자동차 기업 법규 지능형 MCP 플랫폼（regs-mcp）

국내외 자동차 법규·표준을 검색 가능하고, 비교 가능하고, 추적 가능하고, 출처가 포함된 질의응답이 가능하며, 기업 시스템에서 호출할 수 있는 지능형 역량으로 만들어 MCP 서비스 형태로 제공합니다.

특징

• 법규/조항 지능형 처리 코어：검색, 출처 포함 질의응답, 비교（계획 중）.

• 출처 강제：모든 규정 준수 결론에는 표준 번호, 조항 번호, 원문 발췌가 포함되어야 합니다；출처가 없는 결론은 자동으로 unknown으로 강등되고 수동 재검토가 필요함을 표시합니다.

• 통합 프로토콜：MCP 2026-07-28 + Streamable HTTP, Java 미들 플랫폼과 飞书 모두 MCP 클라이언트로 직접 호출할 수 있어 각 측을 위해 별도로 어댑터를 만들 필요가 없습니다.

• 법규 비교：국내외 법규 비교, 현행 표준과 의견 수렴안 비교, 편집 가능한 Excel 내보내기 지원（계획 중）.

Related MCP server: spec-assistant

아키텍처

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

아키텍처 원칙

• 의존성 역전（DIP）：도메인/애플리케이션 계층은 포트만 정의하며, 검색, LLM, 내보내기 등의 기능은 infra 계층에서 교체 가능한 구현으로 주입됩니다. 오픈소스 컴포넌트나 자체 구현으로 전환해도 핵심 로직에 영향을 주지 않습니다.

• 표준 프로토콜 우선：MCP 2026-07-28 + Streamable HTTP, 호출자는 별도의 어댑터가 필요 없습니다.

• 확장 가능：도구는 "server당 ≤ 8 tool" 단위로 분할되며, 검색기, 모델, 내보내기 형식은 전략/플러그인 형태로 등록되므로 데이터 소스나 내보내기 형식을 추가해도 핵심을 변경하지 않습니다.

• 실용적 오픈소스 활용：파싱（MinerU/Docling）, 벡터 데이터베이스, 飞书 SDK 등을 모두 연동할 수 있으며, 프로토콜 계층은 공식 MCP SDK에만 의존하므로 특정 제품에 구속되지 않습니다.

실행

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

대형 언어 모델 연동（선택 사항）

기본적으로 오프라인 mock（추출식 합성）을 사용하여 어디서든 데모할 수 있습니다. 로컬 또는 클라우드의 대형 언어 모델을 연동하려면：

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

평가

실제 비즈니스 문제 20개：인용 커버리지 100%, 조항 위치 정확도 95%.

로드맵

• M1（완료）：regs-knowledge 지능형 코어（검색 + 출처 포함 질의응답 + 평가 세트）.

• M2：regs-graph（부품/기능별 역조회, 영향 분석） + compare（국내외 비교, 현행 vs 의견 수렴안, Excel 내보내기）.

• M3：regs-jobs（파싱 후 저장） + 飞书 봇 어댑터（이벤트 구독 → MCP 호출 → 리치 텍스트 카드）.

라이선스

MIT