SwissCaselaw MCP 服务器

关键词

瑞士判例检索法律数据 API全文检索引用图分析法规与 Legislation 检索

使用说明（简明易懂，便于开发者直接上手）：

  • 项目简介

    • 该仓库实现了一个 MCP 服务器，围绕瑞士法院判决数据构建后端服务，提供统一的 API 入口，向大型语言模型（LLM）客户端暴露多种“资源”和“工具”，并支持以标准化的 JSON-RPC 形式进行请求/响应交互。
    • 服务器基于 MCP 框架，能托管与管理资源（如判决文本、法规条文等）、注册并执行工具（如全文检索、法条检索、引文/趋势分析等），并支持为 LLM 交互提供可渲染的 Prompt 模板与输出。

  • 主要功能点

    • MCP 核心能力：通过一组标准工具接口暴露数据访问、计算与分析能力，LLM 客户端可按需调用。
    • 资源与工具管理：内置多种判决查询、法规/ Legislation 数据工具，以及引用图（citation graph）相关工具，便于构建上下文与推理。
    • JSON-RPC/通信：遵循 MCP 约定，前端通过 JSON-RPC 传输请求，服务器返回标准化响应。
    • 兼容传输协议：理论上支持 Stdio、SSE、WebSocket 等传输方式以实现安全、可扩展的上下文服务。
    • 会话与权限：内置对话/查询的能力声明与会话管理逻辑，为 LLM 应用提供可控的使用场景。

  • 安装步骤

    • 创建并进入一个干净的 Python 环境（如 virtualenv/venv）。
    • 安装依赖包，推荐命令包括但不限于：
      • mcp、pydantic、huggingface_hub、pyarrow 等。
    • 获取数据与索引：
      • 通过仓库提供的数据管线或远程 MCP 服务获取 Parquet/FTS5 数据库，并在本地构建/更新 SQLite FTS5 索引。
    • 启动服务器：
      • 直接运行 mcp_server.py（项目内置启动逻辑会采用 stdio/mcp transport 启动）。
    • 连接客户端（示例配置，非代码）：
      • 客户端需要一个配置 JSON，描述服务器名称、启动命令和参数等，以便通过 MCP 客户端（如 Claude/ Gemini 等）连接。

  • 服务器配置示例（请按 JSON 形式理解，非代码块展示）

    • server name: SwissCaselaw MCP
    • command: python3
    • args: ["mcp_server.py"]
    • transport: stdio 说明：该配置用于 MCP 客户端向服务器发起连接，基于标准 MCP 传输。实际参数可根据运行环境调整，服务器端会暴露工具接口与资源接口，客户端无需关心实现细节。

  • 基本使用方法

    • 启动后，客户端可通过 MCP 客户端向服务器发出请求，调用内置工具以查询判决、检索法规、获取引文等。
    • 服务器提供工具清单（如 search_decisions、get_decision、list_courts、get_statistics、find_citations、find_leading_cases、analyze_legal_trend、draft_mock_decision 等），可按需组合来形成复杂的对话式查询。
    • 部署后可以在本地离线或远端环境中使用，确保数据库与索引可访问（如通过 HuggingFace 数据集下载并构建本地数据库）。
    • 如需远程使用，请参考客户端平台的连接步骤，将服务器地址/端点配置为 MCP 客户端的目标。

  • 额外注意

    • 数据与索引的规模较大，首次完整导入/构建可能需要较长时间；如使用远程 MCP 服务，可直接连接远端服务器以避免本地成本。
    • MCP 客户端与服务器之间的安全性/鉴权应结合具体部署环境配置（如自定义鉴权 token、CORS、传输协议等）。

  • 结论

    • 仓库中包含一个完整的可运行 MCP 服务器实现（mcp_server.py 等核心组件），具备明确的工具接口和 MCP 交互能力，符合 MCP 服务器的核心定义。

服务器信息

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