PostHog MCP Server
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
MCP server for the zillow-leads-property-data actor: Zillow leads with agent contacts and history.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Claude kann Zillow Leads Property Data noch nicht verbinden
Der Anbieter hat noch keine Installationsangaben im MCP-Verzeichnis
ChatGPT kann Zillow Leads Property Data noch nicht verbinden
Der Anbieter hat noch keine Installationsangaben im MCP-Verzeichnis
B · Andere in Marketing & Social Media, die mit ChatGPT funktionieren
Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden
Claude Code kann Zillow Leads Property Data noch nicht verbinden
Der Anbieter hat noch keine Installationsangaben im MCP-Verzeichnis
Cursor kann Zillow Leads Property Data noch nicht verbinden
Der Anbieter hat noch keine Installationsangaben im MCP-Verzeichnis
VS Code kann Zillow Leads Property Data noch nicht verbinden
Der Anbieter hat noch keine Installationsangaben im MCP-Verzeichnis
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kmatata bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vor 3 Monaten
Nutzt MIT
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Fragen, Tipps teilen oder melden, dass etwas nicht geht. Sortiert nach „hilfreich“.
Noch keine Beiträge. Stell die erste Frage oder teile einen Tipp.
Beiträge hier stammen von Nutzern, nicht vom PopNx-Team.
Noch keine Bewertungen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 3 Monaten geändert, und die neueste Version (1.0.8) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code.
In derselben Kategorie: PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.
Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Code samples, a sample dataset, and a full workflow notebook for the Zillow Leads & Property Data Apify actor.
The actor pulls Zillow listings enriched with agent/broker contact info, full price-history timelines, 20yr+ tax history, foreclosure/distress flags, schools, and the resoFacts long tail (heating/cooling/construction). Pay-per-event pricing, no subscription: $0.70 per 1,000 bare rows, $1.20 per 1,000 enriched rows.
The actor's catalog mode returns a cached, already-enriched snapshot instantly, no bounding box, no wait:
{ "mode": "catalog", "metro": "Chicago" }
Run it from the Apify Console or via apify-client (see examples/ below).
| Path | What it is |
|---|---|
sample/sample_listings.csv | 20 real enriched rows (Chicago/Houston/Phoenix) — flat, spreadsheet-ready |
sample/sample_listings.jsonl | Same rows, one JSON object per line, with a nested price_history array per listing |
examples/python_quickstart.py | Call the actor from Python via apify-client, wait for results, print a summary |
examples/node_quickstart.js | Same, in Node, via apify-client |
mcp-server/ | One-tool MCP server for Claude Desktop, Cursor and any MCP client; see mcp-server/README.md |
notebook/zillow_leads_workflow.ipynb | A realistic lead-gen workflow: run the actor, dedupe against a prior export, filter to rows with agent phone numbers, export a clean CSV |
Two depths, listings (bare) and enriched (the default):
sample_listings.csv for the shape (a subset of the columns shown there — the sample above is enriched-depth, listings-depth rows omit everything past the bare fields).listings, plus agent/broker contact (name, phone, email, brokerage, MLS attribution), full price-history and 20yr+ tax-history timelines, foreclosure/distress signals, assigned + nearby schools, HOA fees, and the resoFacts long tail (heating/cooling/parking/construction).Full field list, pricing table, and every input mode (catalog / custom_search / recent_activity) are documented on the actor's own README.
Every delivery writes a DEDUP_UPDATE record to the run's key-value store: the union of the zpids and MLS IDs you already had plus everything just shipped. Feed those two arrays back into your next order's dedupZpids/dedupMlsIds fields and you're never charged for the same row twice. See notebook/zillow_leads_workflow.ipynb for a worked example.
This actor is callable as a tool via Apify's hosted MCP server (https://mcp.apify.com) or the local @apify/actors-mcp-server, no manual input-form filling required — catalog mode (the default) is a good agent smoke test since it returns cached rows in seconds with no polling loop needed. See the actor's own README for the full agent-facing input schema and the fire/poll/fetch pattern for a live-collection order.
This repo is documentation and samples only — it doesn't run the actor itself. For a specific order that isn't behaving as expected, check that run's key-value store STATUS record first (the actor writes a plain-English reason there for any zero-row or partial result), then open an issue here or reach out via the actor's Apify Store page.