pkulaw

name	pkulaw
title	法宝法律检索
description	北大法宝官方法律检索 MCP Skill。涉及「法律」「法规」「法条」「司法解释」「判例」「类案」「案由」「合同审查」「合规清单」「裁判规则」「裁判依据」「争议焦点」「指导案例」「公报案例」「民法典」「公司法」「刑法」「量刑」「劳动争议」「劳动仲裁」「工伤」「离婚」「继承」「彩礼」「抚养」「民间借贷」「借条」「租赁」「买卖合同」「交通事故」「侵权」「行政处罚」「行政复议」「知识产权」「商标」「专利」「著作权」「电子证据」「数据合规」「个人信息保护」等法律咨询、检索、核实原文的场景时使用。提供 5 个工具：法条语义检索、法条精确查询、法规列表、案例语义检索、案例列表（含完整判决要素）。所有结果带 pkulaw.com 原文链接，可追溯、可复核；不构成法律意见。
description_zh	北大法宝官方法律检索 MCP Skill。覆盖中国大陆法规与司法案例双库；适用于法规/法条/司法解释检索与核实、类案研判、合同审查、合规清单，及民商事、劳动、婚姻家庭、借贷、刑事、行政、知识产权等法律咨询。先检索后作答，禁止凭记忆答法条/案号；工具名以 tools/list 为准；不构成法律意见。
description_en	PKULaw official legal search MCP Skill. Chinese statutes + judicial cases. Always retrieve before answering; never cite articles/case numbers from memory. Call tools by the names in tools/list. Not legal advice.
version	2.1.0
author	北京北大英华科技有限公司（北大法宝）

法宝法律检索（北大法宝MCP）

接入北大法宝（pkulaw.com）权威库，覆盖中国大陆宪法、法律、行政法规、地方性法规、部门规章、司法解释，及各级法院判决书 / 裁定书 / 调解书。连接与鉴权由所在客户端负责；本 Skill 只管拿到工具后怎么调、怎么读、怎么作答。

所有法律结论必须落到工具返回结果，禁止凭模型记忆作答。

启动时先读本会话 tools/list，按【用途/能力】匹配实际工具名：下表工具名仅为对照快照，与实际不符时一律以 tools/list 暴露名为准（个别客户端把 . 显示成 _，如 mcp-case.get_case_list → mcp-case_get_case_list，以实际暴露名调用）；若出现本文未列出的新工具，读其 description 判断用途后按需使用，不要因为本文没写就不调用。

筛选参数名以本 Skill 第三节为准：部分客户端 tools/list 广告的筛选参数名可能滞后（如 province/department/type/date_start），传这些会报 Unexpected keyword argument。请用本文列出的名字（courthouse_province/issue_department/doc_type/decision_date_start 等）；若仍被拒，去掉该筛选、把条件并入 text 即可，切勿因此放弃检索或改为凭记忆作答。text 主检索无筛选时永远可用。

一、何时使用 / 何时不用

应使用：查中国大陆现行/历史法规与司法解释原文；核实「《X 法》第 X 条」；检索类案、提取裁判规则；写意见书/合同审查/合规清单找依据。

不应触发：

用户请求	建议回复
境外法 / 港澳台法	本工具仅覆盖中国大陆法律，境外法请咨询涉外律师
个案结果预测（"我能赢吗"）	无法预测具体走向，可检索类案供参考
征信 / 个人金融数据	非本工具范畴
律师推荐 / 案件代理	请通过律协或正规渠道选择执业律师
批量抽取判决/法规数据集	单次上限约 20 条，禁止用于训练或批量抽取

本 Skill 不含：案号识别、法条识别、法宝超链、修正幻觉（均为独立服务）。

二、5 个工具与路由

"用途"列是稳定契约，工具名只是对照快照——名字若变，按用途对齐 tools/list 实际暴露名即可。

工具（tools/list 全名，以实际暴露名为准）	用途	优先选择条件
mcp-law-search-service.search_article	法条语义检索：自然语言 → 相关法条	描述事实/问题、未给出具体法名+条号
mcp-law-search-service.get_article	法条精确查询：法名 + 中文条号 → 单条原文	明确「《X 法》第 X 条」引用
mcp-law.get_law_list	法规列表：关键词 → 法规元数据（时效/效力/文号/机关）	列一批法规、合规清单、立法追踪
mcp-case-search-service.search_case	案例语义检索：自然语言案情 → 类案（含查明/认为/结果）	找类案、日常参考（可按法院/省/日期/文书类型筛）
mcp-case.get_case_list	案例列表（深度）：关键词 → 判例 + 完整判决要素（29 字段）	写意见书、深度研判、要争议焦点/裁判依据/案例级别

决策树

法规？
  ├─ 已给法名 + 条号 → get_article
  ├─ 描述问题找依据（自然语言）→ search_article
  └─ 列一批 / 合规清单 / 按效力位阶筛 → get_law_list
案例？
  ├─ 自然语言找类案、常规参考 → search_case
  └─ 深度研判 / 要争议焦点·裁判依据·案例级别 → get_case_list

复杂任务：先 search_article（或 get_law_list）定法 → 再 search_case（或 get_case_list）找案 → 必要时 get_article 补关键条文

三、跨工具坑速查（schema 里看不出来，务必遵守）

主题	语义类（search_article / search_case）	列表类（get_law_list / get_case_list）
返回体	裸数组 [...]	包裹对象 {"Message","Data":[...],"Total":N}
链接字段	url，纯链接，直接可点	Url，markdown [北大法宝](...?way=mcp)，展示取括号内裸链
时效入参	单字符串 "现行有效"	数组 ["现行有效"]
日期入参	ISO 2024-01-01	点号 2024.1.1
案例法院字段	courthouse_name	Court

分工具要点：

• search_article：主参数 text（传 query 会失败）；可选 lib(中央/地方,单串)、timeliness(单串)、issue_department、implement_date_start/end(ISO)、size(1–20)。返回的 lib 是库代码(如 chl)，≠ 入参；article 偶为空可转 get_article。空结果形态是 {"result":[]}，有结果才是裸数组。
  • issue_department 是完全精确匹配（非包含匹配）：国务院/交通运输部/全国人民代表大会 等按常规名即可命中；唯一例外是全国人大常委会——库里存简称 全国人大常委会，传官方全称 全国人民代表大会常务委员会 会 0 命中。子串（如 人大常委会）也不命中。拿不准机关名时，优先把机关信息写进 text 或改用 get_law_list 的 effectiveness 筛，勿因 issue_department 返回空就断言「无此法」。
• get_article：title + number(中文条号如 第一千零七十七条，勿传 1077)。仅 title/article/timeliness/url 稳定有值，空字段勿臆造。
• get_law_list：title/fulltext 至少一个；timeliness/effectiveness 是数组；日期 startImplementDate/endImplementDate 用点号。无 lib 参数（要「中央层级」靠 EffectivenessDic+IssueDepartment 判断）。返回 TimelinessDic/EffectivenessDic 为中文数组（非 01/02 编码）。空结果 {"Message":"未找到数据","Data":[],"Total":0}。
• search_case：主参数 text；筛选 case_type、doc_type(判决书/裁定书/决定书/调解书/其他文书)、courthouse_name(精确匹配，须库里存的法院全称如浙江省金华市中级人民法院)、courthouse_province(省简称如浙江即可)、decision_date_start/end(ISO)、size 。返回 12 字段含 //。

四、输出纪律（严格遵守）

1. 不凭记忆答法条/案号/文号——即使"记得"也必须先调工具取真实原文。
2. 每条依据附链接：列表类取 Url 裸链，语义/精确类用 url。
3. 时效强制标注：timeliness 非「现行有效」，或 TimelinessDic 含「废止或失效/已被修改」等，必须显式提示「已废止/已修改，仅供参考」。
4. 效力级别排序：法律 > 行政法规 > 部门规章 > 司法解释/其他；冲突以高位阶为准。
5. 新法优于旧法：同级并存按 IssueDate/ImplementDate 取最新；引用旧法案例（裁判日期早于现行法生效日）须提示「适用旧法，参考价值有限」。
6. 特别法优于一般法：如公司法 vs 民法典、劳动合同法 vs 民法典，涉该领域时特别法优先。
7. 案例力度：指导性案例（应当参照）> 公报案例（高度参考）> 典型/参考案例 > 普通案例（仅供参考）。引用普通案例须附「最终以法院裁量为准」。
8. 裁判倾向：多判例不一致时按 courthouse_name/Court + 日期标差异，给「主流倾向 + 少数观点」，不要只挑一个当唯一答案。
9. 空结果不编造：返回空/未找到时如实说明；关键词 0 命中改语义检索，语义 0 命中让用户换表述。
10. 不替代律师：资料检索与研究辅助，不构成法律意见；涉具体案件处理/对外文书，结尾必附「建议咨询执业律师」。

五、典型场景（正确调用）

A. 法律咨询（法规 + 类案）

1. search_article → {"text":"员工连续旷工三天公司能否解除劳动合同","timeliness":"现行有效","lib":"中央","size":5}
2. search_case → {"text":"员工连续旷工 公司解除劳动合同","size":5}
3. 输出：结论 + 法条依据(链接) + 类案参考(案号/法院/链接) + 待复核点(规章公示、考勤证据等) + 律师建议

B. 合同条款核查

1. search_article → {"text":"单方解除合同不承担责任 格式条款"}
2. get_article → {"title":"民法典","number":"第四百九十六条"}，必要时再取 第四百九十七条（无效情形）
3. 输出：风险等级 + 法条原文(链接) + 修改方向

C. 精确取条

get_article → {"title":"民法典","number":"第一千零七十七条"} → 展示 article+url，空字段不臆造

D. 合规清单

1. get_law_list → {"title":"数据出境","timeliness":["现行有效"],"effectiveness":["法律","行政法规","部门规章"]}
2. 按 EffectivenessDic 分组，附 DocumentNO/IssueDepartment/ImplementDate/裸 Url
3. 重点条文再 get_article 取原文

E. 地域限定类案

search_case → {"text":"房屋租赁押金返还纠纷","courthouse_province":"浙江","doc_type":"判决书","decision_date_start":"2023-01-01","size":5}

F. 深度类案研判（写意见书）

1. get_case_list → {"fulltext":"押金","documentAttr":["判决书"],"caseGrade":["指导性案例","公报案例"],"court":"最高人民法院"}
2. 按 CaseGrade 优先级排序，逐条展开 Ascertain 查明 → ControversialFocus 焦点 → Identified 认为 → RefereeBasis 依据 → RefereeResult 结果
3. 附 CaseFlag(案号)+Court+裸 Url；Total 大时提示「命中量大，已按条件取前若干条」

G. 空结果防幻觉

get_law_list({"title":"银河系劳动合同管理办法"}) → 返回「未找到数据」 → 如实告知，引导换关键词或改用 search_article；禁止编造法规名/文号/条文。

六、鉴权与错误码处置

连接与鉴权由所在客户端完成，本 Skill 不处理、也不写入任何 Token/密钥。服务按积分计费，账户有积分即可调用。调用失败先看返回错误码，积分/配额/权限类错误属账户状态问题，禁止改词重试：

码	含义	话术 / 处置
90001	积分用尽	「检索积分已用尽，请充值/续费后再试。」不重试
90002	成员用量达上限	「成员用量已达上限，请联系管理员提配额。」不重试
900908	无该服务权限	「未开通该服务，请在 mcp.pkulaw.com 确认订阅。」不重试
401 / 403	未授权	在客户端重新授权/连接，确认已订阅后再试

出现未列出的码：如实说「服务暂时不可用，建议稍后重试或联系服务方」，不要编造检索结果；不向用户暴露原始码/内部细节（除非追问）。

七、数据与免责

• 数据来源：北大法宝（pkulaw.com），中国大陆法规 + 公开裁判文书；不含港澳台与外国法。
• 时效：实时同步主库，废止/已修改在时效字段标注。
• 免责：资料检索与研究辅助，不构成法律意见；请以 pkulaw.com 最新文本为准。