Fyn es un mini proyecto experimental: una demostración de cómo los portales inmobiliarios podrían exponer su inventario a agentes de IA mediante herramientas estructuradas, sin obligar al modelo a navegar una interfaz pensada para humanos.
Si el inventario inmobiliario se ofreciera como una herramienta fiable, tipada y trazable, una IA podría encargarse de planificar la búsqueda mientras el portal conserva el control de sus datos, reglas y experiencia final.
Fyn publica search_properties mediante Model Context Protocol. Su esquema define campos como municipios, operación, presupuesto, habitaciones, tipos de inmueble y preferencias. El texto libre aporta contexto, pero la ejecución depende de restricciones estructuradas y validadas.
En el prototipo: MCP SDK + Zod, con transporte Streamable HTTP.El modelo interpreta expresiones ambiguas —«cerca de naturaleza», «con vida de barrio» o «acepto reforma»— y elige ubicaciones, filtros duros y preferencias blandas. Fyn no usa otro LLM en el backend: recibe ese plan y lo ejecuta de forma determinista.
La separación importa: el modelo razona; la herramienta valida y ejecuta.Un registro de conectores convierte el contrato común a las capacidades reales de cada fuente. Hoy el experimento trabaja con páginas públicas y comportamientos específicos por portal; en un escenario ideal, estos adaptadores consumirían APIs oficiales diseñadas para agentes.
Los conectores son reemplazables: la interfaz común no depende del origen.Los campos disponibles se transforman en ListingCard: identificador, portal, URL, precio, habitaciones, tipo, imágenes y fecha de observación. Los filtros duros se aplican antes del ranking para evitar que una buena puntuación esconda un incumplimiento básico.
El contrato normalizado permite combinar fuentes sin borrar su procedencia.Un scoring explícito pondera presupuesto, habitaciones, ubicación y señales textuales como luz, vistas o exterior. La respuesta añade why_matched y cobertura por ubicación y fuente, incluyendo bloqueos, cambios de esquema, ausencia de resultados o indisponibilidad.
La transparencia del fallo es parte del resultado, no un detalle interno.El destino deseable son APIs oficiales para agentes, con permisos, límites y contratos estables.
El usuario conserva su conversación y la IA compone búsquedas sobre inventario autorizado.
El portal puede decidir campos, cuotas, atribución, enlaces, acceso y reglas comerciales.
Cada propiedad mantiene su fuente y el usuario termina el proceso en el anuncio original.
Consulta el contrato MCP y prueba el endpoint para entender qué funciona hoy y dónde están los límites.