tclp-mcp

MCP server for The Chancery Lane Project's climate-aligned contract clause knowledge graph.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

    Какие данные видит

    Нужен ли аккаунт

    Не нужен: сервер работает без входа

    MCP server for The Chancery Lane Project's climate-aligned contract clause knowledge graph.

    Как подключить

    Как подключить tclp-mcp к Claude

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

    https://mcp.chancerylaneproject.org/mcp

    1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
    2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
    3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
    4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
    5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

    Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

    Авторизация

    После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

    Как подключить tclp-mcp к ChatGPT

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

    https://mcp.chancerylaneproject.org/mcp

    1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
    2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
    3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
    4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
    5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
    6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

    Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

    Авторизация

    При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

    Как подключить tclp-mcp к Cursor

    Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

    https://mcp.chancerylaneproject.org/mcp

    Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

    Вручную:

    1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
    2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
    3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

    Авторизация

    Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

    Список инструментов сервера (4)

    Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

    searchSearch the TCLP knowledge graph using fusion search (semantic + BM25). Args: query: Free-text search query (max 1000 characters). node_type: Content scope — "tclp" (clauses, glossary terms, guides), "lrsf" (laws, regulations, standards, frameworks), or "all". limit: Maximum number of results to return (1–50). rerank: Whether to apply RRF reranking when combining graph and text results. include_full_text: Include each hit's full body text (Markdown). Off by default — bodies are large; request only when you need the content, and prefer a small `limit` when you do. Returns: JSON with "meta" (totals, timing) and "results" (ranked hits with title, url, content_type, scores, and optionally relationships and full_text).
    entity_lookupFind TCLP content nodes (clauses, glossary terms) associated with a named concept. Unlike `search`, this performs a deterministic name match against Entity nodes in the knowledge graph rather than a relevance-ranked semantic search. Use it when you have a specific term or concept (e.g. "scope 3 emissions", "net zero") and want to retrieve every clause or glossary entry that explicitly references it. Args: name: The entity or concept name to look up (exact match, case-insensitive). limit: Maximum number of results to return (1–50). include_full_text: Include each hit's full body text (Markdown). Off by default — bodies are large; request only when you need the content, and prefer a small `limit` when you do. Returns: JSON with "meta" and "results" where each hit includes the source content node and the entity names that matched.
    taxonomy_facetsList taxonomy facets and their value slugs across TCLP content. Facets are taxonomy categories like `sector`, `practice_area`, `application`, and `jurisdiction`. Each facet returns the list of slugs that actually appear on the graph, with counts. Use this to discover the vocabulary, then call `taxonomy_content` with chosen slugs. Args: scope: Which labels to include — `clause` (ClauseName only), `guide` (Guide only), or `all` (both, the default). Returns: JSON with "meta" and "facets". Each facet has `name`, `applies_to` (list of Neo4j labels carrying it), and `values` (list of `{slug, count}`, sorted by count desc).
    taxonomy_contentList TCLP content (clauses, guides) filtered by taxonomy facet=value. Multi-facet filters are combined with AND. Call `taxonomy_facets` first to learn which facet names and slugs exist; using a name not in that list returns a 400. Args: filters: Mapping of facet name to value slug, e.g. `{"sector": "real-estate", "practice_area": "commercial"}`. Each facet may appear at most once. scope: `clause`, `guide`, or `all` (default). limit: Maximum results to return (1–100, default 25). offset: Result offset for paging (default 0). sort: `title`, `date_published_desc`, or `date_modified_desc`. Returns: JSON with "meta" (totals, scope, filters echoed back) and "results" (each hit has `id`, `url`, `title`, `content_type`, dates, and a `facets` map of all taxonomy arrays on the node).