HRSSC / ELM Reference MCP Server
HRSSC / ELM 참조 MCP 서버
USPS/APWU 노사관계 연구를 위한 두 개의 독립적으로 쿼리 가능한 완전 오프라인 벡터 데이터베이스를 제공하는 MCP 서버입니다:
query_elm— USPS 직원 및 노사관계 매뉴얼(ELM), 자체 섹션 번호(예:511.43,665.41)로 청크화됨.query_hrssc— 2024-2029 APWU-HRSSC 전국 협약, 조항/섹션별로 청크화되고 출처 페이지 번호 포함.
둘 다 의미론적 검색(임베딩 기반) 검색 도구입니다. 관련 텍스트를 정확한 인용과 함께 표시하며, 특정 상황에 조항이 적용되는지 여부를 해석하지 않습니다. — 중요한 용도로 사용하기 전에 항상 반환된 텍스트를 실제 문서와 대조하여 확인하십시오.
포함 내용
data/
ELM_vectordb/ Chroma DB, collection "elm"
HRSSC_vectordb/ Chroma DB, collection "hrssc_agreement"
src/
server.py MCP server (FastMCP), two tools
requirements.txt출처 자료: ELM은 공식 USPS 사이트(about.usps.com/manuals/elm/)에서 다운로드한 2024년 3월판입니다. HRSSC 협약은 개인 인쇄본에서 디지털화되었습니다(OCR 처리되었으므로 정확한 문구에 가끔 OCR 노이즈가 있을 수 있습니다 — 중요한 사항은 항상 실제 계약서와 대조하여 확인하십시오).
Related MCP server: agent-history-mcp
설정
pip install -r requirements.txtClaude Code / Claude Desktop에서 사용하기
MCP 구성에 추가하십시오(예: claude_desktop_config.json 또는 .claude/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"hrssc-elm-reference": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/hrssc-elm-mcp/src/server.py"]
}
}
}그런 다음 Claude에게 "ELM에서 합리적 편의 기준을 확인해줘" 또는 "HRSSC 협약이 비정규직 직원에 대해 뭐라고 하는지 알려줘" 같은 질문을 하면 query_elm / query_hrssc를 직접 호출합니다.
ChatGPT / GPT 측 도구에서 사용하기
ChatGPT는 MCP를 기본적으로 지원하지 않습니다. 두 가지 실용적인 옵션이 있습니다:
로컬 스크립트, 라이브 커넥터 아님:
src/server.py의 기본chromadb쿼리를 Python 환경(예:data/폴더를 업로드한 Code Interpreter 세션)에서 직접 실행하십시오 — 복사할 정확한 쿼리 패턴은server.py의query_elm/query_hrssc함수를 참조하십시오.HTTP API로 래핑(여기에는 미포함)하여 Custom GPT Action으로 노출하면, 일회성 Code Interpreter 세션이 아닌 호스팅된 GPT에서 실시간 액세스가 가능합니다.
독립 실행형 쿼리 스크립트
MCP를 거치지 않고 터미널에서 빠르게 조회하려면:
python -c "
import sys
sys.path.insert(0, 'src')
from server import query_elm, query_hrssc
print(query_elm('your question here'))
print(query_hrssc('your question here'))
"주의사항
검색 전용 도구이며 법적 조언이 아닙니다. 중요한 용도로 사용하기 전에 실제 문서에서 인용을 확인하십시오.
HRSSC 협약 텍스트는 휴대폰으로 촬영한 페이지를 OCR 처리한 것입니다. 중요한 사항은 정확한 문구를 대조 확인하십시오.
두 데이터베이스 모두 주요 APWU-USPS 전국 협약(HRSSC 전용 협약과는 별개의 문서)이나 USPS 핸드북 EL-307(합리적 편의 절차)은 포함하지 않습니다 — 여기에 포함되어 있지 않습니다.
This server cannot be deployed
Maintenance
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