# Co Reevl Reevl MCP server

Source: https://glimind.com/server/mcp-registry%2Fkr.co.reevl%2Freevl-mcp
Registry id: `mcp-registry/kr.co.reevl/reevl-mcp`
Status: live (checked 2026-10-27T00:49:29.851Z)

## Verdict

Co Reevl Reevl MCP server answered 100% of Glimind's liveness checks over 30 days, better than 42% of MCP servers, with 1519 ms median handshake and 1 outage in 90 days. Its agent-readiness grade is A (99/100) across 7 tools, costing an agent about 1,639 tokens to load. Checked every few minutes; no tool is ever called.

## Measurements (30 days)

| Metric | Value | Better than |
|---|---|---|
| Uptime, 30 days | 100% | 42% of MCP servers |
| Median handshake latency | 1519 ms | 9% of MCP servers |
| p95 handshake latency | 3903 ms | — |
| Checks in 30 days | 4,972 | — |
| Outages, 90 days | 1 | — |
| Median recovery | 8 min | — |
| Agent-readiness score | 99/100 (A) | 93% of MCP servers |
| Tools | 7 | — |
| Tool-list size for an agent | ~1,639 tokens | 56% of MCP servers |
| Days observed | 29 | — |

## Install

```json
{
  "mcpServers": {
    "co-reevl-reevl-mcp-server": {
      "type": "http",
      "url": "https://reevl.co.kr/api/mcp"
    }
  }
}
```

Claude Code:

```sh
claude mcp add --transport http co-reevl-reevl-mcp-server https://reevl.co.kr/api/mcp
```

## Tools (7)

- `describe_fields`: 검색에 쓸 수 있는 모든 축과 **단위**, 값의 분포(최소·중위·최대)와 시도별 단지 수를 준다. ★조건 검색 전에 한 번 부르는 것을 권한다 — 단위를 모르고 범위를 넣으면 100배 틀린 조건이 된다 (예: 전세가율은 값 그대로 %, 세대당 대지지분은 10으로 나눠야 ㎡).
- `get_apartment`: 단지 하나의 전 축을 뜻이 통하는 묶음(기본·가격·전세월세·거래·등락·AI예측·입지·건물)으로 준다. search_apartments로 고른 뒤 그 cid로 부른다. 특정 단지를 판단해야 할 때 쓴다.
- `get_loan_rules`: 주택담보대출의 **현행 규제 수치**를 준다 — LTV·DSR·스트레스 가산금리·규제지역·가격대별 상한. "5억 아파트 사려면 대출 얼마 나오나", "연봉 5천에 현금 1억이면 살 수 있나"에 이 도구를 먼저 부른다. ★★리블은 **계산하지 않는다.** 이 값을 받아서 **네가** 계산
- `get_transactions`: 한 단지(또는 법정동)의 **개별 거래**를 최신순으로 준다 — 날짜·금액·면적·층까지. 다른 도구는 "최근 1년 102건"처럼 **집계**만 줘서 "가장 최근 거래가 언제 얼마"에 답할 수 없었다. "이 단지 최근 거래", "같은 평형 최근 10건", "직전 거래 대비 얼마나 올랐나"
- `list_articles`: 리블이 발행한 부동산 브리핑 목록(제목·요약·발행일·링크). 정책 보도자료 정리와 실거래 데이터 분석을 거의 매일 낸다. 최근 시장 상황이나 정책 흐름을 물을 때 근거로 쓴다.
- `search_apartments`: 전국 아파트 45,000여 개를 조건으로 거른다. "강남구 20억 이하 대단지", "전세가율 높은 곳", "AI 1년 예측이 높은 단지"처럼 조건이 있는 질문에 쓴다. 지역·브랜드·시공사는 완전일치이고, 수치 축은 <축>_min·<축>_max로 범위를 준다. 응답에 units(단위 설명
- `search_properties`: 빌라(연립·다세대)·오피스텔·단독다가구·토지·상가/사무실·아파트 분양권의 실거래를 지역별로 준다. "송파구 빌라 시세", "제주 토지 평당가", "강남 상가 얼마"처럼 **아파트가 아닌** 질문에 쓴다. ★아파트는 이 도구가 아니라 search_apartments를 쓸 것 — 둘은 데이

Measured by Glimind (https://glimind.com): MCP handshake + tool list only, no tool is ever called. CC BY 4.0.