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_relations 한 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.

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" }
    }
  }
}

PyPI 배포 전이면 소스 설치: repo clone 후 command: /path/to/lawink-mcp/.venv/bin/python, args: ["-m", "lawink_mcp.server"]

Cursor / 기타 MCP 클라이언트: 동일하게 lawink-mcp를 stdio MCP 서버로 등록.

재시작하면 lawink_* 도구 6종이 뜹니다. 인증·API 키 없이 바로 사용.

도구 (6종, 무료·인증 불필요)

변호사 워크플로우 예시

사안: "임대차 종료 후 임대인이 원상회복 비용으로 보증금 공제를 주장."

1. precedent_semantic_search("임대차 보증금 반환 원상회복 비용 공제") → 유사 판례 + 각 판례의 precedent_id
2. precedent_relations(precedent_id) → 그 판례가 인용한 법령(예: 민법 제615·618·654조) + 유사·참조 판례를 한 번에
3. 필요하면 statute_precedents(statute_id)로 "그 조문을 적용한 다른 판례들"까지 확장

💡 팁: 근거 조문이 필요할 때는 법령 직접검색보다 판례 검색 → precedent_relations의 인용 법령으로 도출하는 경로가 더 정확합니다. (법령 의미검색은 현재 어휘 편향이 있어 개선 중 — 유사도 점수를 신뢰지표로 쓰지 마세요.)

요금

📈 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.

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.
• 의뢰인 사건 등 비공개 데이터는 노출되지 않습니다(공개 그래프만).

만든 사람

김대환 (@daehwan-k) — ntriq(엔트릭) 창업자 한국 법률 데이터를 AI에 연결합니다. 문의·제휴: support@ntriq.co.kr

라이선스

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LaWink — by 김대환, ntriq(엔트릭). 한국 법률 데이터를 AI에 연결합니다.