vibelawyer 0.1.1

Local MCP server for Chinese criminal case dossier review — generates Word notes and Excel catalogs on your machine

vibelawyer —— 通用化刑事案件阅卷 Agent

基于 Claude Agent SDK Python 构建的多智能体阅卷系统。 给定一个存放卷宗 PDF 的目录，由主编排器按阅卷工作流顺序运行若干专职子 agent 完成阅卷梳理，产出：

• 阅卷笔录（Word .docx）—— 含七部分结构 + 案件基本信息表 + 阅卷结论（结构化数据完整渲染，无截断）
• 阅卷目录（Excel .xlsx）—— 卷宗目录 / 案件信息 / 证据索引追溯总表

最终产出仅为 Word + Excel（无 JSON）；所有结构化数据（含来源引用对象、context、法律条文、结论原文）均完整渲染进 docx，信息不丢失。

所有事实与证据引用均标注来源卷宗及页码（如 见《主卷》P55-76），并可机器校验，落实“禁止幻觉、结论可回溯”。

系统对任意刑事案件通用，不假定具体罪名或当事人。本仓库不收录真实卷宗；运行时将 PDF 放入本地 data/（已 gitignore）。

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架构

┌──────────────── Python 主编排器（vibelawyer/orchestrator.py: run_case）────────────────┐
│  按阅卷工作流顺序运行各专职子 agent（每个为独立 top-level query() 会话），             │
│  共享同一进程内 MCP 工具与 CaseWorkspace；每步用 get_workspace_summary 核实实际登记数。 │
│                                                                                        │
│  case-indexer → indictment-reader → defendant-statement-extractor                      │
│                                  → codefendant-statement-extractor                      │
│                                  → witness-statement-extractor                          │
│                                  → procedural-extractor                                 │
│                                  → evidence-extractor                                   │
│                                  → conclusion-synthesizer                               │
│  → validate_citations + write_outputs（生成 Word/Excel，完整渲染结构化数据）              │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
        │ 所有 agent 共享进程内 MCP 工具（读卷 + 登记 + 校验 + 导出）+ CaseWorkspace │
        ▼ 卷宗文本提取（三级回退）：docling(RapidOCR) → pypdfium2 文本层 → tesseract chi_sim

• 原子工具（vibelawyer/tools.py）：以 @tool 定义，经 create_sdk_mcp_server 注册为进程内 MCP server，所有子 agent 共享，直接操作同一 CaseWorkspace。
• 子 agent（vibelawyer/agents.py）：AgentDefinition 定义，各负责笔录一个部分；主编排器以独立 query() 会话顺序运行（共享进程内工具与工作区，OCR 结果缓存复用）。
• 主编排器（vibelawyer/orchestrator.py）：run_case 顺序编排 + 逐步核实 + 校验导出。
• 卷宗解析（vibelawyer/pdf_volume.py + docling_cache.py）：首选 docling（RapidOCR，中文扫描件质量最高），不可用时回退 pypdfium2 文本层 + tesseract chi_sim。

工具接口被刻意收窄

disallowed_tools 禁用了文件改写（Edit/Write/Bash）、联网（WebFetch/WebSearch）、自由读盘（Read/Grep/Glob）等内置工具，强制一切信息经 MCP 工具留痕；permission_mode="bypassPermissions" 实现端到端无人值守运行。

为什么子 agent 用顺序 top-level 会话而非 Task 工具

实测在本环境（SDK CLI 经代理路由）下，Task 工具启动的子 agent 收不到 MCP 工具结果（返回空），会导致退化循环。改为由 Python 主编排器把每个子 agent 作为独立 query() 会话顺序运行，工具结果稳定可达，且 OCR 结果在进程内缓存、后续 agent 读取同页近乎零成本。

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工具目录（原子化）

读工具

工具	作用
list_volumes	列出全部卷宗（名称/文件/页数）
read_pages	读取指定卷宗页码区间文本（自动经 docling/tesseract OCR），每页标注页码
search_volumes	跨卷关键词检索，返回命中卷/页/片段
get_volume_outline	逐页概览（字数+首行），快速定位文书边界
get_page_image	渲染页面为图片返回，用于视觉识别（仅 --vision 时启用）

写工具（登记结构化记录，强制带来源引用）

工具	对应笔录部分
set_case_basic	案件基本信息表
record_party	一、当事人基本情况（含任职情况）
record_indictment / add_charged_fact	二、起诉书/起诉意见书内容
record_statement(role=defendant)	三、被告人供述和辩解
record_statement(role=codefendant)	四、同案人员供述和辩解
record_statement(role=witness)	五、证人证言
record_procedural_doc	六、程序性文书
record_documentary_evidence	七、书证
add_catalog_entry	阅卷目录
record_conclusions	阅卷结论

校验与导出工具

工具	作用
get_workspace_summary	查看各部分登记进度
validate_citations	校验全部来源引用页码合法性（防幻觉）
write_outputs	生成 Word 阅卷笔录 + Excel 阅卷目录

每条 record_* 写入前即时校验页码是否落在真实卷宗页数区间内；validate_citations 在导出前对全量记录复核。

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阅卷笔录七部分结构

1. 当事人基本情况（职务犯罪含任职情况）
2. 起诉书、起诉意见书内容
3. 被告人的供述和辩解（按指控事实分组：笔录时间/办案人员/办案地点/同步录音录像/笔录内容）
4. 同案人员的供述和辩解
5. 证人证言
6. 程序性文书（含具体时间、地点）
7. 书证（时间/文件名称/卷宗页码/主要内容）

附：阅卷目录、阅卷结论（已查明核心事实 / 证据链条 / 证据矛盾点 / 待核查疑点）。

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安装与运行

依赖

• Python ≥ 3.11
• 本机已登录 Claude Code CLI（全流程阅卷经 claude-agent-sdk 调本机 CLI）
• 可选（强烈推荐）：本地 docling venv（~/.local/share/docling-venv）—— 扫描件 OCR 质量更好
• 可选：tesseract + chi_sim —— docling 不可用时的回退 OCR

pip install vibelawyer
# 或开发安装
pip install -e .

运行

# 默认对 ./data 目录下的卷宗阅卷，输出到 ./output（首选 docling，自动回退 tesseract）
python -m vibelawyer.run

# 指定案件目录与输出目录，并给当事人/罪名提示（可选）
python -m vibelawyer.run --case-dir ./data --output-dir ./output \
    --defendant 某某某 --verbose

# 禁用 docling，仅用 pypdfium2+tesseract
python -m vibelawyer.run --no-docling

# 启用视觉识别（仅当 SDK 运行环境支持图像输入时）
python -m vibelawyer.run --vision

# 诊断（不调用 LLM，验证 PDF 解析/工具层/生成器）
python scripts/diag.py

首次运行若启用 docling，会在项目级 .cache/docling_cache/ 预转换全部卷宗为按页文本缓存（一次性，耗时随页数增长），之后复用。该缓存是中间产物，不进入 output/。

运行结束后（output/ 仅含以下交付物 + 运行日志）：

• output/<案名>_阅卷笔录.docx
• output/<案名>_阅卷目录.xlsx

在新案件上运行

1. 新建案件目录，放入卷宗 PDF（文件名即卷宗名，会自动清理 (2) 等后缀）。
2. python -m vibelawyer.run --case-dir <新案件目录>。
3. 系统自动发现卷宗、识别当事人/罪名/金额，按工作流产出笔录与目录。

无需改代码即适用于受贿、贪污、诈骗、职务侵占等各类刑事案件；职务犯罪会自动提取任职情况。

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MCP Server（本地接入 Agent）

vibelawyer 以 FastMCP 提供 本地 stdio MCP Server：卷宗只在用户本机处理，由 Cursor / Claude Code / Claude Desktop / OpenCode 等 Agent 接入。

工具面（均带 case_id）：

• 生命周期：create_case / list_cases / get_case_status
• 读卷：list_volumes / get_volume_outline / read_pages / search_volumes / get_page_image
• 登记：set_case_basic / record_party / record_indictment / add_charged_fact / record_statement / record_procedural_doc / record_documentary_evidence / add_transaction / add_catalog_entry / record_conclusions / record_funds_summary
• 校验导出：validate_citations / get_workspace_summary / write_outputs / download_output
• 全流程：start_review / get_review_progress

v1：全流程 job 运行期间拒绝他案交互式调用；同案查询不受影响。卷宗 PDF 不出本机。

安装到 Agent（推荐）

pip install vibelawyer
# 或无需全局安装：
uvx --from vibelawyer vibelawyer-mcp

Cursor（项目或用户 mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vibelawyer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vibelawyer", "vibelawyer-mcp"]
    }
  }
}

Claude Code：

claude mcp add vibelawyer -- uvx --from vibelawyer vibelawyer-mcp

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "vibelawyer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "vibelawyer", "vibelawyer-mcp"]
    }
  }
}

已 pip install vibelawyer 时，也可把 command 改成 vibelawyer-mcp、args 留空。

典型调用流程

1. create_case(case_dir="/绝对路径/到卷宗目录") → 拿到 case_id
2. 交互式读卷/登记，或 start_review(case_id) 一键全流程
3. get_review_progress(case_id) 轮询至 status=done
4. download_output(case_id, fmt="docx"|"xlsx") 取件

首次 start_review 若走 docling，约数分钟预转换；之后同案复用缓存。

本机调试 / HTTP（可选）

# stdio（默认）
vibelawyer-mcp

# 仅本机/内网 HTTP（卷宗仍在该机磁盘；非公网多租户）
VIBELAWYER_MCP_TRANSPORT=http VIBELAWYER_MCP_PORT=8000 vibelawyer-mcp
# 可选鉴权：VIBELAWYER_MCP_TOKEN=<secret>

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约束与边界

• 仅本地：PDF 解析、OCR、文档生成均在本地完成；禁用联网工具，不上传卷宗到外部服务。 （LLM 推理经由本机 Claude Code CLI 调用，属 SDK 固有机制。）
• 可回溯：所有事实/证据必须标注来源卷宗名与页码；validate_citations 校验页码合法性，防幻觉与编造。
• 扫描件兜底：文本层缺失时，get_page_image 渲染页面供模型视觉识别；若安装 tesseract + chi_sim 语言包则自动本地 OCR。
• 范围限制：仅做阅卷目录与阅卷笔录的整理及案情梳理，不生成正式辩护策略或出庭意见。

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目录结构

vibelawyer/
  config.py          案件配置与卷宗自动发现 + OCR 环境确保
  workspace.py       CaseWorkspace 结构化状态 + 引用校验
  pdf_volume.py      PDF 访问层（docling/pypdfium2/tesseract 三级回退 + 检索）
  docling_cache.py   docling 预转换缓存（调用 full docling venv）
  docling_runner.py  docling 转换脚本（在 docling venv 中执行）
  tools.py           原子化 @tool 工具集
  agents.py          8 个专职子 agent 定义
  orchestrator.py    主编排器：顺序子 agent + 核实 + 校验导出
  sessions.py        CaseSession 会话注册表（MCP 多案件隔离）
  mcp_server.py      FastMCP 封装：对外 MCP Server（工具带 case_id）
  run.py             CLI 入口
  generators/
    docx_notes.py    阅卷笔录 Word 生成器
    xlsx_catalog.py  阅卷目录 Excel 生成器（4 表：分卷总览/阅卷目录/案件信息/证据索引）
data/                本地卷宗 PDF（gitignore，勿提交）
tessdata/            tesseract chi_sim 语言包（回退 OCR）
output/              生成结果 + .docling_cache/
scripts/diag.py      诊断脚本
scripts/smoke_render.py  渲染冒烟（合成 workspace，不调 LLM）