DocketBird MCP Server

DocketBird MCP サーバー

この MCP サーバーでは、DocketBird の裁判案件データと文書管理機能を利用できます。

要件

• Python 3.11
• uv パッケージマネージャー

セットアップ

1. まだインストールしていない場合は、uv をインストールします。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 仮想環境を作成して有効化します。

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Unix/MacOS
# OR
.venv\Scripts\activate     # On Windows

3. 依存関係をインストールします。

uv pip install .

4. 環境変数を設定します。

export DOCKETBIRD_API_KEY=your_api_key_here  # On Unix/MacOS
# OR
set DOCKETBIRD_API_KEY=your_api_key_here     # On Windows

サーバーの実行

次のコマンドでサーバーを実行します。

uv run docketbird_mcp.py --transport stdio  # For stdio transport
uv run docketbird_mcp.py --transport sse    # For SSE transport

利用可能なツール

サーバーでは、次のツールを利用できます。

1. get_case_details：すべての文書を含む、案件の詳細情報を取得します
2. download_document_by_id：DocketBird ID で指定した文書をダウンロードします
3. list_cases：アカウントに属する案件の一覧を取得します
4. list_courts_and_types：利用可能な裁判所と案件種別の一覧を取得します

設定ファイル

スクリプトと同じディレクトリに、次のファイルがあることを確認してください。

• courts.json：利用可能なすべての裁判所に関する情報が含まれます
• case_types.json：さまざまな案件種別に関する情報が含まれます

MCP サーバーの設定

MCP クライアントに応じて、次のいずれかの場所に MCP サーバーの設定を追加できます。

• Cursor：~/.cursor/mcp.json
• macOS の Claude：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• アプリから Claude Desktop の設定ファイルを開く方法
  • Claude Desktop アプリケーションを起動します
  • アプリケーションメニューを開き、「設定」を選択します
  • 左側のナビゲーションパネルから「開発者」を選択します
  • 「設定を編集」ボタンをクリックします
  • システムによって設定ファイルが既定のテキストエディターで自動的に開きます

1. まだインストールしていない場合は、uv をインストールします。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

適切なファイルに次の設定を追加します。

For macOS：

{
  "mcpServers": {
    "docketbird-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "PATH_TO_THE_SERVER/docketbird-mcp",
        "python",
        "docketbird_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "DOCKETBIRD_API_KEY": "YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

For Windows：

{
  "mcpServers": {
    "docketbird-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "PATH_TO_SERVER\\docketbird-mcp",
        "python",
        "docketbird_mcp.py"
      ],
      "env": {
        "DOCKETBIRD_API_KEY": "YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

次の内容を置き換えてください。

• PATH_TO_THE_SERVER：DocketBird MCP リポジトリをクローンした実際のパス（macOS の場合）
• PATH_TO_SERVER：DocketBird MCP リポジトリをクローンした実際のパス（Windows の場合）
• YOUR_KEY：実際の DocketBird API キー

デプロイ

DocketBird MCP サーバーは、Docker と GitHub Actions を使用してクラウドサーバーにデプロイできます。デプロイ手順は .github/workflows/deploy.yml ファイルで定義されています。

Docker によるデプロイ

サーバーは Docker コンテナー化されています。必要なトランスポートタイプを指定して、Docker イメージをローカルでビルドし、実行できます。

# Build for ARM architecture (M1/M2 Mac)
docker buildx build --platform linux/arm64 -t docketbird-mcp-arm:latest --load .

# Build for AMD architecture (standard servers)
docker buildx build --platform linux/amd64 -t docketbird-mcp:latest --load .

# Run locally with stdio transport
docker run -d \
  --name docketbird-mcp-stdio \
  --restart=always \
  -e DOCKETBIRD_API_KEY="your_api_key_here" \
  -e TRANSPORT_TYPE="stdio" \
  docketbird-mcp-arm:latest /app/start.sh

# Run locally with SSE transport
docker run -d \
  --name docketbird-mcp-sse \
  --restart=always \
  -e DOCKETBIRD_API_KEY="your_api_key_here" \
  -e TRANSPORT_TYPE="sse" \
  docketbird-mcp-arm:latest /app/start.sh

デプロイの検証

デプロイが正常に動作していることを検証するには、次の手順を実行します。

1. コンテナーが実行中であることを確認します。

docker ps | grep docketbird-mcp

2. コンテナーのログを確認します。

docker logs docketbird-mcp

ログには次の内容が表示されます。

Starting DocketBird MCP server...
API Key set: your_...
Running python docketbird_mcp.py

3. この README の設定を使用して、MCP クライアントからの接続をテストします。

コンテナーが実行されていない場合は、次の項目を確認してトラブルシューティングできます。

• Docker イメージが存在するか確認します：docker images | grep docketbird
• エラーがないかコンテナーログを確認します：docker logs docketbird-mcp
• サーバーログを確認します：権限またはネットワークに問題がないか確認します

DocketBird エージェントのプロトタイプ

デプロイ済みの DocketBird MCP サーバーと連携するプロトタイプエージェントが作成されています。このエージェントは、案件情報や文書の詳細を問い合わせるための、使いやすいインターフェースを提供します。

機能

• 対話型コマンドラインインターフェース
• 自然言語で案件情報を問い合わせ
• デプロイ済みの DocketBird MCP サーバーに接続

セットアップと実行

1. OpenAI API キーが環境変数として設定されていることを確認します。

export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here  # On Unix/MacOS
# OR
set OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here     # On Windows

2. プロジェクトディレクトリに移動して、エージェントを実行します。

cd agents
python db_agent_prototype.py

3. エージェントにウェルカムバナーが表示され、最初の問い合わせが促されます。

4. 問い合わせの例：

   • "txnd-3:2007-cv-01697 の詳細を取得してください"
   • "この案件で利用できる文書は何ですか？"
   • "この案件の最後の提出はいつですか？"

要件

エージェントには以下が必要です。

• OpenAI API キー（GPT-4.1 モデル用）
• デプロイ済みの MCP サーバーにアクセスするためのインターネット接続
• Python の依存関係：pydantic_ai、termcolor、python-dotenv

注：これは、すでにデプロイされている DocketBird MCP サーバー（http://165.227.221.151:8040/sse）を使用するプロトタイプです。