v0.11.0 — Outcome Prediction (4 prediction tools)

v0.11.0 — Outcome Prediction (4 prediction tools)

법제처 OpenAPI 기반 한국 판례·법령 MCP 서버. 활성 MCP Tool 52종, 단위 테스트 352 PASS, 자동 생성 문서 4종 + 결과 예측 4종.

v0.11.0 의 변화 한 줄: 변호사가 의뢰인에게 가장 먼저 받는 질문 3종("이길 수 있나요?·얼마 받을까요?·얼마나 걸릴까요?")에 유사 판례 N건의 통계로 답하는 도구 4종 추가.

추가된 4 Tool

Tool	입력	출력
predict_sentencing	형사 검색 키워드 + 법원·기간·표본수	양형 분포 (벌금/집유/실형/무죄/분류불가 비율) + 표본 N + 라벨링 한계
predict_civil_outcome	민사 검색 키워드	인용/일부/기각/취하/분류불가 비율 + 인정 금액 통계 (평균·중앙값·min·max)
estimate_case_duration	사건유형(민사/형사) + 심급(1·2·3) + 복잡도(단순/보통/복잡)	평균 소요 개월 + 95% CI (사법연감 시드)
dispute_resolution_options	분쟁유형 + 청구금액 + 우선순위(관계/속도/비용)	소송 vs 조정 vs 화해 vs 중재 4-옵션 매트릭스 + 본건 추천

사용 예시

자연어 채팅 (Claude Desktop · Gemini CLI):

음주운전 양형 분포 알려줘. caselaw 의 predict_sentencing 으로
대법원 판례 30건 표본으로.

→ 형사 양형 분포 표 + 의뢰인 보고 권장 표현 + 가중·감경 요인 안내 회수.

대여금 5천만원 청구. 6개월 안에 끝내고 싶고 상대방과 관계는
유지하고 싶어. caselaw 의 dispute_resolution_options 추천?

→ 화해(settlement) 우선 추천 + 매트릭스 + 적합/비적합 케이스 회수.

표본 크기 가드 (필수 정책)

• N < 5 → ValueError 즉시 거부 ("표본 부족, 키워드 넓히세요")
• 5 ≤ N < 10 → "참고용 그림자 데이터" 강한 경고 (결과는 표시)
• 10 ≤ N < 30 → "신뢰구간 넓을 수 있음" 경고
• N ≥ 30 → 정상

의뢰인에게 "통계지 보장이 아님" 을 명확히 전달하기 위한 면책 블록 자동 부착.

라벨링 휴리스틱 (정직한 한계 보고)

• 민사: granted / partial / dismissed / withdrawn / unknown
• 형사: acquitted / suspended_sentence / fine / imprisonment / unknown
• 사건명만으로는 양형 분류가 어려운 경우 unknown 카테고리에 솔직 모음
• use_full_text=True 옵션으로 본문(판시사항)까지 라벨링 → 정확도 ↑ (느림, 캐시 활용)

drafting 모듈과 시너지

predict_sentencing 결과 → draft_criminal_defense 의 양형 의견 입력
predict_civil_outcome 결과 → draft_legal_opinion 의 결론 입력
estimate_case_duration → draft_civil_complaint 작성 시 의뢰인 기대 관리

→ 검색 → 예측 → 문서 작성 한 줄 워크플로 완성.

통계 변화 (v0.10.0 → v0.11.0)

항목	v0.10.0	v0.11.0	차이
활성 MCP Tool	48	52	+4 (prediction)
단위 테스트	314 PASS	352 PASS	+38 (prediction 모듈)
Python 모듈	27	32	+5 (tools/prediction/ 5 파일)
패키지 시드 데이터	citizen_data	citizen_data + prediction_data	+1 (사법연감 베이스라인)
새 의존성	starlette · uvicorn	(변경 없음)	0

Out of Scope (Phase 15+ 후보)

• ML 라벨링 (현재 휴리스틱). 변호사 검수 데이터로 학습 시 정확도 ↑
• 재판부별 경향 분석 (특정 판사·재판부의 판단 경향)
• 실시간 신판례 알림 (특정 키워드 새 판례 등록 시 푸시)
• 외국 판례 통합 (CourtListener, Find Case Law UK 등)
• 인용 그래프 (referenced_by 역검색, 인용 깊이별 정렬)
• opposing counsel strategy predict (상대방 변호사 예상 전략)

동결 코드 영역 (v0.11.0)

• src/caselaw_mcp/server.py 의 52 tool signature
• src/caselaw_mcp/tools/prediction/labels.py 의 5×5 라벨 universe (CIVIL_LABELS · SENTENCING_LABELS) — 추가만 가능, 기존 라벨 제거·rename 금지
• src/caselaw_mcp/prediction_data/duration_baselines.json 의 18 baseline (추가만 가능)
• 모든 predict_* 출력 dict 의 키 (doc_type·sample_size·label_distribution·markdown 필수)
• DISCLAIMER_MARKER 문자열 (회귀 가드 grep 대상)
• 표본 크기 가드 임계값 (5/10/30) — 변경 시 변호사 가이드 동시 갱신

설치

PyPI (자동 — Trusted Publishing)

uvx caselaw-mcp@0.11.0 --help

본 Release 가 published 상태로 전환되면 .github/workflows/publish.yml 이 자동 실행되어 PyPI 업로드.

로컬 클론

git clone https://github.com/lapiogga/caseLaw.git
cd caseLaw
git checkout v0.11.0
uv sync

비기술자 ZIP installer

CaseLaw-installer-v0.11.0.zip (PyPI latest 자동 받음, 사용자 무액션 v0.10.0 → v0.11.0 자동 업그레이드)