lawink-mcp
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@lawink-mcp 임대차 종료 후 원상회복 비용 공제 판례 검색"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
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.
Related MCP server: korean-privacy-law-mcp
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" }
}
}
}Cursor / 기타 MCP 클라이언트: 동일하게 lawink-mcp를 stdio MCP 서버로 등록.
재시작하면 lawink_* 도구 6종이 뜹니다. 인증·API 키 없이 바로 사용.
사전 준비물: uv(파이썬 실행 도구) 한 번 설치하면
uvx가 알아서 패키지를 받아 실행합니다. (아래 "AI에게 맡기기" 참고)
🧑⚖️ 코딩 모르세요? AI에게 맡기세요 (비개발자용)
변호사님 대부분 개발자가 아니시죠. 쓰시는 AI(Claude·ChatGPT)에게 아래 문장을 그대로 복사해 붙여넣으면, AI가 설치를 단계별로 안내해 줍니다:
나는 변호사이고 코딩을 몰라. 내 컴퓨터의 Claude Desktop에 'lawink'라는 MCP 서버를
추가하고 싶어. 아래 설정을 claude_desktop_config.json 파일에 추가하는 방법을
단계별로 알려주고, 필요하면 uv(파이썬 실행 도구) 설치법도 알려줘.
내 운영체제는 (macOS 또는 Windows) 야.
{
"mcpServers": {
"lawink": {
"command": "uvx",
"args": ["lawink-mcp"],
"env": { "LAWINK_API_BASE": "https://api.ntriq.co.kr" }
}
}
}설정 파일 위치 (AI가 못 찾으면 알려주세요):
macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.jsonWindows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
설치 후 Claude Desktop을 완전히 종료했다 다시 켜면 도구가 나타납니다. "lawink 도구 목록 보여줘"라고 입력해 보세요.
🤝 혼자 어려우면 support@ntriq.co.kr 로 연락주세요 — 화면공유로 1:1 설치를 직접 도와드립니다. (베타 테스터께는 처음부터 끝까지 함께 설정해 드립니다.)
곧 설치조차 필요 없는 원클릭 버전도 준비 중입니다.
도구 (7종, 무료·인증 불필요)
도구 | 하는 일 |
| 지식그래프 전체 규모(엔티티·관계 타입별 건수) |
| 판례·법령 중심의 관계 이웃(노드+엣지) 탐색 |
| 한 판례의 모든 관계 — 인용 법령(cites)·유사 판례·참조 판례·법원·사건유형 |
| 이 법령 조문을 적용한 판례 목록 (법령→판례 추적) |
| 자연어 사안 → 유사 판례 (16만, 임베딩) |
⭐ | 사안 → 근거 법령 (유사 판례들이 인용한 법령을 빈도순 + 출처 판례). 근거 조문 도출 추천 경로 |
| ⚠️*(보조)* 자연어 사안 → 법령 조문 직접검색 (13만, 임베딩). 어휘 편향으로 1위가 사안과 무관할 수 있어 근거조문은 위 |
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 번에필요하면
statute_precedents(statute_id)로 "그 조문을 적용한 다른 판례들"까지 확장
💡 팁: 근거 조문이 필요할 때는
lawink_statute_by_precedent한 번이면 됩니다 — 사안과 유사한 판례들이 실제로 인용한 법령을 빈도순으로, 출처 판례와 함께 돌려줍니다 (예: 임대차 → 민법 제618·615·654조). 법령 직접검색(statute_semantic_search)보다 정확하고 근거가 명확해서, 변호사 업무에는 이 경로를 권장합니다.
요금
플랜 | 대상 | 내용 | 가격 |
무료 | 누구나 | 위 6도구, 그래프·시맨틱 검색 | 계속 무료 |
Pro (준비 중) | 개인 변호사 | 추가 데이터셋(경매·부동산·세무 등) + 우선 지원 | 베타 참여자 우대가 (추후 공개) |
로펌 맞춤 | 로펌·법무팀 | 사건 DB 연동·맞춤 온톨로지 구축·납품 | 문의 |
🧪 지금은 베타입니다. 함께 다듬어주실 변호사 분들께 전 기능 3개월 무료 + 1:1 설치 지원을 드립니다. 정식 요금은 베타 피드백을 반영해 정할 예정이고, 베타 참여자께는 우대가를 적용합니다.
📈 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.
Available Tools
7 toolslawink_ontology_graphA
지식그래프 조회: 판례·법령 등 엔티티 중심의 관계 이웃(노드+엣지). '이 판례가 인용한 법령', '유사 법령 조문', '이 법령을 다룬 판례' 등 추론에 사용. entity_type=precedent|statute|court|casetype|ministry|law, entity_id=UUID. 공개 데이터만 노출 (의뢰인 사건 정보는 차단됨).
Inputs: entity_id (required), entity_type (required), depth.
lawink_ontology_statsA
온톨로지 그래프 통계 (엔티티/관계 타입별 건수, 최근 동기 시각). 한국 법률 지식그래프 전체 규모 현황 (entity_relations 230만+ 관계).
Inputs: no named parameters.
lawink_precedent_relationsC
특정 판례의 모든 온톨로지 관계 (인용 법령 cites, 유사 판례 similar_to, 참조 references, 사건유형 of_type, 법원 decided_by). precedent_id=판례 UUID.
Inputs: precedent_id (required).
lawink_precedent_semantic_searchA
판례 시맨틱(의미) 검색 — 임베딩 기반(공개, 인증 불필요). 사안의 의미로 유사 판례 검색 (16만 판례). 모든 분야에서 선도 판례를 상위에 올리는 검증된 강점 도구. query=자연어 사안/질의. 결과의 precedent_id를 lawink_precedent_relations에 넣어 인용 법령·유사 판례로 확장. ★근거 법령 조문이 필요할 때는 lawink_statute_semantic_search로 법령을 직접 찾기보다, 이 도구로 유사 판례를 먼저 찾은 뒤 lawink_precedent_relations의 cites(인용 법령)에서 조문을 도출하는 경로가 더 정확하다(권장 워크플로우).
Inputs: query (required), limit.
lawink_statute_by_precedentA
★★사안 → 근거 법령 도출 (변호사용 기본·1차 진입점). 근거 조문이 필요하면 이 도구를 먼저 쓴다. 자연어 사안을 넣으면 ① 유사 판례를 찾고 ② 그 판례들이 실제 인용한 법령(cites)을 빈도순으로 반환한다. 법령 직접 시맨틱 검색(lawink_statute_semantic_search)의 어휘 편향을 우회하므로 근거 조문 도출에는 이 도구가 더 정확하다(검증: 임대차 → 민법 제618·615·654조 정확 도출). 각 법령에 출처 판례가 함께 붙는다. query=자연어 사안/질의.
Inputs: query (required), limit.
lawink_statute_precedentsB
특정 법령 조문을 인용한 판례 목록 ('이 법령을 적용한 판례들'). statute_id=법령 조문 UUID. 변호사 핵심 기능 — 법령→판례 추적.
Inputs: statute_id (required), skip, limit.
lawink_statute_semantic_searchA
⚠️[보조·실험적 — 변호사 업무용 1차 도구로 쓰지 말 것] 법령 조문 직접 시맨틱 검색 (임베딩, 13만 조문). 어휘 매칭 편향이 있어 1위 결과가 사안과 무관한 법령(예: 세법·절차규칙)일 수 있고, similarity_score(0.84~0.89 좁은 구간에 뭉침)는 신뢰도 지표가 아니다. ★사안 → 근거 조문이 필요하면 반드시 lawink_statute_by_precedent를 먼저 쓸 것 (유사 판례가 실제 인용한 법령을 빈도순·출처판례와 함께 한 번에 반환 — 예: 임대차 → 민법 제618·615·654조). 이 도구는 위 경로로 안 잡히는 조문을 보조 탐색할 때만 사용. query=자연어 사안/질의. 결과의 statute_id는 lawink_statute_precedents에 넣어 '이 법령을 적용한 판례'로 확장 가능.
Inputs: query (required), limit.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 7 tools
Each tool targets a distinct function: ontology graph query, statistics, precedent relations, precedent semantic search, statute derivation from precedent, statute-to-precedent lookup, and direct statute search. Descriptions clearly differentiate them and recommend specific workflows, avoiding ambiguity.
All tools share the 'lawink_' prefix and generally follow an 'entity_operation' pattern (e.g., 'ontology_graph', 'precedent_semantic_search'). 'statute_by_precedent' deviates by using a preposition, and 'statute_precedents' uses a different construction, but the overall naming is clear and mostly consistent.
With 7 tools, the server covers ontology exploration, precedent searching, and statute analysis without being overwhelming or sparse. Each tool has a clear purpose, and the count is well-scoped for the legal research domain.
The tool set covers key legal research workflows: finding precedents from facts, deriving statutes from precedents, exploring ontology relations, and tracing statute citations. Minor gaps exist (e.g., direct precedent detail retrieval), but the ontology graph tool may fill that. Overall, the surface is fairly complete.
Related MCP Connectors
Connect AI to millions of laws and court cases with the Lawstronaut MCP.
Public Indian legal search MCP for Roop judgments, statutes, and corpus grounding.
Knowledge graph ingestion, entity search, ontology analysis, and CoPass scoring.
Grounded MENA legal search, reasoning, citation resolution, and citation-graph traversal.
Related MCP Servers
- AlicenseCqualityBmaintenanceEnables searching, comparing, and analyzing Korean laws and public institution regulations through natural language, integrating 110 MCP tools covering statutes, precedents, and internal rules.10056 npm24MIT
- AlicenseAqualityBmaintenanceEnables natural language interaction with the Korean Personal Information Protection Act (PIPA) through 37 MCP tools that search, compare, analyze, and verify legal texts, official guidelines, and consulting cases from authoritative sources.3738 npm4MIT
- AlicenseAqualityDmaintenanceEnables searching and querying Korean law ontology via SPARQL, with tools for law search, detail, agency, region, statistics, and network visualization.82MIT
- AlicenseBqualityBmaintenanceEnables Korean legal document processing, case analysis, and consultation using MCP, with OCR parsing, fact extraction, claim identification, subsumption grid, legal API verification, and document drafting.24MIT