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ImmoScout24やKleinanzeigenなどの欧州不動産ポータルを監視し、新着物件をSlack、Telegram、メール、Discord、ntfyに通知するセルフホスト型ツール。

代替できる製品:ImmoScout24

スター
1,620
フォーク
260
未解決の Issue
6
最終コミット
昨日

これは何?

Fredyは、ドイツ、オーストリア、スイス、スペイン、イタリア、ポルトガル、フランスの不動産ポータル29サイトを対象に、アパート、戸建て、マンションを検索します。検索条件はWeb UIで設定でき、新着物件はSlack、Telegram、メール、ntfy、Discord、Gotifyなどの通知チャネルに送られます。複数のポータルに掲載された物件は、居住面積、部屋数、所在地をもとに重複排除されます。

通知に加えて、Fredyは賃貸・購入時の資金計画費用を試算し、自分で登録した住所から公共交通機関、車、自転車、徒歩での実際の所要時間を計算します。また、賃貸詐欺の兆候がある物件にフラグを付けます。各物件の1平方メートルあたりの価格を地域の中央値と比較でき、物件に書類を添付することもできます。

FredyはDockerまたはNode.js 22.22.0以降で動作し、データをSQLiteに保存します。また、ClaudeやローカルのLLMなどのツールから物件情報を照会できるMCPサーバーを備えています。ライセンスはApache-2.0 with a Commons Clauseで、セルフホストは許可されていますが、商用での再販売はできません。

主な機能

  • 01欧州7か国の不動産ポータル29サイトを監視します。
  • 02新着物件をSlack、Telegram、メール、ntfy、Discordなどのチャネルに通知します。
  • 03複数のポータルに掲載された同じ物件を重複排除します。
  • 04自分で入力した条件をもとに、賃貸・購入時の資金計画費用を計算します。
  • 05登録した住所から公共交通機関、車、自転車、徒歩での実際の所要時間を表示します。
  • 06賃貸詐欺の兆候がある物件にフラグを付けます。

ユースケース

  • 物件の入れ替わりが速いドイツやオーストリアの競争の激しい賃貸市場で、アパートを探す。
  • 条件に合う物件が出たらすぐに、Telegramやntfy経由でスマートフォンに通知を受け取る。
  • 職場までの実際の通勤時間を基準に物件を比較する。
  • 自宅のサーバーやNASで、非公開の検索環境をセルフホストする。

クイックスタート

  1. 1

    DockerでFredyを起動する

    docker run -d --name fredy -v fredy_conf:/conf -v fredy_db:/db -p 9998:9998 ghcr.io/orangecoding/fredy:master
  2. 2

    localhost:9998でWeb UIを開き、admin / adminでサインインする

使う前に知っておきたいこと

  • Dockerを使用しない場合、Node.js 22.22.0以上が必要です。
  • リバースエンジニアリングされたImmoScout Mobile APIに依存しているため、ポータルの変更によって動作しなくなる可能性があります。

収録されている特集

トピック

よくある質問

fredy とは?
ImmoScout24やKleinanzeigenなどの欧州不動産ポータルを監視し、新着物件をSlack、Telegram、メール、Discord、ntfyに通知するセルフホスト型ツール。 Fredyは、ドイツ、オーストリア、スイス、スペイン、イタリア、ポルトガル、フランスの不動産ポータル29サイトを対象に、アパート、戸建て、マンションを検索します。検索条件はWeb UIで設定でき、新着物件はSlack、Telegram、メール、ntfy、Discord、Gotifyなどの通知チャネルに送られます。複数のポータルに掲載された物件は、居住面積、部屋数、所在地をもとに重複排除されます。
fredy は無料で使えますか?ライセンスは?
fredy は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
fredy は今もメンテナンスされていますか?
活発にメンテナンス中。fredy の最終コミットは 2026年11月5日 です。
fredy は何に使えますか?
物件の入れ替わりが速いドイツやオーストリアの競争の激しい賃貸市場で、アパートを探す。 条件に合う物件が出たらすぐに、Telegramやntfy経由でスマートフォンに通知を受け取る。 職場までの実際の通勤時間を基準に物件を比較する。 自宅のサーバーやNASで、非公開の検索環境をセルフホストする。
fredy のインストール方法は?
DockerでFredyを起動する: docker run -d --name fredy -v fredy_conf:/conf -v fredy_db:/db -p 9998:9998 ghcr.io/orangecoding/fredy:master localhost:9998でWeb UIを開き、admin / adminでサインインする
fredy はどこで入手できますか?
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/orangecoding/fredy

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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