Legal Impact Mapper

法律文書の変更影響シミュレーター - 1行の変更がどこまで影響するかを即座に可視化するMCPサーバー

概要

Legal Impact Mapper は、弁護士・パラリーガル向けの MCP (Model Context Protocol) サーバーです。Claude Code、Cursor などの AI エディタから呼び出し、法律文書の1箇所を変更した際の影響範囲を構造的に分析します。

このツールがやること：

• 契約書・法律文書をノード（事実・義務・条件等）とエッジ（依存関係）のグラフに構造化
• ノードの変更を検出し、依存グラフを辿って影響範囲を自動伝播
• 各影響ノードへの影響理由とリスクレベルを提示

このツールがやらないこと：

• 文書生成
• 要約
• 法的助言

インストール

npm install legal-impact-mapper

または、ローカルでビルド：

git clone https://github.com/HiroakiKatoh/legal-impact-mapper.git
cd legal-impact-mapper
npm install
npm run build

設定

環境変数

変数名	必須	説明
ANTHROPIC_API_KEY	Yes	Anthropic API キー
LIM_MODEL	No	使用するモデル（デフォルト: claude-sonnet-4-20250514）

Claude Desktop での設定

claude_desktop_config.json に以下を追加：

{
  "mcpServers": {
    "legal-impact-mapper": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/Legal_Impact_Mapper/dist/server.js"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxxx"
      }
    }
  }
}

Cursor での設定

.cursor/mcp.json に以下を追加：

{
  "mcpServers": {
    "legal-impact-mapper": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/Legal_Impact_Mapper/dist/server.js"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-xxxxx"
      }
    }
  }
}

提供ツール

1. extract_fact_graph

テキストから事実分類ノードと依存関係グラフを抽出します。

入力:

{
  "text": "第5条（支払条件）\n甲は乙に対し、本業務の対価として月額50万円を..."
}

出力:

{
  "nodes": [
    {
      "id": "n1",
      "type": "obligation",
      "text": "甲は乙に月額50万円を支払う",
      "confidence": 0.95
    },
    {
      "id": "n2",
      "type": "timing",
      "text": "支払期限：翌月末",
      "confidence": 0.9
    }
  ],
  "edges": [
    { "from": "n2", "to": "n1", "type": "enables" }
  ]
}

2. update_fact_classification

ノードのテキストや分類を変更し、差分情報を返します。

入力:

{
  "graph": { "nodes": [...], "edges": [...] },
  "node_id": "n2",
  "new_text": "支払期限：翌月10日",
  "mark_verified": true
}

出力:

{
  "graph": { "nodes": [...], "edges": [...] },
  "changed_node_ids": ["n2"],
  "diff_summary": {
    "modified_nodes": 1,
    "details": [
      {
        "id": "n2",
        "old_text": "支払期限：翌月末",
        "new_text": "支払期限：翌月10日"
      }
    ]
  }
}

3. analyze_impact

変更ノードから影響範囲を分析し、理由とリスクレベルを返します。

入力:

{
  "graph": { "nodes": [...], "edges": [...] },
  "changed_node_ids": ["n2"]
}

出力:

{
  "changed_node_ids": ["n2"],
  "affected_node_ids": ["n1"],
  "directly_affected": ["n1"],
  "indirectly_affected": [],
  "explanations": [
    {
      "node_id": "n1",
      "node_text": "甲は乙に月額50万円を支払う",
      "reason": "支払タイミングが短縮されるため甲の資金負担に影響",
      "impact_level": "direct"
    }
  ],
  "risk_level": "medium",
  "warning": "この変更は支払条件だけでなく契約全体の資金設計に影響します"
}

使い方の流れ

Step 1: extract_fact_graph(text)     → テキストをグラフ化
Step 2: update_fact_classification() → ノードを変更
Step 3: analyze_impact()             → 影響範囲を分析

実践例：業務委託契約の支払期限変更

1. グラフ化: 契約書テキストを extract_fact_graph に渡す
2. 変更: 「支払期限：翌月末」→「支払期限：翌月10日」に update_fact_classification で変更
3. 影響分析: analyze_impact で影響範囲を確認
   • 直接影響：支払義務のキャッシュフロー変化
   • 間接影響：支払留保条項の運用負荷増加
   • 潜在影響：契約バランスの再交渉リスク

主要機能

世界線分岐（group_id）

同一事実に対する複数の解釈を group_id で管理し、法的評価の分岐を表現します。

{
  "id": "n6a", "type": "interpretation",
  "text": "アルバイトとしての就労",
  "group_id": "employment_type"
},
{
  "id": "n6b", "type": "interpretation",
  "text": "正社員としての雇用",
  "group_id": "employment_type"
}

弁護士修正保護（user_verified）

弁護士が修正したノードは user_verified: true となり、以降のLLM再生成から保護されます。

開発

npm install          # 依存パッケージのインストール
npm run build        # TypeScriptのビルド
npm test             # テストの実行
npm run dev          # 開発モード（watchビルド）

ライセンス

ISC