快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

Python Pipeline → PostgreSQL + Qdrant → TypeScript MCP Server → AI

详细介绍

Law7 Logo

Law7 MCP-人工智能助理的最新法律文件

![License: AGPL-3.0](LICENSE) ](package.json)

没有法律7

人工智能助手依赖过时的法律培训数据：

LLM使用多年前的训练数据
不存在的法律条文
没有具体法律引用的通用答案
无法跟踪法律变更或修订

法律7

Law7 MCP直接从官方政府来源获取最新的、特定版本的法律文件，并将其放入您的人工智能对话中。

问以下问题：

What are the notice periods for terminating an employment contract in Russia?

What changes were made to the Russian Labor Code in 2025?

Law7将当前的法律文件直接提取到AI的上下文中。没有标签切换，没有幻觉文章，没有过时的法律信息。

法律免责声明

重要：此项目仅提供来自开源的文本信息。看免责声明.md 了解全部细节。

不得用于法院或政府机构的官方用途
不保证准确性、完整性或及时性
始终咨询合格的律师处理法律事务
AGPL-3.0许可-修改必须共享

安装

克劳德桌面

Quick Start (Recommended)

# Build the server
npm run build

# Add to Claude Desktop
claude mcp add law7 --node \path\to\folder\law7\dist\index.js

Detailed Instructions

步骤1：构建和测试服务器

npm run build
npm start

步骤2：添加到Claude桌面

选项A-通过配置文件(C:\Users\\AppData\Roaming\Claude\claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "law7": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/folder/law7/dist/index.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

重要：The mcpServers 是一个对象，不是数组。每个服务器都是一个密钥 command 和 args 物业。

步骤3：使用Claude Desktop进行测试

添加后，law7 MCP服务器将出现在您的聊天中，其中包含以下工具：

list-countries -列出可用国家
get-statistics -获取数据库统计信息
query-laws -按文本搜索法律文件
get-law -按eo_number获取特定文档

查询示例:

Can you search for documents about "трудовой договор" in Russia and show me the results?

重要提示

添加规则

要自动调用Law7解决法律问题，请在CLAUDE.md文件中添加一条规则：

Always use Law7 MCP when I need legal information, document lookup, or legal analysis without me having to explicitly ask.

指定国家

目前只支持俄罗斯，但为了清楚起见，您可以指定：

What are the labor laws in Russia regarding overtime?

查询历史版本

询问获取历史法律版本的具体日期：

What was the Russian Labor Code article 80 text on January 1, 2024?

可用工具

Law7 MCP提供了AI助手可以使用的以下工具：

工具	说明
`query-laws`	按语义/关键字搜索法律文件
`get-law`	按eo_number检索特定文档
`list-countries`	列出支持的国家（目前为俄罗斯）
`get-statistics`	获取数据库统计信息
`get-code-structure`	获取合并法律代码的结构
`get-article-version`	获取特定日期的文章版本
`trace-amendment-history`	跟踪文章的修改历史

建筑

此项目使用 混合架构 有两个独立的组件：

数据管道（Python）：将法律文档抓取、解析并索引到本地数据库中
MCP服务器（TypeScript）：查询本地数据库并将结果提供给人工智能助手

Python Pipeline → PostgreSQL + Qdrant → TypeScript MCP Server → AI

组件

组件	语言	位置
数据管道	Python	`/scripts`
MCP服务器	TypeScript	`/src`
Docker	编写	`/docker`

第一阶段：当前实施（俄罗斯）

状态：可操作

文件：1134985份俄罗斯法律文件（2019-2026）
内容覆盖47871份全文文件（4.22%）
代码条款22部综合法典中的6232条
嵌入：265个语义向量（测试数据-完整嵌入待定）
数据库备份: 下载（218 MB） - SHA256: 70a1d8fc6b27b67ad7f12f03f017d02b5f68a0c895447159039800965895f8b2
来源:

- 法律.gov.ru -俄罗斯官方法律出版物门户网站（主要） - 克里姆林宫.ru -总统令、宪法 - 政府.ru -政府决议、程序代码

代码：进口了所有19个俄罗斯综合法典：

- 宪法（KONST_RF） - 民法典（4部分：GK_RF、GK_RF_2/3/4） - 《刑法》（英国） - 《劳动法》（TK_RF） - 税法（2部分：NK_RF、NK_RF_2） - 家庭、住房、土地代码（SK_RF、ZhK_RF、ZK_RF） - 行政代码（KoAP_RF） - 程序代码（GPK_RF、APK_RF、UPK_RF、KAS_RF） - 预算、城市规划、刑事执行法典（BK_RF、GRK_RF、UIK_RF） - 环境规范（VZK_RF-空气，VDK_RF-水，LK_RF-森林）

快速启动管道：

导入基础代码 （约6小时）-19个核心法典（约5000条）-民事、劳动、刑事等。
文档同步 （部分：~6h，完整：100+h）-官方来源的修正文件（可选）
内容+嵌入 （约2-3小时）-提取文本并生成向量（可选）

对于大多数用户：步骤1为您提供了基本的法律代码。步骤2-3添加修正覆盖范围。

看 docs/DATA_PIPELINE.md 获取完整的数据管道文档。

第二阶段：未来愿景（全球）

状态：计划-见 docs/VISION.md

多国支持
去中心化数据分发（IPFS、libp2p）
社区验证系统
添加新司法管辖区的国家适配器模式
Delta更新和变更跟踪

快速启动（开发）

备注：默认端口为PostgreSQL 5433，Redis 6380Qdrant 6333 （避免与其他项目发生冲突）。

选项A：从备份还原（建议-~5分钟）

跳过数据同步，使用预构建的数据库：

# 1. Download backup (218 MB)
#    https://drive.google.com/file/d/1DPLpFpuwUZbLZEGo2TxnCAcLRdb2V1aD/view?usp=sharing

# 2. Start Docker services
cd docker
docker-compose up -d

# 3. Restore backup (place .tar.gz in docker/backups/ directory)
./restore.sh law7_backup_20260211_014519

# 4. Start MCP server
npm install && npm run build && npm start

选项B：新安装（来自官方来源）

1.启动Docker服务

cd docker
docker-compose up -d

2.运行初始数据同步（Python）

# Using Poetry
poetry run python scripts/sync/initial_sync.py

3.启动MCP服务器（TypeScript）

npm install
npm run build
npm start

4.使用MCP检查员进行测试

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

依赖项

TypeScript（MCP服务器）

@modelcontextprotocol/sdk -MCP协议
pg -PostgreSQL客户端
@qdrant/js-client-rest -Qdrant矢量数据库客户端
ioredis -Redis客户端

Python（数据管道）

pandas -数据处理
sqlalchemy -数据库ORM
beautifulsoup4 -HTML解析
pdfplumber -PDF文本提取
sentence-transformers -嵌入（多语言模型）
qdrant-client -矢量数据库客户端
torch -支持CUDA的PyTorch（用于GPU加速）

GPU加速的硬件要求:

支持CUDA的NVIDIA GPU（在RTX 3060 12GB上测试）
CUDA 12.x兼容驱动程序

许可证

AGPL-3.0-见许可证了解详情。

这意味着：

源代码免费提供
任何修改都必须在同一许可证下共享
如果在服务器上运行修改后的版本并向用户提供服务，则必须使这些用户可以使用源代码

目录标签

PythonClaude文档检索法律查询本地部署AI辅助实时数据法律分析

支持客户端

Claude DesktopClaude

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

stdio

鉴权方式（authType，认证方式）

none

运行时（runtime，运行环境）

Python

工具数量（toolCount，工具数）

7

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

来源信息

MCP World

mcpworld.com

/detail/4ab28a0e5fe57f2235065bf58e00fe92

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