地段地號 / 地籍 / 分區 / 建照
全台縣市 → 行政區 → 地段清單；門牌或地段+地號 → 經緯度；地段+地號 → 地籍邊界 polygon。台北市另支援：點/地號 → 使用分區 (住三/商三特/公園用地等 240 個 zone_code) + FAR/BCR 法規對照、點/建照 → 建築執照套繪 polygon。一條鏈走完都更／危老／估價試算的前置動作。
地段地號、地籍邊界、使用分區、建照套繪、容積率法規 — 一塊地的「能蓋什麼、現在蓋了什麼」一次查清楚。
land-info
- 工具數
- 12
- 欄位
- 11
- 更新頻率
- 每月更新
- 資料來源
- Pickpeak Internal Data API (內政部地政司) + 台北市都市計畫圖 + 建管處套繪 + 自治條例
業內怎麼用這個資料？
都更整合商
目標基地 → 精準地號 → 分區跟容積率 → 現有建照覆蓋。整合前的盡職調查 10 分鐘做完。
估價師
案件地址轉座標、地籍邊界算基地面積、查該地分區是住三-1 還是商三特、再帶上 FAR/BCR 給容積試算。
投資顧問
客戶丟一個地址，10 秒回「這是商三、容積 560%、目前蓋了 087 年第 0499 號建照、總樓地板約 X 坪」。
都更顧問 / dd-memo 串接
拿到 zone_code 後直接帶 FAR/BCR 進危老試算公式；conditional 條件（臨路 16m / 子計畫）會被工具強制要求確認，不會誤拿高值。
常見查詢示範
點開任一題看 AI 模擬回答 — 完整資料需登入控制台後在 AI 客戶端實際使用。
Q1 把「臺北市信義區虎林街 66 巷 31 號」轉成經緯度。
（呼叫 coordinates_by_address）
WGS84 座標。可直接餵其他空間查詢工具或丟 Google Maps。
Q2 查「台北市信義區虎林段一小段 100 地號」這塊地的地籍邊界 polygon。
（呼叫 land_boundary）
資料源：內政部地政司 EasyMap 公開地籍圖。回傳含中心點 lon/lat 與邊界座標陣列。用於計算基地面積、識別相鄰地號、都更整合視覺化。
Q3 我點到「121.5658, 25.0408」（台北市政府站附近），這塊地是什麼分區？容積率多少？
（呼叫 taipei_zoning_at_point，工具預設一次帶上 FAR/BCR 法規）
如果是住三、商三這種一般分區，這裡會直接回 FAR 2.25 / BCR 0.45。NULL 不是 bug — 是工具特意對齊估價師「碰到特殊用地就要查書」的工作流。
Q4 我手上有「中山區虎林段一小段 100」這個地號，分區跟容積一次查完。
（呼叫 taipei_zoning_at_landno）
回傳分區命中清單，每筆含 overlap_pct：
- far_decimal：2.25
- bcr_decimal：0.45
- notes：基本種別。若依法定建蔽率無法達容積率時，可放寬至 50%。
Overlap_pct 是估價時的重要判斷：95% 是住三 + 5% 切到道路用地，主分區就是住三；要是 60/40 就要兩種一起算。
Q5 這個位置現在有哪幾張建照？
（呼叫 taipei_bldg_overlay_at_point，預設只回有建照的 polygon）
以「大安森林公園東側」(121.5354, 25.0294) 為例：
資料源：建管處套繪累積版本，含民國 057 年起的所有歷史建照。若加 include_no_permit=true，會把騎樓、防火間隔、空地等周邊套繪也回。
Q6 市政府那張建照（087 年第 0499 號）總共蓋了幾棟、總面積？
（呼叫 taipei_bldg_overlay_by_permit，三元組 year_minguo + kind + permit_no 才唯一）
單純 permit_no 不 unique（'0001' 在 ES 中有 1,355 筆 polygon 散在不同年份），三元組才確定一張建照。
Q7 「住三-1」是什麼意思？容積率 300% 嗎？
（呼叫 taipei_zoning_regulation_get with zone_code='R31'）
這是估價／都更最常被遺漏的盲點：拿到 R31 就直接用 300% 算可建坪數，臨路 8 米的窄巷地號會嚴重高估。工具刻意把 FAR 留 NULL 強迫使用者去查臨路寬，不讓 LLM 含糊帶過。
上面是接好 Funraise MCP 後實際可問的 prompt 範例。複製貼進 Claude.ai／ChatGPT／Notion 後，AI 會自動呼叫對應工具回答。 看接入步驟 →
怎麼開始用？
- 1. 申請加入 Funraise MCP — 邀請制封測，1～3 個工作天內回覆。
- 2. 登入控制台，把這個資料源（與其他你需要的）勾進你的資料組合。
- 3. 複製網址，貼進 Claude.ai／ChatGPT／Notion／Claude Code／Gemini CLI／Codex CLI 任一介面。
- 4. 開始問問題 — AI 自動透過 MCP 拉這個資料源的工具與資料回答你。