HRSSC / ELM Reference MCP Server
HRSSC / ELM Reference MCP Server
MCP-сервер, предоставляющий доступ к двум независимо запрашиваемым, полностью офлайн-векторным базам данных для исследования трудовых отношений USPS/APWU:
query_elm— USPS Employee and Labor Relations Manual (ELM) — разбит по собственной нумерации разделов (например,511.43,665.41).query_hrssc— Национальное соглашение APWU-HRSSC на 2024–2029 годы — разбито на фрагменты по статьям/разделам, с указанием страниц источника.
Оба — инструменты семантического поиска (на основе эмбеддингов). Они выдают релевантный текст с точными ссылками-цитатами, но не интерпретируют, применимо ли то или иное положение к конкретной ситуации: всегда сверяйте полученный текст с самим документом, прежде чем полагаться на него.
Что внутри
data/
ELM_vectordb/ Chroma DB, collection "elm"
HRSSC_vectordb/ Chroma DB, collection "hrssc_agreement"
src/
server.py MCP server (FastMCP), two tools
requirements.txtИсходные материалы: ELM, загруженный с официального сайта USPS (about.usps.com/manuals/elm/), версия от марта 2024 года. Соглашение HRSSC оцифровано из личного печатного экземпляра (пропущено через OCR, поэтому в точных формулировках возможен шум распознавания — для всего важного обязательно сверяйтесь с фактическим контрактом).
Related MCP server: agent-history-mcp
Установка
pip install -r requirements.txtИспользование с Claude Code / Claude Desktop
Добавьте в конфигурацию MCP (например, claude_desktop_config.json или .claude/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"hrssc-elm-reference": {
"command": "python",
"args": ["/absolute/path/to/hrssc-elm-mcp/src/server.py"]
}
}
}Затем просите Claude, например: «проверь в ELM стандарты по разумному приспособлению» или «что сказано соглашении HRSSC о некарьерных сотрудниках» — и Claude напрямую вызовет query_elm / query_hrssc.
Использование с ChatGPT / инструментами на стороне GPT
ChatGPT не понимает MCP нативно. Есть два практичных варианта:
Локальный скрипт, а не живой коннектор: запускайте внутренние запросы
chromadbизsrc/server.pyнапрямую в Python-окружении (например, в сессии Code Interpreter с загруженной папкойdata/) — точный запрос для копирования приведён в функцияхquery_elm/query_hrsscфайлаserver.py.Оберните его как HTTP API (в комплект не входит) и выставите как Custom GPT Action, если нужен живой доступ из размещённого GPT, а не разовая сессия Code Interpreter.
Автономный скрипт запроса
Для быстрого запроса в терминале вообще без обращения к MCP:
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'))
"Оговорки
Только выборка по документу, а не юридическая консультация. Прежде чем полагаться на результат в чём-либо важном, проверяйте цитаты по оригинала.
Текст Соглашения HRSSC получен через OCR со сфотографированных на двух страниц; в отношении всего важного выборочно проверяйте точные формулировки.
Ни одна из баз данных не покрывает основное Национальное соглашение APWU-USPS (это отдельный документ, не Тождественный соглашению по HRSSC) или справочник USPS (Reasonable accommodation) USPS (процедуры разумного приспособления) — сюда он не включён.
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Semantic search across 5 US government healthcare databases.
Page-cited retrieval for embedded docs, datasheets, MISRA, CMSIS, and RTOS references.
Medical RAG: semantic search for clinical guidelines, drug interactions, diagnoses & EHR data.
Medical RAG: semantic search for clinical guidelines, drug interactions, diagnoses & EHR data.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityAmaintenanceEnables local semantic search over documents and code for Claude Code and Claude Desktop, running entirely offline with local embeddings and vector storage.1455 PyPI5MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables semantic search over local AI-agent session logs (e.g., Claude Code, Hermes) using local embeddings, returning relevant chunks without exposing full transcripts.MIT
- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables private, offline semantic search across local files (documents, images, videos) using OCR and vector search, and optionally performs web research with cited sources.AGPL 3.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides local, offline semantic search across 24 Russian Federation legal codes using natural-language queries, with tools to retrieve full articles by identifier and list available codes.BSD 2-Clause "Simplified"