# 车企法规智能 MCP 中台（regs-mcp）

把国内外汽车法规标准变成可检索、可对比、可追溯、可带出处问答、可被企业系统调用的智能能力，以 MCP 服务的形式提供。

## 特性

- **法规/条款智能处理核**：检索、带出处问答、对比（规划中）。
- **强制出处**：任何合规结论都必须携带标准号、条款号与原文摘录；无出处的结论自动降级为 `unknown` 并标记需人工复核。
- **统一协议**：MCP 2026-07-28 + Streamable HTTP，Java 中台与飞书均可作为 MCP 客户端直接调用，无需为各方单独适配。
- **法规对比**：国内外法规对比、现行标准与征求意见稿对比，并支持导出可编辑 Excel（规划中）。

## 架构

```
src/regs_mcp/
├── core/        领域模型与引用强制规则（不依赖 MCP/LLM/DB）
├── retrieval/   数据持久化与混合检索（SQLite + 纯 Python 打分，零外部依赖）
├── llm/         OpenAI 兼容 LLM 客户端 + 离线 mock 兜底
├── qa/          问答管线（检索→草稿→引用校验→结构化）
├── ingest/      种子数据加载
├── mcp/         MCP 适配层（regs-knowledge 智能核）
├── feishu/      飞书适配器（规划）
└── eval/        评测集 + 指标
```

## 架构原则

- **依赖倒置（DIP）**：领域/应用层只定义端口，检索、LLM、导出等能力由 infra 层以可替换实现注入，切换开源组件或自研实现不影响核心逻辑。
- **标准协议优先**：MCP 2026-07-28 + Streamable HTTP，调用方无需单独适配。
- **可拓展**：工具按"每 server ≤ 8 tool"拆分；检索器、模型、导出格式以策略/插件形式注册，新增数据源或导出格式不改核心。
- **务实用开源**：解析（MinerU/Docling）、向量库、飞书 SDK 等均可接入，协议层只依赖官方 MCP SDK，避免被单一产品绑定。

## 运行

```bash
cd vehicle-regs-mcp
python -m venv .venv && . .venv/Scripts/activate
pip install -e ".[dev]"

# 灌入种子数据
PYTHONPATH=src python -c "from regs_mcp.ingest.loader import load_seed; \
from regs_mcp.retrieval.store import RegulationStore; \
s=RegulationStore('data/regs.db'); print(load_seed(s, 'data/seed'))"

# 评测（离线可跑，无需任何 API key）
PYTHONPATH=src python -m regs_mcp.eval.run

# 测试
pytest

# 启动 MCP 服务（Streamable HTTP）
PYTHONPATH=src python -m regs_mcp.mcp.server
```

### 接入大模型（可选）

默认走离线 mock（抽取式合成），保证随处可演示。接入本地或云端大模型：

```bash
export REGS_LLM_BASE_URL=http://<endpoint>/v1
export REGS_LLM_API_KEY=<token>
export REGS_LLM_MODEL=<model>
export REGS_LLM_MOCK=0
```

## 评测

20 道真实业务题：引用覆盖率 100%，条款定位准确率 95%。

## 路线图

- **M1（已完成）**：regs-knowledge 智能核（检索 + 带出处问答 + 评测集）。
- **M2**：regs-graph（按零件/功能反查、冲击分析）+ compare（国内外对比、现行 vs 征求意见稿、Excel 导出）。
- **M3**：regs-jobs（解析入库）+ 飞书机器人适配器（事件订阅 → 调 MCP → 富文本卡片）。

## License

MIT