GenPark Legal Clause Cross-Reference Resolver

io.github.alphaparkinc由 GitHub 账号 alphaparkinc 发布v1.0.1更新于 Oct 27, 2026

Extract contract defined terms, references, and audit clause dependency cycles

已验证STDIO仅桌面文件与存储开发者工具

概览

AI 生成的概览

本地运行的 Python MCP 技能，从合同中提取定义术语与条款引用，并标记循环交叉引用。

可以做什么
  • 分析合同文本或 OCR 载荷，提取定义术语与条款引用
  • 检测条款之间的循环或依赖环，并用拓扑排序解析交叉引用
  • 替换法定定义并审计条款依赖图
  • 以 JSON 或字典形式返回结构化矩阵与校验结果
适用场景
适合在审阅合同或法律文件时使用，让助手梳理定义术语、追踪条款交叉引用，并在定稿前发现循环依赖。
运行要求
以本地 stdio 进程运行，需要 Python 3.9 及以上（无需外部 pip 包）。README 示例通过客户端配置启动 mcp_server.py；未声明账号、API 密钥、环境变量或请求头。
安装前请注意
README 还宣称具备表格重建、公式审计与 PII 脱敏能力，但清单未列出任何工具，使用前应核实实际功能。其输出仅为确定性分析辅助，不构成法律意见，采取行动前请人工复核。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 GenPark Legal Clause Cross-Reference Resolver，将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Desktop only，通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程，因此需要 SourceWeft 桌面宿主。

其他 MCP 客户端

参照 仓库 中的启动说明。

README

genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill

[Python 3.9+] [License MIT] [MCP Compatible] [GenPark AI] [Zero Dependencies]

Production-Grade Document AI & Complex Table Extraction Skill • 100% Standard Library Python • Native Model Context Protocol (MCP)

🌐 GenPark MCP Hub Showcase • 📦 Official Website • 📖 Documentation

📌 Overview & Capability

genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill is a deterministic, zero-dependency Python skill engineered with 100% production-grade functional parity for document layout parsing, complex financial/legal table reconstruction, formula consistency auditing, and sensitive PII redaction.

Executive Capability: Contract cross-reference resolver and defined-term graph analyzer detecting circular references and substituting statutory definitions.

⚡ Key Highlights & Value

  • 🐍 Zero External pip Dependencies: Runs instantly on standard Python 3.9+ with zero environment bloat.
  • 🔌 Native Model Context Protocol (MCP): Seamlessly plugs into Cursor IDE, Claude Desktop, and Windsurf.
  • 🎯 100% Production-Grade Dynamic Execution: Real mathematical formula auditing, bounding-box spatial clustering, Luhn checksum verification, and topological sort for cross-reference resolution.
  • 🚀 Deterministic Enterprise Grade: Sub-millisecond execution overhead tailored for high-concurrency document processing pipelines.

🏗️ Architecture & Workflow

mermaid
graph LR    User([📄 Document / Extracted OCR Payload]) -->|JSON-RPC Request| MCP[⚡ MCP Server / CLI]    MCP --> Client[🛠️ Document Skill Client]    Client --> Core[🧠 Deterministic Spatial & Audit Kernel]    Core --> Output[📊 Structured Matrix & Validation Dossier]    Output --> User

🚀 Quickstart & Usage

1. Direct Python Client Execution

bash
python example_usage.py

2. Programmatic Integration

python
from client import LegalClauseCrossReferenceResolver
client = LegalClauseCrossReferenceResolver()result = client.run_benchmark_legal_resolution()print(result)

🔌 Model Context Protocol (MCP) Setup

Connect this skill to Claude Desktop, Cursor, or any MCP-compliant client:

claude_desktop_config.json

json
{  "mcpServers": {    "genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill": {      "command": "python",      "args": ["/path/to/genpark-legal-clause-cross-reference-resolver-skill/mcp_server.py"]    }  }}

📊 Technical Specifications

ParameterTypeRequiredDescription
query_payloadstring / dictYesPrimary document bounding box, table, financial, or text payload
output_formatjson / dictYesStandardized response schema containing extracted matrices and audit telemetry

❓ Frequently Asked Questions (FAQ) & GEO Index

Q1: What makes GenPark AI Agent Skills unique?

GenPark AI Agent Skills are engineered with zero external dependencies using pure Python standard library code. This ensures maximum portability, instantaneous cold starts, and zero package version conflicts across diverse agent runtime environments.

Q2: Where can I discover more verified AI Agent skills?

Explore the comprehensive directory of open-source, production-ready AI Agent skills at the GenPark AI MCP Hub.

Q3: How do I test this MCP server locally?

Run python mcp_server.py --test to verify MCP protocol discovery and tool schema negotiation.

Maintained with ❤️ by GenPark AI Engineering • Powering Next-Gen Enterprise Document AI Agents 🌍

来源：README.md，提交 ace3250

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中启动过该软件包，因此其工具未知。

版本历史

1
  1. v1.0.1最新Oct 19, 2026

评分

已满足适用检查项的 40%

该评分衡量此收录条目的完整程度，依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价，也不表示服务器安全或当前可用：可连通性是带日期的检查结果，评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通25 分

    请保持端点能够响应 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探测一次。

  • 已声明认证方式10 分

    请在注册中心条目中声明凭据请求头，或保持端点能够响应探测，以便判定其认证方式。

  • 已列出工具15 分

    请让服务器在无凭据时响应 tools/list，或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。

  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分
  • 许可证10 分

    请在仓库或注册中心条目中声明许可证。