lawink-mcp
Enables querying Korean legal knowledge graph with 160K precedents and 130K statutes via MCP tools for relation exploration and semantic search.
README
LaWink MCP — 한국 법률 지식그래프 MCP
변호사가 쓰던 AI(Claude·ChatGPT·Gemini·Cursor)에 그대로 붙이는 한국 법률 온톨로지 서버. 판례 16만 · 법령 조문 13만 · 관계 그래프 234만 건을 추론 시점에 탐색. 무료.
한국 판례·법령은 검색보다 관계가 핵심입니다. "이 판례가 인용한 조문", "이 조문을 적용한 판례", "유사 판례 묶음"을 따라가야 쟁점이 확장됩니다. LaWink MCP는 이 관계 그래프(entity_relations 234만)와 의미 검색을 MCP 표준으로 노출해, 변호사가 새 앱을 배우지 않고 이미 쓰는 AI에 붙여 쓰게 합니다.
왜 다른가
- 검색이 아니라 그래프: 키워드 매칭(commodity)을 넘어, 판례–법령–법원–사건유형을 잇는 온톨로지.
precedent_relations한 번에 인용 법령·유사 판례·참조 판례를 끌어옴. - BYOAI (Bring Your Own AI): 자체 앱·UI를 강요하지 않음. Claude Desktop·Cursor·기타 MCP 클라이언트 어디든 연결.
- 추론 시점 통합: AI가 답변을 만드는 중에 실시간으로 근거 판례·조문을 끌어와 환각을 줄임.
빠른 시작 (1분)
데모 영상: (준비중 — 연결~첫 질의까지 30초 가이드)
Claude Desktop — claude_desktop_config.json에 추가:
{
"mcpServers": {
"lawink": {
"command": "uvx",
"args": ["lawink-mcp"],
"env": { "LAWINK_API_BASE": "https://api.ntriq.co.kr" }
}
}
}
PyPI 배포 전이면 소스 설치: repo clone 후
command:/path/to/lawink-mcp/.venv/bin/python,args:["-m", "lawink_mcp.server"]
Cursor / 기타 MCP 클라이언트: 동일하게 lawink-mcp를 stdio MCP 서버로 등록.
재시작하면 lawink_* 도구 6종이 뜹니다. 인증·API 키 없이 바로 사용.
도구 (6종, 무료·인증 불필요)
| 도구 | 하는 일 |
|---|---|
lawink_ontology_stats |
지식그래프 전체 규모(엔티티·관계 타입별 건수) |
lawink_ontology_graph |
판례·법령 중심의 관계 이웃(노드+엣지) 탐색 |
lawink_precedent_relations |
한 판례의 모든 관계 — 인용 법령(cites)·유사 판례·참조 판례·법원·사건유형 |
lawink_statute_precedents |
이 법령 조문을 적용한 판례 목록 (법령→판례 추적) |
lawink_precedent_semantic_search |
자연어 사안 → 유사 판례 (16만, 임베딩) |
lawink_statute_semantic_search |
자연어 사안 → 관련 법령 조문 (13만, 임베딩) |
변호사 워크플로우 예시
사안: "임대차 종료 후 임대인이 원상회복 비용으로 보증금 공제를 주장."
precedent_semantic_search("임대차 보증금 반환 원상회복 비용 공제")→ 유사 판례 + 각 판례의precedent_idprecedent_relations(precedent_id)→ 그 판례가 인용한 법령(예: 민법 제615·618·654조) + 유사·참조 판례를 한 번에- 필요하면
statute_precedents(statute_id)로 "그 조문을 적용한 다른 판례들"까지 확장
💡 팁: 근거 조문이 필요할 때는 법령 직접검색보다 판례 검색 →
precedent_relations의 인용 법령으로 도출하는 경로가 더 정확합니다. (법령 의미검색은 현재 어휘 편향이 있어 개선 중 — 유사도 점수를 신뢰지표로 쓰지 마세요.)
요금
| 플랜 | 대상 | 내용 | 가격 |
|---|---|---|---|
| 무료 | 누구나 | 위 6도구, 그래프·시맨틱 검색 | ₩0 |
| Pro (출시 예정) | 개인 변호사 | 추가 데이터셋(경매·부동산·세무 등) + 우선 지원 | 월 ₩19,000~ (사전 문의 환영) |
| 로펌 맞춤 | 로펌·법무팀 | 사건 DB 연동·맞춤 온톨로지 구축·납품 | 견적 |
📈 데이터·도구는 계속 추가됩니다 — 경매·부동산·세무·계약 등 LaWink 백엔드의 공개 데이터를 순차 노출 예정. 원하는 데이터·기능이 있으면 알려주세요.
문의 / 사업 제휴
- 이메일: support@ntriq.co.kr
- Pro 사전 신청, 로펌 맞춤 구축, 데이터 요청 모두 환영합니다.
보안 · 기밀 (변호사를 위한 고지)
변호사 업무의 기밀유지 의무를 고려해, 데이터 처리 방식을 정직하게 공개합니다.
다루는 데이터
- 공개 판례·법령(법제처 등)만 다룹니다. 의뢰인 사건·개인정보는 시스템에 보관하지 않습니다.
- 설령 내부에 연결돼 있어도, 비공개 엔티티(
case·client·lawyer·청구·기한 등)는 MCP에서 코드로 차단되어 절대 노출되지 않습니다.
질의(검색어) 처리
- 입력한 사안 텍스트는 검색을 위해 HTTPS 암호화로 서버에 전송됩니다.
- 임베딩(의미 분석)은 **자체 서버(로컬 모델)**에서 처리합니다 — 질의를 외부 AI(OpenAI 등)로 재전송하지 않습니다.
- 질의는 약 30분 임시 캐시 후 자동 삭제되며, 평문으로 영구 저장(로깅)하지 않습니다.
- ⚠️ 권고: 의뢰인 실명·주민번호 등 식별정보는 검색어에 넣지 마세요. 사안의 법적 쟁점 중심으로 질의하세요.
- ⚠️ 변호사가 연결한 AI 클라이언트(Claude·ChatGPT 등) 자체의 데이터 정책은 별개이니 해당 서비스 약관을 확인하세요. (본 MCP가 통제하는 범위는 LaWink 서버까지입니다.)
투명성
- MIT 오픈소스 — 데이터를 어떻게 다루는지 소스 코드에서 직접 확인할 수 있습니다.
데이터 출처 · 면책
- 판례·법령: 법제처 국가법령정보센터(law.go.kr) 등 공개 데이터 기반.
- 본 서비스는 법률 정보 제공 도구이며 법률 자문이 아닙니다. 시행일·개정·최신성은 원문 확인 필수.
만든 사람
김대환 (@daehwan-k) — ntriq(엔트릭) 창업자 한국 법률 데이터를 AI에 연결합니다. 문의·제휴: support@ntriq.co.kr
라이선스
MIT © ntriq
LaWink — by 김대환, ntriq(엔트릭). 한국 법률 데이터를 AI에 연결합니다.
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