Plusieurs subreddits ont publié la même build la même semaine : un agent de recherche IA immobilier B2B construit en 2 jours avec Claude Code. Ce tutoriel détaille la construction et explique pourquoi SERP + Reddit bat les parrainages MLS coûteux pour les vendeurs B2B.
Prérequis
- Claude Code
- Clé API Scavio
- Éditeur markdown
Parcours
Étape 1: Définir la compétence de l'agent en markdown
Compétence Claude Code qui prend la ville + le domaine d'activité.
# brokerage-discovery.md
Given a city and brokerage type, return top 25 prospects with:
- Brokerage name and primary office
- Hiring signals from public job pages
- Recent news mentions
- Reddit thread sentiment (r/realtors, r/RealEstateAgents)
Use Scavio MCP for all retrieval.Étape 2: Câbler Scavio MCP dans Claude Code
Ajouter la configuration du serveur MCP.
JSON
{
"mcpServers": {
"scavio": {
"url": "https://mcp.scavio.dev/mcp",
"headers": { "x-api-key": "${SCAVIO_API_KEY}" }
}
}
}Étape 3: Exécuter la requête de découverte
SERP pour les courtiers + embauches récentes.
Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
def brokerages(city):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'query': f'real estate brokerage {city} hiring 2026'}).json()
return r.get('organic_results', [])[:25]Étape 4: Ajouter la couche de sentiment Reddit
Discussions sur les courtiers dans la ville.
Python
def reddit_signal(city):
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search',
headers={'x-api-key': API_KEY},
json={'query': f'{city} brokerage'}).json()
return r.get('posts', [])[:10]Étape 5: Composer le digest email matinal
Brief quotidien de 25 prospects avec contexte de sentiment.
Python
def digest(city):
return {'prospects': brokerages(city), 'reddit': reddit_signal(city)}Exemple Python
Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
H = {'x-api-key': API_KEY}
def agent(city):
s = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': f'real estate brokerage {city}'}).json()
r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': f'{city} broker'}).json()
return {'prospects': s.get('organic_results', [])[:25], 'reddit': r.get('posts', [])[:10]}
print(agent('Austin TX'))Exemple JavaScript
JavaScript
const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
export async function agent(city) {
const [s, r] = await Promise.all([
fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', { method:'POST', headers:H, body: JSON.stringify({ query: `real estate brokerage ${city}` }) }).then(r => r.json()),
fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', { method:'POST', headers:H, body: JSON.stringify({ query: `${city} broker` }) }).then(r => r.json())
]);
return { s, r };
}Sortie attendue
JSON
25 brokerage prospects per city per morning, with Reddit sentiment context. Total cost: ~5 credits/run on Scavio.