auth casafari-area-insights. Es öffnet sich der lokale Browser zur Anmeldung. Siehe auch MCP-Server in der Gemini-CLI-Dokumentation (auf Englisch).

Claude Code, Cursor und weitere Clients

In Cursor tragen Sie die Server-URL in die Datei mcp.json ein; in Claude Code verwenden Sie den Befehl claude mcp add. Ein Claude-Code-Plugin mit Skills, eine Gemini-CLI-Erweiterung und Codebeispiele finden Sie im öffentlichen GitHub-Repository casafari/casafari-mcp (auf Englisch). Ebenfalls unterstützt werden VS Code, Codex CLI, Devin Desktop, Zed, Cline, JetBrains Junie, Kiro, Warp und goose. Sie können bestehende Verknüpfungen jederzeit über Konto und Verbindungen auf platform.casafari.com verwalten.

Screenshot der Connect-Seite auf developers.casafari.com mit den Schritten zum Verbinden der Casafari-MCP-Server in Claude, ChatGPT und Gemini CLI.

Wenn Sie nach der Prototypenphase eine direkte programmatische Integration ohne LLM-Client planen, bieten sich die CASAFARI Property Data APIs für die Anbindung im eigenen Code an.

Was kostet Casafari MCP in Tokens?

Die Abrechnung von Casafari MCP erfolgt transparent über ein Guthaben-Modell auf Token-Basis (Quelle: Pläne und Token-Preise in der FAQ auf developers.casafari.com (auf Englisch), Stand Oktober 2026):

  • Free-Plan: Enthält 1.000 Tokens für 30 Tage. Die Nutzung erfordert keine Kreditkarte.
  • Agent-Plan: Monatlich 49 € bei jährlicher Zahlungsweise oder 70 € bei monatlicher Abrechnung (jeweils zzgl. MwSt.).
  • Custom-Plan: Individuelle Kontingente für institutionelle Anforderungen nach Vereinbarung.
  • Zusätzlicher Verbrauch: Flexibel über vorausbezahlte Credits aufladbar.

Balkendiagramm: Casafari MCP kostet im Agent-Plan 49 € pro Monat bei jährlicher und 70 € bei monatlicher Abrechnung; der Free-Plan mit 1.000 Tokens für 30 Tage ist kostenlos.

Die Ortsauflösung über Location Lookup ist kostenfrei und verbraucht 0 Tokens. Wichtig zur Unterscheidung: Das Wort „Tokens“ bezeichnet hier die CASAFARI-Nutzungseinheit für API-Aufrufe. Es unterscheidet sich sowohl von den Sprachmodell-Tokens Ihres KI-Assistenten als auch vom technischen Access Token der OAuth-Authentifizierung. Antworten auf Fragen zu Rechnungen und Abonnements bietet die Hilfe zu Abrechnung und Abonnement.

Wie sicher ist die Verbindung? OAuth 2.1 und lesende Datenwerkzeuge

In Unternehmen der Immobilien- und Finanzwirtschaft in Deutschland, Österreich und der Schweiz gelten strenge Compliance- und Datenschutzanforderungen. Die Architektur von Casafari MCP ist darauf ausgerichtet:

  • OAuth 2.1 mit PKCE: Gemäß der Autorisierungsspezifikation des Model Context Protocols (Stand November 2025) fungiert der MCP-Server als OAuth 2.1 Resource Server. Detaillierte Spezifikationen finden Sie unter Autorisierung in der MCP-Spezifikation (auf Englisch).
  • Keine Schlüssel im Quellcode: Die Authentifizierung erfolgt im Browser. Der Client erhält ein zeitlich begrenztes Access Token. Es müssen keine statischen API-Schlüssel in Konfigurationsdateien gespeichert werden.
  • Lesender Zugriff auf die Daten: Die Datenwerkzeuge von Casafari MCP arbeiten rein lesend; nur die Watchlist von AgentGraph lässt sich speichern und bereinigen. Ein KI-Assistent kann Daten abfragen und aufbereiten, jedoch keine Immobiliendaten verändern und keine Zahlungen auslösen.
  • Volle Kontrolle: Jede Freigabe kann über das Benutzerkonto auf platform.casafari.com per Mausklick widerrufen werden.

Diagramm des Sicherheitsmodells von Casafari MCP in vier Schritten: OAuth 2.1-Anmeldung mit PKCE im Browser, Access Token im Client ohne kopierten Schlüssel, ausschließlich lesende Werkzeuge und jederzeitiger Widerruf auf platform.casafari.com.

Weiterführende Details zur Datenverarbeitung finden Sie in der Datenschutzpolitik von CASAFARI.

Für wen lohnt sich Casafari MCP im Alltag?

Casafari MCP richtet sich an Profis, die KI-Assistenten produktiv im Tagesgeschäft einsetzen:

  • Immobilienmakler: Bereiten Bewertungsgespräche vor und erhalten innerhalb weniger Sekunden fundierte Vergleichsobjekte mit Preishistorie.
  • Research-Analysten in Banken und Fonds: Erstellen Marktanalysen und Bezirksvergleiche mit überprüfbarer Datenbasis für Investment-Factsheets.
  • Entwickler: Bauen Prototypen für Immobilien-Agenten in Cursor oder Claude Code, bevor eine vollständige API-Anbindung umgesetzt wird.

Ein praxisnahes Beispiel für automatisierte Abläufe bietet der Beitrag darüber, wie agentische KI den Verkäufer-Funnel automatisiert. Prüfen Sie vorab in der Übersicht, in welchen Ländern CASAFARI-Daten verfügbar sind.

Setzen Sie Ihren ersten Arbeitsablauf um, indem Sie eine Server-URL in Ihren bevorzugten Client einfügen. Für umfangreichere Projekte oder Unternehmenslizenzen fragen Sie auf der Plattform den Custom-Plan an (Pläne im Überblick, englisch).

Häufig gestellte Fragen

Wie verbinde ich einen MCP-Server mit Claude?

In claude.ai fügen Sie unter Einstellungen → Connectors einen benutzerdefinierten Connector hinzu und tragen die gewünschte Server-URL wie https://platform.casafari.com/mcp/area-insights ein. Anschließend melden Sie sich im sich öffnenden Browserfenster per OAuth 2.1 bei CASAFARI an. Ein manueller API-Schlüssel ist nicht erforderlich; ein Konto im Free-Plan können Sie direkt bei der Anmeldung anlegen (Quelle: CASAFARI Developer Docs, Stand Oktober 2026).

Kann ChatGPT auf Immobiliendaten zugreifen?

Ja, über den Entwicklermodus von ChatGPT können Sie benutzerdefinierte Connectors anlegen. Nach Eingabe des Casafari-Endpunkts und der Wahl von OAuth als Authentifizierung scannt ChatGPT die verfügbaren Werkzeuge. Der Assistent greift daraufhin bei Fragen zu Marktanalysen oder Vergleichsobjekten direkt auf den CASAFARI-Immobiliengraphen zu (Quelle: OpenAI Help Center und CASAFARI Developer Docs, Stand Oktober 2026).

Was kostet die Nutzung von Casafari MCP?

Der Free-Plan umfasst 1.000 Tokens für 30 Tage ohne Angabe einer Kreditkarte. Der Agent-Plan kostet 49 € pro Monat bei jährlicher Zahlungsweise oder 70 € bei monatlicher Abrechnung, jeweils zuzüglich Mehrwertsteuer. Ortsauflösungen über Location Lookup verbrauchen 0 Tokens (Quelle: CASAFARI Developer Docs, Stand Oktober 2026).

Ist die Verbindung über MCP sicher und DSGVO-konform?

Die Authentifizierung basiert auf dem Standard OAuth 2.1 mit PKCE, sodass keine sensiblen Zugriffsschlüssel auf lokalen Geräten gespeichert werden. Die Datenwerkzeuge von Casafari MCP gewähren ausschließlich lesenden Zugriff; nur die Watchlist von AgentGraph lässt sich vom Assistenten bearbeiten. Zugriffsrechte lassen sich jederzeit im Benutzerkonto auf platform.casafari.com widerrufen (Quelle: MCP-Spezifikation und CASAFARI Developer Docs, Stand Oktober 2026).

Wie füge ich in Gemini CLI einen MCP-Server hinzu?

Führen Sie im Terminal den Befehl gemini mcp add —transport http aus, um den HTTP-Server zu registrieren. Geben Sie danach in der laufenden CLI-Sitzung den Befehl /mcp auth ein. Es öffnet sich der Browser zur Anmeldung bei CASAFARI (Quelle: Gemini CLI Dokumentation und CASAFARI Developer Docs, Stand Oktober 2026).