22B Interior Planning Master MCP
Enables interior planning for Korean apartments by converting natural language briefs into floorplans, estimates, quotes, proposals, schedules, and AI-generated renders.
README
22B Interior Planning Master MCP
Meta description: Korean apartment interior planning MCP with floorplans, estimates, quotes, proposals, schedules, and paid AI render generation.
Tags: 22B Labs, The 4th Path, MCP, Interior, Estimate, Floorplan, Quote, Proposal, Gemini API, FastMCP
좋은 인테리어 상담은 말로 시작하지만, 계약은 그림과 숫자에서 움직입니다.
22B Interior Planning Master MCP는 그 간극을 줄이기 위해 만든 도구입니다.
Interior work often begins as a vague conversation, but real trust starts when the client can see the direction and the contractor can explain the cost.
This repository exists to turn that moment into a repeatable workflow.
Why This Exists
국내 인테리어 현장은 아직도 채팅, 사진, 감, 경험치에 많이 의존합니다. 그 방식은 빠르지만 흔들립니다. 고객은 "대충 어떤 느낌인지"를 보고 싶어 하고, 시공사는 "대충 얼마가 나오는지"를 빨리 말해야 합니다. 이 MCP는 그 둘을 한 번에 연결합니다.
Many Korean interior projects still rely on chat messages, rough references, and verbal estimates. That works until it doesn't. Clients want an early visual direction, and contractors need a believable estimate before wasting days on back-and-forth. <img width="785" height="939" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/dc931202-2519-4eda-8e09-99dbf946e910" /> <img width="769" height="936" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/b328a582-adb2-4656-bba7-e3002dacb928" />
What You Get
자연어 상담 한 줄에서 아래 결과물을 이어서 만들 수 있습니다.
From one natural-language brief, the server can generate:
interior_parse_project: 상담 문장을 구조화된 프로젝트 JSON으로 변환interior_get_apt_presets: 18평, 24평, 32평, 43평, 59평 프리셋 조회interior_generate_floorplan: 자재 라벨이 들어간 SVG 평면도 생성interior_estimate_materials: 물량과 자재비, 인건비 추정interior_get_unit_prices: 지역 계수를 반영한 단가 조회interior_generate_quote: 엑셀 견적서 생성interior_generate_proposal: Word 제안서 생성interior_generate_pdf_proposal: PDF 제안서 생성interior_get_process_order: 공정 순서와 예상 일수 제안interior_generate_dxf: CAD 호환 DXF 도면 생성interior_validate_estimate: 시세 대비 견적 검증interior_generate_schedule: 공정표 엑셀 생성interior_generate_render: 유료 외부 AI 이미지 API로 고객용 렌더 생성
Paid Render Strategy
이번 버전의 렌더링은 로컬 ComfyUI가 아니라 유료 외부 API를 기준으로 동작합니다. 이유는 단순합니다. MCP를 실제 업무에 쓰는 순간, 운영 안정성과 설치 난이도가 모델 호출비보다 더 비싸지기 때문입니다.
The render tool is now designed around paid external image APIs instead of a local ComfyUI box. In practice, once a team is already paying for Claude Desktop, Codex, or similar tooling, a managed image backend is usually the more reliable trade.
기본 연결 대상은 Google Gemini 이미지 API입니다.
- 기본 모델:
gemini-2.5-flash-image - 상위 모델 예시:
gemini-3-pro-image-preview - API 키:
GEMINI_API_KEY
If you want a more premium render profile, swap the model name in .env without changing application code.
Quick Start
처음 실행은 단순해야 오래 갑니다. 아래 순서면 됩니다.
The first run is intentionally short:
git clone https://github.com/sinmb79/22B-Interior-Planning-Master-MCP.git
cd 22B-Interior-Planning-Master-MCP
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env
python interior_server.py
서버 기본 주소는 http://127.0.0.1:8765/mcp 입니다.
The default server endpoint is http://127.0.0.1:8765/mcp.
Environment Setup
.env 파일에 최소한 아래 값은 넣어두는 편이 좋습니다.
Put these in your .env file:
GEMINI_API_KEY=your_google_ai_studio_key
INTERIOR_RENDER_PROVIDER=gemini
INTERIOR_RENDER_MODEL=gemini-2.5-flash-image
INTERIOR_RENDER_API_BASE=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
INTERIOR_RENDER_TIMEOUT_SEC=120
고급 품질이 필요하면 INTERIOR_RENDER_MODEL=gemini-3-pro-image-preview처럼 바꾸면 됩니다.
If you want a more premium render tier, switch the model name only.
Connect It To Your AI
Claude Desktop:
{
"mcpServers": {
"interior": {
"command": "mcp-remote",
"args": ["http://127.0.0.1:8765/mcp"]
}
}
}
Claude Code:
claude mcp add interior http://127.0.0.1:8765/mcp
ChatGPT or Codex:
ngrok http 8765
로컬 직접 연결이 어려우면 터널링 URL을 사용하면 됩니다.
If your client cannot reach localhost directly, expose the MCP endpoint through a tunnel.
Example Prompts
한국어 예시:
24평 거실 벽지 LG실크, 안방 강마루, 욕실 타일 300x600, 주방 싱크대 교체, 거실 조명 교체32평 전체 도배, 욕실 포세린 타일, 전체 조명 교체, 고객 제안서와 견적서까지 만들어줘화이트 미니멀 스타일로 고객 컨펌용 렌더까지 생성해줘
English examples:
24 pyeong apartment, living room LG silk wallpaper, master bedroom vinyl plank flooring, bathroom 300x600 tile, replace the kitchen sink, replace the living room light32 pyeong full wallpaper, porcelain bathroom tile, all lighting replaced, generate the proposal and quoteCreate a photoreal render for client approval in a bright white minimalist style
Outputs
한 번의 상담 흐름에서 아래 자료를 꺼낼 수 있습니다.
You can export:
- SVG floorplan
- JSON estimate
- Excel quote
- Word proposal
- PDF proposal
- Excel schedule
- DXF drawing
- PNG render generated by a paid external image API
Development
코드를 만지기 전에는 테스트를 먼저 돌려서 기준선을 확인하는 편이 안전합니다.
Before changing anything, run the test suite:
python -m pytest -q
Project Layout
interior_mcp/: 인테리어 MCP 핵심 패키지interior_mcp/tools/: 파서, 평면도, 견적, 제안서, 렌더 도구interior_mcp/utils/: 카탈로그, 계산, 외부 API 클라이언트interior_mcp/data/: 평형 프리셋, 자재 카탈로그, 단가 데이터tests/: 회귀 테스트interior_server.py: 실행 진입점
Reality Check
이 프로젝트는 전문가를 대체하려는 도구가 아닙니다. 현장 실측, 최종 자재 확정, 실제 공정 판단은 여전히 사람의 몫입니다. 다만 그 판단이 시작되기 전의 불확실성을 줄이는 데는 꽤 강합니다.
This project is not a substitute for professional judgment. Final measurements, site-specific decisions, and contract responsibility still belong to people. What this tool does well is reduce ambiguity before those decisions harden.
Maker's Philosophy
22B Labs가 만들고 싶은 것은 자동화 그 자체가 아니라, 이해가 더 잘 보이는 작업 방식입니다. 시간이 절약되는 것만으로는 부족합니다. 의도가 더 선명해져야 하고, 설명이 더 쉬워져야 합니다.
22B Labs is not chasing automation for its own sake. The point is to make intent easier to see, easier to explain, and therefore easier to trust.
When words become plans, trust starts moving.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.