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Legal AI Agent Prototype

MCP Server

一个基于AI技术的日本合同风险分析工具,采用LangGraph工作流和pgvector RAG技术,支持多模态输入和可恢复的流式用户体验。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
PythonAI代理数据分析

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

WIndFate

提供方

WIndFate

最后核验

2026/5/17 20:20

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。

详细介绍

ContractGuard

![License: MIT](./LICENSE) Python 3.11+ LangGraph

作为人工智能工程案例研究构建的日本合同风险分析——LangGraph工作流+pgvector RAG+多模态摄入+可恢复流式用户体验。

⚠️ 不是法律服务。 该存储库从未进行过商业运营——《日本律师法》第72条为持牌律师保留了付费法律建议。代码库仅作为开源技术工件发布。输出不是法律意见。

中文文档 | 日本语 | 许可证

状态

生产就绪的开源参考实现。全栈-- 前端、后端、OCR、支付、电子邮件、Postgres、Redis、错误跟踪 --与真正的集成连接在一起,随时可以部署。根据《律师法》第72条,它根本从未被启动过。

一份合成的日本合同被搁置 docs/samples/ 因此,克隆后可以立即端到端地执行本地流。

建筑

flowchart LR
  U[React/Vite UI
text, PDF, image upload] --> API[FastAPI routers]
  API --> Q[Quote + PII + OCR budget guards]
  Q --> PAY[KOMOJU checkout
reference implementation]
  PAY --> JOB[Persistent analysis job]
  JOB --> SSE[Recoverable SSE stream
status + events + after_seq]
  JOB --> LG[LangGraph pipeline]
  LG --> P[parse_contract]
  P --> A[clause-by-clause risk analysis]
  A --> T[tool call: analyze_clause_risk]
  T --> RAG[(PostgreSQL pgvector
331 Japanese legal articles)]
  A --> S[tool call: generate_suggestion
medium/high risks only]
  S --> REP[report generation + translation]
  REP --> CACHE[(Redis 72h report cache)]
  REP --> DB[(PostgreSQL orders/reports/costs)]

技术栈

图层堆栈
前端React、Vite、TypeScript、i18next(9种语言)
后端FastAPI、SQLAlchemy异步、Alembic、APScheduler
AI工作流程LangGraph+OpenAI工具调用,MCP服务器
RAGPostgreSQL pgvector,331公共电子政务日本法规
OCR谷歌云视觉(DOCUMENT_TEXT_DETECTION)
存储PostgreSQL(订单/报告/事件),Redis(72小时缓存+速率限制)
付款KOMOJU结账
电子邮件重新发送
可观察性哨兵+邮猪
基础设施Docker Compose(本地),Fly.io+Vercel(部署参考)

快速入门(本地)

本地运行只需要 OpenAI API密钥.

cp .env.example .env
# Edit .env: set OPENAI_API_KEY
docker compose up --build

然后打开 并上传 docs/samples/sample-contract-ja.txt.

在这种最小模式下:

  • ✅ 纯文本合同和 基于文本的PDF (可选文本)端到端工作。
  • 图像/扫描的PDF OCR 已禁用。要启用它,请添加 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS_JSONGOOGLE_VISION_PROJECT_ID.
  • KOMOJU/在开发中重新发送自动绕过-没有真正的付款,没有真正的电子邮件。

生产设置

存储库的形状是通过设置来部署到生产环境中的 APP_ENV=production 并为每个外部服务提供证书:

服务必需的环境变量
OpenAIOPENAI_API_KEY
谷歌云视觉(OCR)GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS_JSON, GOOGLE_VISION_PROJECT_ID
KOMOJU(付款)KOMOJU_SECRET_KEY, KOMOJU_PUBLISHABLE_KEY, KOMOJU_WEBHOOK_SECRET
重新发送(电子邮件)RESEND_API_KEY
哨兵SENTRY_DSN, VITE_SENTRY_DSN
PostHogPOSTHOG_API_KEY, VITE_POSTHOG_KEY
数据库/缓存DATABASE_URL (管理Postgres+pgvector), REDIS_URL (托管Redis)
应用程序FRONTEND_URL (非本地主机), ADMIN_API_TOKEN

APP_ENV=production,应用程序 拒绝开机 如果上述任何一项缺失或 FRONTEND_URL 仍然指向localhost。严格的验证逻辑存在 backend/config.py (validate_runtime()).

fly.tomlvercel.json 描述开发过程中使用的部署拓扑。该服务当前未托管。

流动

  1. 上传合同(文本、PDF或图像)。上传路线运行文本提取、PII检查、令牌估计、非合约检测和OCR预算保护。
  2. 签出参考路径创建订单。空KOMOJU凭据会在开发中触发本地旁路。
  3. /review/:orderId 启动或恢复持久分析作业,并流式传输页面刷新后的进度事件。
  4. LangGraph解析子句,使用基于RAG的工具调用分析每个子句,并仅在风险需要时生成建议。
  5. /report/:orderId 显示保存的报告、条款摘录、风险过滤器和PDF导出,保留72小时。

分析后删除用户合同文本。矢量库仅包含公共电子政务法规;用户合约从未被嵌入。

演示

home review progress report

存储库映射

目录标签

目录标签

PythonAI代理数据分析合同分析本地部署AI工程多模态处理pgvectorRAG日本法律

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

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

未说明none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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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