GenPark Legal Clause Cross-Reference Resolver

io.github.alphaparkinc由 GitHub 帳號 alphaparkinc 發布v1.0.1更新於 Oct 27, 2026

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

已驗證STDIO僅桌面檔案與儲存開發者工具

概覽

AI 產生的概覽

在本機執行的 Python MCP 技能，可從合約擷取定義術語與條款引用，並標示循環交叉引用。

可以做什麼
  • 分析合約文字或 OCR 內容，擷取定義術語與條款引用
  • 偵測條款之間的循環或相依環，並以拓撲排序解析交叉引用
  • 替換法定定義並稽核條款相依圖
  • 以 JSON 或字典形式回傳結構化矩陣與驗證結果
適用情境
適合在審閱合約或法律文件時使用，讓助理整理定義術語、追蹤條款交叉引用，並在定稿前找出循環相依。
執行需求
以本機 stdio 程序執行，需要 Python 3.9 以上（不需外部 pip 套件）。README 範例透過用戶端設定啟動 mcp_server.py；未宣告帳號、API 金鑰、環境變數或標頭。
安裝前請注意
README 另宣稱具備表格重建、公式稽核與 PII 去識別化能力，但清單未列出任何工具，使用前應確認實際功能。輸出僅為確定性分析輔助，不構成法律意見，採取行動前請人工複核。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 GenPark Legal Clause Cross-Reference Resolver，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

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 🌍

來源：README.md，提交 ace3250

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.1最新Oct 19, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 40%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。