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Brazilian Law Research MCP Server

Brazilian Law Research MCP Server

ローカル
github.com/pdmttデータ・分析3865 週間前に更新

Brazilian Law Research MCP Server について

Brazilian Law Research MCP サーバーは、エージェントが公式ソースからブラジル法の判例を検索できるサーバーです。弁護士や法学生を対象とし、公式サイトのスクレイピングを利用します。

主な機能

  1. 01STJ の判例検索
  2. 02TST の判例検索
  3. 03STF の判例検索

活用シーン

  1. 01弁護士によるブラジル高等裁判所の判例調査
  2. 02法学生による労働裁判所の判決研究
  3. 03エージェントによるブラジル判例の初期検索

MCP 対応

本サーバーは MCP サーバーとして動作し、StjLegalPrecedentsRequest、TstLegalPrecedentsRequest、StfLegalPrecedentsRequest ツールを MCP クライアントに公開します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ブラジル法リサーチ MCP サーバー

🇧🇷 ポルトガル語で読む

公式情報源を使用し、エージェント主導でブラジル法を調査するための MCP(Model Context Protocol)サーバーです。

ブラジル法リサーチサーバー MCP サーバー

はじめに

このサーバーはモデルにスクレイピング機能を提供し、ブラジルの法律問題に正当な関心を持つすべての人が調査しやすくします。

ただし、この機能には、誤用した場合に公式情報源のサーバーに過剰な負荷をかけるリスクが伴います。情報源への負荷が適切な範囲に収まるようにしてください。

要件

  • git
  • uv(推奨)または Python >= 3.12
  • Google Chrome

使用方法

  1. リポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/pdmtt/brlaw_mcp_server.git
  1. 依存関係をインストールします
uv run patchright install
  1. MCP クライアント(例:Claude Desktop)を設定します:
{
  "mcpServers": {
    "brlaw_mcp_server": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/<path>/brlaw_mcp_server",
        "run",
        "serve"
      ]
    }
  }
}
利用可能なツール
  • StjLegalPrecedentsRequest:指定された条件に合致する、ブラジル高等司法裁判所(STJ)が下した判例を調査します。
  • TstLegalPrecedentsRequest:指定された条件に合致する、ブラジル高等労働裁判所(TST)が下した判例を調査します。
  • StfLegalPrecedentsRequest:指定された条件に合致する、最高裁判所(STF)が下した判例を調査します。

開発

ツール

このプロジェクトでは以下を使用します:

  • リントとフォーマットには Ruff。
  • 型チェックには BasedPyright。
  • テストには Pytest。
言語

このプロジェクトは弁護士や法学部の学生など、開発者以外の人々による利用を想定しているため、リソース、ツール、プロンプトに関する内容はポルトガル語で記述する必要があります。

法律の専門用語は各国の法体系に大きく左右されるため、翻訳は容易ではありません。

ソースコードなど、開発関連の内容は慣例に従って英語で記述してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

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MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。