Files
legal-ai/mcp-server/src/legal_mcp/tools/citations.py
Chaim 79b9c37301 feat(mcp): FU-14 GAP-48 פרוסה 2 — envelope אחיד ל-11 משפחות-כלים
המשך מיגרציית INV-TOOL1 מעבר למשפחת-החיפוש (#71). הומרו ל-{status,data,message}:
precedent_library, citations, internal_decisions, missing_precedents,
training_enrichment, precedents, legal_arguments, cases, documents, workflow
(~55 כלים). בוטלו 5 עותקי _ok/_err משוכפלים (alias ל-tools/envelope.py — SSoT, G2).

עיקרון: envelope-status = הצלחת-הקריאה-לכלי; תוצאה-עסקית (idempotent_existing,
noop, completed...) נשמרת בתוך data. err רק לכשל אמיתי (not-found/invalid/exception).

תאימות-API: צרכני web/app.py של cases/workflow/precedents חוּוטו דרך
envelope_unwrap + בדיקת status=="error"→4xx — תשובת ה-HTTP זהה, web-ui לא מושפע.
(documents/legal_arguments/citations/... אינם נצרכים מ-app.py — agent-only.)

בדיקות: 182/182 עוברים (test_corpus_constraints עודכן לחוזה החדש).
נותר: משפחת drafting (מסלול הפקת-ההחלטה) בפרוסה נפרדת עם שער טסט-ייצוא.

Invariants: מקדם INV-TOOL1 + G2 (SSoT, ביטול כפילות). מתועד ב-X9 + gap-audit.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-06 17:41:39 +00:00

128 lines
5.1 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
"""MCP tools for the internal-decisions citation graph (TaskMaster #34).
The citation graph captures pointers between Daphna's (and other internal
committee chairs') decisions: when one ruling cites another, ``precedent_
internal_citations`` records the edge — resolved against ``case_law`` when
the cited row exists, kept as a stub when it doesn't.
Three tools:
- ``extract_internal_citations`` — run regex extraction on one row (by id) or
on every internal-committee row filtered by chair (e.g. Daphna only).
Idempotent: re-running does not duplicate rows (ON CONFLICT DO NOTHING).
- ``list_internal_citations`` — outgoing edges from a source row. Optional
``linked_only`` filter for rows resolved to existing case_law UUIDs.
- ``list_incoming_citations`` — incoming edges to a target row ("which
Daphna decisions cite this ruling?").
These tools are *manual triggers*. The pipeline runs them after a new
internal-decision upload, but the chair / researcher can also re-run on
demand (for example after fixing OCR or after uploading a previously-
missing decision so that newer rows now link to it).
"""
from __future__ import annotations
from uuid import UUID
from legal_mcp.services import citation_extractor
from legal_mcp.tools.envelope import err as _err, ok as _ok # GAP-48: SSoT envelope
async def extract_internal_citations(
case_law_id: str = "",
chair_name: str = "",
limit: int = 0,
) -> str:
"""חילוץ ציטוטים פנימיים מהחלטות ועדת ערר ושמירה ב-precedent_internal_citations.
Args:
case_law_id: UUID של החלטה ספציפית. אם ריק וגם chair_name ריק — מריץ
על כל ההחלטות internal_committee. אם מסופק, חייב לעבור על שורה אחת
בלבד (משתמש בזה אחרי upload).
chair_name: שם יו"ר (כגון 'דפנה תמיר'). מסנן את האצווה. ריק = כל היו"רים.
limit: עליון על מספר רשומות שיעובדו (0 = ללא הגבלה). שימושי לבדיקה.
הכלי איידמפוטנטי — ON CONFLICT DO NOTHING על (source_case_law_id, cited_case_number).
מחזיר סטטיסטיקה: extracted, linked, new, skipped, failed.
"""
if case_law_id.strip() and chair_name.strip():
return _err("יש לספק case_law_id או chair_name, לא שניהם")
if case_law_id.strip():
try:
cl_uuid = UUID(case_law_id.strip())
except ValueError:
return _err("case_law_id לא תקין")
try:
stats = await citation_extractor.extract_and_store(cl_uuid)
except Exception as e:
return _err(str(e))
return _ok(stats)
try:
stats = await citation_extractor.extract_all_internal_committee(
chair_name_filter=chair_name.strip(),
limit=int(limit) if limit else 0,
)
except Exception as e:
return _err(str(e))
return _ok(stats)
async def list_internal_citations(
case_law_id: str = "",
linked_only: bool = False,
limit: int = 50,
) -> str:
"""רשימת ציטוטים יוצאים מהחלטה (מה ההחלטה הזו מצטטת).
Args:
case_law_id: UUID של ה-case_law (חובה).
linked_only: True = רק ציטוטים שקושרו ל-case_law קיים בקורפוס.
limit: עליון על מספר תוצאות (default 50).
Returns: JSON עם list של ציטוטים, כולל target_case_number/name/chair
כשהם linked. אם linked_only=False, ציטוטים בלתי קושרים יחזרו עם
cited_case_law_id=null וניתן להעלות אותם דרך internal_decision_upload.
"""
if not case_law_id.strip():
return _err("case_law_id חובה")
try:
cl_uuid = UUID(case_law_id.strip())
except ValueError:
return _err("case_law_id לא תקין")
try:
rows = await citation_extractor.list_citations_for_case_law(
cl_uuid, linked_only=bool(linked_only),
)
except Exception as e:
return _err(str(e))
return _ok({"items": rows[: max(1, int(limit))], "count": len(rows)})
async def list_incoming_citations(
case_law_id: str = "",
limit: int = 50,
) -> str:
"""רשימת ציטוטים נכנסים אל החלטה (אילו החלטות מצטטות אותה).
שימוש: רוצים לדעת אילו החלטות של דפנה הסתמכו על פסק דין מסוים?
מעבירים את ה-case_law_id של פסק הדין הזה.
Args:
case_law_id: UUID של ה-target case_law (חובה).
limit: עליון על מספר תוצאות.
"""
if not case_law_id.strip():
return _err("case_law_id חובה")
try:
cl_uuid = UUID(case_law_id.strip())
except ValueError:
return _err("case_law_id לא תקין")
try:
rows = await citation_extractor.list_citations_to_case_law(cl_uuid)
except Exception as e:
return _err(str(e))
return _ok({"items": rows[: max(1, int(limit))], "count": len(rows)})