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Glama
LimEulYoung

legal-search-mcp

by LimEulYoung

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault
DIVE_MODELNoModel name to use for the precedent_dive tool.
DIVE_API_KEYNoAPI key for the language model used by the precedent_dive tool.
DIVE_BASE_URLNoBase URL of an OpenAI-compatible endpoint for the precedent_dive tool. Example: https://api.openai.com/v1

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": false
}
prompts
{
  "listChanged": false
}
resources
{
  "subscribe": false,
  "listChanged": false
}
experimental
{}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
precedent_searchA

판례 검색 — query 또는 case_number 중 하나는 필수. 사건번호로 정확 조회하거나 사실관계 키워드로 유사 판례 검색. 매치는 짧은 preview와 그 출처를 알리는 preview_kind를 반환합니다. 본문 확인이 필요하면 가장 관련된 id로 precedent_dive를 이어 호출하세요. 민·형사·행정·가사 분쟁 질의의 기본 도구이며, 주장·전망의 근거를 유사 판례의 실제 결과로 뒷받침할 때 씁니다. Args: query=사실관계·죄명·법조 키워드(명사 어간 여러 개; 2자 죄명도 지원; 사건번호 제외). case_number=특정 사건번호로 바로 찾을 때(예 '2010다89012'; '대법원 … 선고 2010다89012 판결'이면 사건번호 부분만). court_level='1심'|'2심'|'대법원'|'헌재'. court_name=법원명·지역 부분매칭(예 '부산','특허법원'). year_from/year_to=사건년도 범위. url만 인용 링크로 씁니다. preview_kind 이름에 '원문'이 있는 것만 직접인용하고 요약 계열은 바꿔 쓰세요.

statute_lookupA

법령·행정규칙 조회 — 법령의 요건·효과·기간·절차가 답의 뼈대가 되는 국면의 기본 도구이며, 죄명·법조 식별 후 조문 본문 확인에도 씁니다. 조문은 개정되므로 현행 본문은 이 도구만 압니다. 법률·대통령령·부령·규칙과 행정규칙(고시·훈령·예규)을 한 번에 검색합니다 — 종류를 가리는 인자는 없고 관련도 순으로 함께 나오며 각 결과에 종류가 붙습니다. 자주 쓰는 법령은 quick-access id로 바로 호출(statute_id+articles): 헌법 468·민법 584·상법 583·민사소송법 581·형법 578·형사소송법 574·행정기본법 4953·행정절차법 437·행정소송법 386·헌법재판소법 3629. query 또는 statute_id가 필수. 그 외는 two-step — ① query=법령명으로 후보 id를 받고 ② statute_id+articles로 본문 호출(조문 번호는 법령마다 달라 법령을 먼저 확정). Args: query=법령명·행정규칙명 또는 본문 키워드(id 모를 때). statute_id=검색이 준 식별자를 글자 그대로 — 법령은 정수(예 584; 위 목록 밖은 추측 금지 — 574는 형사소송법), 행정규칙은 'admrul-18060'. 접두사를 떼면 같은 번호의 다른 법령이 조회됩니다. articles=조문 번호 list[str] 최대 8개('347'/'제347조'=본조+가지, '347의2'=가지만, 범위 ['3','4','5']; 미지정 시 outline; 8개 초과는 앞 8개만 조회하고 나머지를 message로 알림 — 나눠 재호출). limit=검색 모드 최대 결과 수(기본 10·최대 50). offense_date=행위 일자(예 '2013.7.30') 지정 시 행위시점 조문, 미지정 시 현행. url만 인용 링크로 쓰고, text_kind: 공식 … 원문인 조문·행정규칙 본문만 직접인용하세요.

sentence_statisticsA

양형 선고 통계 — charges 또는 charge_id 중 하나는 필수. ① charges 하나로 정제된 죄명 후보(charge_id+표본수)를 반환(status=candidates), ② 후보에서 고른 charge_id 하나를 주면 그 죄명 하나만 유죄인 피고인의 1심 선고 분포(표본 30↑=형종별 평균·표준편차·집유율 + 11분위 비교판례 / 미만=개별 사례 그리드). 죄명이 이미 특정되면 곧바로 통계가 옵니다. 형량 전망·구형/양형 근거·자기 사건 위치를 가늠할 때 결론 전에 호출(compute_sentencing_range 공식 '범위'를 실데이터로 보완). status=candidates는 통계가 아니라 선택지 — 사안에 맞는 charge_id 하나로 재호출. 죄명·charge_id는 한 번에 하나씩. 경합 사안의 죄명별 단독 분포를 합산·평균·1.5배해 경합범 분포로 만들지 마세요. 형법 38조는 가장 중한 죄 장기(벌금은 다액)의 1/2까지 가중하되 각 죄 장기·다액 합계를 넘지 못하게 하는 처단형 상한이지 통계 결합식이 아닙니다. status=low_n_grid는 단독 개별 사례라 일반화 금지. Args: charges=죄명 텍스트 하나(후보 검색용; 구어 '보이스피싱·몰카·마약'·카테고리 '성범죄'·법률명 '도로교통법위반'도 인식). charge_id=후보에서 고른 pool id 하나(int; 통계 조회용, charges와 택일). year_from/year_to=판결 연도 범위. reference_year=비교 판례·그리드 기준 연도(가까운 사건 우선; None=최근). 비교 판례·그리드의 url만 인용 링크로, 집계 분포 수치는 링크 없이 제시.

compute_sentencing_rangeA

통합 양형 도구 — 죄명에서 법정형→처단형→권고형→선고 검증까지, 인자를 채울수록 깊은 단계로 자동 진행: charge만=lookup(법정형·권고범위·인자 enum) / +statutory_modifications=처단형(형법§56 순서 적용) / +guideline_type·guideline_factors=권고형 / +sentence_months·fine_amount(+probation_factors)=final(선고형·집행유예 검증). 결과는 양형기준이 정한 '범위'(예측 아님). 호출 간 상태가 없으므로 후속 호출마다 charge와 확정 선택·플래그·offense_date를 반복하고 새 인자를 추가. Args: charge=판결문형 죄명 문자열(예 '살인','도로교통법위반(음주운전)') — 호출당 하나(여러 죄는 각각 호출; list면 죄명별 유도[multiple_charges]), 숫자·ID 불가(조문번호·charge_id 아님; 숫자면 유도[charge_numeric]). offense_date=행위 일자(지정 시 행위시 조문). sg_category_id·statute_choice·branch_key·reference_choice=ambiguous_* 응답이 후보를 줄 때. is_attempted·is_accessory·is_solicitor=미수·방조·교사. statutory_modifications=가중감경 list(lookup enum에서). guideline_type·guideline_leaf_id·guideline_factors=권고유형(lookup 목록 명칭 그대로)·leaf_id·특별인자. sentence_months=검증 선고형(자유형·월)·fine_amount=벌금(원)·probation_factors=집행유예 인자(dict). act_count=동종 다행위 수(≥2면 경합범 가중 자동). 후속 단계 값은 이전 응답 enum에 있는 key만 쓰고 추측 금지. 응답의 '출처'(해설서 PDF)가 있으면 인용 링크로 제시.

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription

No resources

TDQS

A4.4/5.0

Scored across 4 tools

Disambiguation5/5

Each tool targets a distinct resource: precedents, statutes, empirical sentencing data, and guideline-based range calculation. The sentencing pair is explicitly differentiated, with compute_sentencing_range producing guideline ranges and sentence_statistics providing real case distributions.

Naming Consistency3/5

All names are lowercase snake_case and readable, but they mix conventions: precedent_search and statute_lookup are object+verb, sentence_statistics is a noun phrase, and compute_sentencing_range is verb+object. The pattern is not predictable enough for an agent to infer a new tool's name.

Tool Count5/5

Four tools is well-scoped for a legal research and sentencing assistant. Each tool is broad and complex enough to justify its place, with no redundant tools.

Completeness2/5

The set covers statutes and sentencing well, but precedent_search explicitly instructs callers to continue with precedent_dive, which is not exposed in the tool list. This creates a dead end for full-text precedent access and is a significant gap for the stated legal-research purpose.

Maintenance

ActivityActive
ResponsivenessNo issues