OpenContracts MCP工具
AI Skill Hub 强烈推荐：OpenContracts MCP工具 是一款优质的MCP工具。已获得 1.3k 颗 GitHub Star，AI 综合评分 8.2 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
通过安装 OpenContracts MCP工具，你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力，可以用自然语言直接操控该工具的功能，无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置，永久增强"——配置完成后，每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。
在技术实现上，MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信，工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型，AI 可以按需调用。OpenContracts MCP工具 提供了结构化的工具调用接口，使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点，显著降低 AI 在工具使用上的错误率。
与传统的 API 集成相比，MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON，即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 OpenContracts MCP工具 评为 AI 评分 8.2 分，属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览
OpenContracts是开源MCP工具，支持人类与AI智能体协同构建知识库。提供自托管文档管理、智能解析和ETL管道功能，适合法律文档处理、知识管理和AI驱动的信息抽取场景。
OpenContracts MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
📖 中文文档
OpenContracts是开源MCP工具，支持人类与AI智能体协同构建知识库。提供自托管文档管理、智能解析和ETL管道功能，适合法律文档处理、知识管理和AI驱动的信息抽取场景。
OpenContracts MCP工具 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Open-Source-Legal/OpenContracts
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"opencontracts-mcp--": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "opencontracts"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
- 确认已安装 Node.js（v18 或以上版本）
- 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
- 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
- 保存配置文件并重启 Claude 客户端
- 重启后，在对话中即可使用本工具
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 OpenContracts MCP工具 执行以下任务... Claude: [自动调用 OpenContracts MCP工具 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"opencontracts_mcp__": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "opencontracts"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
简介
<p align="center"> <img src="docs/assets/images/brand/icon_mark.svg" alt="OpenContracts" height="84"> </p>
From documents to a citation graph — in about a minute
Create a corpus, drop in your documents, and click Set up. That one click installs the intelligence bundle: agents describe and summarize every document, and the reference web starts weaving — every statutory citation detected, resolved, and drawn as an edge.
By the end of the clip, 36 SEC filings are a navigable graph — wired to the Delaware General Corporation Law, the Securities Act, and the SEC rules they cite, section by section. Law the library doesn't hold yet isn't dropped on the floor: it's tracked as a backlog, automatically, until you ingest it.
Customizing the landing and About copy
The discover/landing page and the /about page are driven by a JSON content pack so deployers can retarget the messaging without forking the codebase. Two variants ship in the repo:
| Variant key | Framing | Best fit |
|---|---|---|
default | _Open-source document intelligence you can build on._ | The OSS project's repo and most self-hosted deployments — developer-facing. |
public-record | _The citation layer underneath the public record._ | End-user deployments curating public-domain documents (named-incumbents pitch). |
Switch variants at runtime by setting REACT_APP_LANDING_VARIANT in frontend/public/env-config.js — no rebuild required. Unknown variant keys fall back to default.
// frontend/public/env-config.js
window._env_ = {
// … existing config
REACT_APP_LANDING_VARIANT: "public-record",
};To add a deployment-specific variant, drop a <key>.json file in frontend/src/config/landingContent/ that matches the LandingContent type, register it in frontend/src/config/landingContent/index.ts, and set REACT_APP_LANDING_VARIANT=<key> on that deployment. Body copy in JSON can wrap the product name and named publications in *asterisks* to pick up the Source Serif italic treatment automatically (handled by renderInlineMarkup).
---
Build on it
OpenContracts is a platform, not a black box. Everything the UI does runs on surfaces you can call yourself — point it at the documents you already have and build your own tooling on top.
Build and start all services (including frontend)
docker compose -f local.yml build docker compose -f local.yml --profile fullstack up ```
Then open http://localhost:3000 and log in with admin / Openc0ntracts_def@ult.
See the full Quick Start guide for details and troubleshooting.
Quick Start
OpenContracts ([Demo](https://contracts.opensource.legal))
Open-source document intelligence you can build on.
Point OpenContracts at a repository of documents and get a programmable citation graph — human annotation, structured extraction, AI agents, and a built-in MCP server, all behind one API. Self-hosted, MIT-licensed, and built for teams working at scale.
Same graph, three surfaces: a GraphQL + REST API for your apps, a Model Context Protocol server for your agents, and a React UI for your team.
| Backend coverage | [](https://app.codecov.io/gh/Open-Source-Legal/OpenContracts?flags%5B0%5D=backend) |
| Frontend coverage | [](https://app.codecov.io/gh/Open-Source-Legal/OpenContracts?flags%5B0%5D=frontend) |
| Meta | [](https://github.com/psf/black) [](https://github.com/python/mypy) [](https://github.com/pycqa/isort) [](https://opensource.org/licenses/MIT) |
---
Copy sample environment files
mkdir -p .envs/.local cp ./docs/sample_env_files/backend/local/.django ./.envs/.local/.django cp ./docs/sample_env_files/backend/local/.postgres ./.envs/.local/.postgres cp ./docs/sample_env_files/frontend/local/django.auth.env ./.envs/.local/.frontend
A pluggable pipeline
Parsing, embedding, and thumbnailing are swappable components. Register a custom parser, embedder, or thumbnailer for your formats and everything downstream — search, annotation, agents — keeps working unchanged.
See the pipeline overview.
Processing Pipeline
The modular pipeline supports custom parsers, embedders, and thumbnail generators:
Each component inherits from a base class with a defined interface:
- Parsers — Extract text and structure from documents
- Embedders — Generate vector embeddings for search
- Thumbnailers — Create document previews
See the pipeline documentation for details on creating custom components.
</details>
---
Then explore it — and ask it questions
Citations are highlighted inline on the filings themselves. The References panel lists everything a document cites — click any cite to open the statute, with its own cross-references and everything that cites it back. The ask bar runs a corpus-scoped agent whose answers come back grounded and cited.
Everything in both clips is the stock product against a local install — no custom code, and every surface the UI touches is also reachable over the API and MCP server below.
Here's the artifact those clips produce, frozen so you can read it — every filing wired to the exact section of law it cites, with bodies of law the library doesn't hold yet drawn as dashed nodes, tracked until you ingest them:
---
成熟的开源MCP工具，技术栈完整，社区活跃度高。文档处理与知识管理能力强，适合企业级应用和开发者集成。
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
- Docker：OpenContracts 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
- 提供结构化工具调用接口，显著降低 AI 集成复杂度
- 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入，开箱即用
- 可与其他 MCP 工具组合叠加，构建完整 AI 工作站
- 轻量无侵入设计，不影响现有系统架构
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Python 依赖冲突：建议用 venv / uv 隔离环境
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具，实现 AI 与系统的深度联动
- 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务，代替繁琐手动操作
- 将多个 MCP 工具组合使用，构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +标准化 MCP 协议，生态互联性强
- +与 Claude 官方生态无缝对接
- +即插即用，配置简单快捷
- −依赖 Claude 客户端，非 Claude 用户无法使用
- −MCP 协议仍在持续演进，接口可能变更
- −需要一定的配置步骤
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，OpenContracts MCP工具 是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | OpenContracts |
| 原始描述 | 开源MCP工具：Humans and AI agents, building knowledge bases together. Self-hosted document an。⭐1.3k · Python |
| Topics | 文档管理知识库AI智能体ETL管道开源 |
| GitHub | https://github.com/Open-Source-Legal/OpenContracts |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间：2026-05-17 · 更新时间：2026-05-19 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。