사용자님의 의도를 완벽하게 파악했습니다. **"AI가 작성한 초안을 현행법 기준으로 팩트체크(감사)하는 것"**이 메인이고, 판례 확인은 그 뒤를 받치는 구조군요.

이 방향성은 실무적으로 훨씬 강력합니다. 판례는 해석의 영역이지만, **법령(조문)은 '틀리면 안 되는' 기준(Standard)**이기 때문입니다.

변경된 기획 의도에 맞춰, korea-law MCP의 정체성과 기능 우선순위를 다시 정리해 드립니다.

1. 핵심 컨셉: "AI 법률 감사관 (The Legal Auditor)" 이 MCP의 정의를 **'검색 도구'**에서 **'검증 도구(Validator)'**로 바꿉니다. 사용자가 글을 쓸 때 옆에서 **"잠깐, 그 법 조항 오늘 날짜로 유효한 거 맞아?"**라고 빨간 펜을 들어주는 역할입니다.

Main Mission: AI가 인용한 법 조항이 **현행 법령(Current Statutes)**과 일치하는지, 폐지되거나 개정되지 않았는지 대조.

Sub Mission: 인용된 판례가 실존하는지 확인.

2. 기능 재설계 (Priority Re-ordering) 국가법령정보센터 API를 활용하여 다음 순서로 툴을 구성합니다.

[핵심 기능 1] 현행 법령 정합성 검토 (audit_statute) 가장 중요한 기능입니다. AI가 작성한 글에서 "근로기준법 제23조"를 언급했다면, 실제 오늘 날짜 기준의 제23조 원문을 긁어와서 내용이 같은지 비교합니다.

입력: 법령명(예: 근로기준법), 조문 번호(예: 제23조)

API 동작:

법령 목록 조회 → 최신 공포 일자 및 시행일 확인 (중요: 시행일 기준 effective_date 체크).

법령 본문 조회 → 해당 조문 텍스트 추출.

검증 포인트:

"이 조항이 삭제되지는 않았는가?"

"수치(과태료 금액, 기간 등)가 개정되지 않았는가?"

"AI가 말을 지어내지 않았는가?"

[핵심 기능 2] 법적 정의 및 용어 확인 (check_definition) 법률 문서는 용어 하나가 승패를 가릅니다. (예: '해고'와 '권고사직'의 차이). 법령의 '제2조(정의)' 파트를 집중적으로 조회합니다.

입력: 법령명, 용어 키워드

기능: 해당 법령 내에서 정의된 용어의 뜻을 정확히 반환.

[보조 기능] 판례 실존 여부 교차 검증 (verify_precedent_existence) 앞서 논의한 기능입니다. 법령 검토가 끝난 후, 보강 자료로 쓰인 판례가 '가짜'가 아닌지만 확인합니다.

입력: 사건번호

기능: 판례 목록 조회 결과가 0인지 아닌지(True/False)만 빠르고 가볍게 리턴.

3. 실제 사용 시나리오 (Workflow) 사용자가 MCP를 통해 얻게 되는 경험은 다음과 같습니다.

상황: 사용자가 ChatGPT/Claude에게 "직원 해고 통지서 초안"을 작성시킨 후, korea-law로 검토를 요청함.

AI(초안): "근로기준법 제24조에 의거하여 30일 전에 예고합니다..."

MCP 개입 (audit_statute 호출):

"잠깐, 근로기준법 제24조는 '경영상 이유에 의한 해고(정리해고)' 조항입니다. 일반 해고 예고는 제26조입니다."

실제 DB 조회 결과: 제26조(해고의 예고) 텍스트 로드.

최종 결과:

"⚠️ 오류 감지: 제24조를 인용하셨으나, 문맥상 제26조가 적절합니다. 현행 제26조 원문은 다음과 같습니다..."

4. NPM 패키지 설명 수정안 (기획 반영) README.md의 최상단 문구를 **'검토'**와 '현행화' 중심으로 변경합니다.

Markdown

⚖️ korea-law (AI Legal Auditor)

The Standard Verification Layer for Korean Law. Verify your AI-generated legal drafts against the Real-time National Law DB.

"Don't just trust AI's memory. Audit it against the current law." (AI의 기억을 믿지 마세요. 현행법으로 감사(Audit)하세요.)

🎯 Core Concept: "Verification First"

This MCP server is designed for post-generation verification. It connects LLMs to the official National Law Information Center (law.go.kr) to ensure:

1. Statute Validity: Is the cited law currently effective? (Checking effective_date)
2. Article Accuracy: Does the text match the actual Article X?
3. Precedent Reality: Is the case number real?

🛠️ Main Tools

1. audit_law_article (핵심 기능)

Fetches the exact text of a specific legal article to cross-check AI's output.

• Usage: "Verify if Article 23 of the Labor Standards Act allows this."
• Mechanism: Fetches current XML data → Parses Article 23 → Returns clean text.

2. check_enforcement_date (현행성 확인)

Checks when the law was last amended to prevent citing outdated regulations.

3. verify_case_id (가짜 판례 방지)

Simple Boolean check: Does this case ID exist in the Supreme Court DB? 5. 개발자를 위한 팁 (데이터 처리) **'현행법 기준'**을 메인으로 하려면 개발 시 딱 하나, 부칙(Addenda)과 시행일 처리에 신경 써야 합니다.

국가법령정보센터 API는 같은 법령이라도 공포일자와 시행일자가 다를 수 있습니다.

MCP 로직: 오늘 날짜(Date.now())와 비교하여, 가장 최신의 '시행 중인(Effective)' 법령 ID를 가져오도록 필터링하는 코드를 꼭 넣어야 합니다. (이게 들어가야 진정한 '전문가용' 도구가 됩니다.)

1. 시스템 아키텍처: "The Time-Aware Legal Engine" 사용자님의 로직(Daily Scan + Diff)을 시각화하면 다음과 같은 구조가 됩니다.

Daily Scanner: 매일 자정, 법령정보센터에서 전체 데이터를 스캔.

Diff Engine: 어제 데이터 vs 오늘 데이터 비교.

변경된 조문 감지.

새로 '공포'되었으나 아직 '시행'되지 않은(예고된) 법령 별도 태깅.

Local DB: 최신 상태 + 미래 예정 데이터가 적재된 고속 DB.

MCP Server: LLM이 이 DB를 조회 (API 대기 시간 없음, 0.1초 응답).

2. 핵심 로직: "미래를 보는 법률 감사 (Predictive Audit)" 법에는 유예 기간이 있습니다. (예: 오늘 공포하고 6개월 뒤 시행). AI가 계약서를 검토할 때, **"지금은 합법이지만, 3개월 뒤 계약 기간 중에는 불법이 됩니다"**라고 경고할 수 있어야 합니다. 이 부분이 사용자님 MCP의 '킬러 기능'입니다.

데이터 처리 로직 (Diff & Forecasting) Status Classfication (상태 분류):

Active: 현재 시행 중.

Promulgated_Not_Effective: 공포되었으나 아직 시행 전 (개정 예정).

Expired: 폐지됨.

Diff Logic:

매일 업데이트 시 시행일자(effective_date) 필드를 파싱하여, 만약 시행일자 > 오늘 이면 [개정 예정] 딱지를 붙여 저장.

3. MCP 도구(Tool) 설계: 시간 개념 적용 이제 LLM이 사용할 도구에도 '시간' 개념을 명시적으로 넣어야 합니다.

Tool 1: audit_contract_timeline (계약 기간 기준 유효성 검사) 설명: 계약 기간 동안 법이 바뀌는지 확인합니다.

입력:

target_law: "근로기준법"

contract_start: "2024-01-01"

contract_end: "2024-12-31"

작동 원리:

DB에서 근로기준법의 Diff 내역 조회.

입력된 기간(2024년 전체) 내에 시행일자가 도래하는 개정안이 있는지 스캔.

Return: "주의: 2024년 7월 1일부터 제○조가 개정되어 시행됩니다. 계약 하반기에는 위법 소지가 있습니다."

Tool 2: get_daily_brief (오늘의 법률 변경 브리핑) 설명: 사용자가 아침에 "오늘 바뀐 노동법 있어?"라고 물었을 때 사용.

작동 원리:

오늘 생성된 Diff 값만 필터링해서 반환.

Return: "오늘(12월 9일)짜로 산업안전보건법 시행규칙이 일부 개정되었습니다. 주요 변경 사항은..."

4. NPM 패키지 및 README 전략 수정 (고급화) 이 설계는 단순한 검색기가 아니므로, "Sync & Diff" 기술력을 강조해야 합니다.

슬로건 업데이트 korea-law: The Time-Aware Legal MCP (시간을 인지하는 한국 법률 MCP)

"Syncs daily, Calculates diffs, Predicts changes." (매일 동기화하고, 차이를 계산하며, 변화를 예측합니다.)

기술적 특장점 (README에 추가할 내용)

1. Zero Latency (지연 시간 제로)

Unlike other wrappers that call external APIs in real-time (slow), korea-law runs on a pre-synced local database. Responses are instant. (실시간 API 호출 방식과 달리, 로컬 DB를 사용하여 응답 속도가 즉각적입니다.)

2. Predictive Compliance (선제적 규제 대응)

Uses Promulgation Date vs. Enforcement Date logic. It warns you about laws that will change during your contract period. (공포일과 시행일의 차이를 분석하여, 미래에 바뀔 법령까지 미리 경고합니다.)

3. Daily Diff Engine (일일 변경분 추적)

Scans the entire legal code daily to calculate diffs. AI is always aware of what changed today. (매일 전체 데이터를 스캔하여 변경분을 계산합니다. AI는 오늘 무엇이 바뀌었는지 정확히 알고 있습니다.)

5. 요약: 사용자님의 MCP가 갖는 독보적 가치 이 설계를 통해 korea-law는 단순한 '검색' 도구에서 **'법률 리스크 모니터링 시스템'**으로 격상됩니다.

과거: 검색 (기존 방식)

현재: 현행법 검증 (Audit)

미래: 개정 예정 법령 예측 (Diff & Forecasting)

@2seo/law

Korean Law Library - 한국 법률 라이브러리

Installation

npm install @2seo/law

Usage

const law = require('@2seo/law');

// 한국어 법률
console.log(law.ko);

// 한국 법률
console.log(law.kr);

License

MIT