AI가 지어낸 가짜 조문을 잡는 법 — 광진구청 공무원이 만든 korean-law-mcp

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내 작업의 밑바닥 원칙은 하나다 — “수치와 인용엔 1차 출처를 박는다.” 그래서 이 프로젝트를 보고 반가웠다. chrisryugj/korean-law-mcp는 그 원칙을 법률 도메인에 통째로 구현한 MCP 서버다. 2026-07-10 기준 ⭐2.2k·포크 413·MIT·TypeScript, 조코헌트 주간 1등. 만든 사람이 “법제처를 수백 번 수동 검색하다 지친 공무원”(류주임 @ 광진구청 AI동호회)이라는 점부터 마음에 든다. 실무 통증에서 나온 도구다.

무엇을 하나 — 42개 API를 10개 도구로

대한민국엔 현행 법률 1,600개+, 행정규칙 10,000개+, 그리고 대법원·헌재·조세심판원·관세청까지 이어지는 방대한 판례가 있다. 다 법제처 한 사이트에 있지만 개발자 경험은 최악이다. 이 프로젝트는 그 전체를 10개 도구로 감싼다.

flowchart LR
    subgraph SRC["법제처 42개 공개 API"]
        S1["법령·판례·행정규칙"]
        S2["자치법규·조약"]
        S3["해석례(국세청 포함)·헌재·조세심판"]
    end
    SRC --> WRAP["korean-law-mcp<br/>(10개 도구로 통폐합)"]
    WRAP --> USE["클로드 데스크톱·커서·Claude.ai<br/>·터미널에서 자연어로 바로"]
    classDef s fill:#e7f5ff,stroke:#1971c2,color:#0b3d66;
    classDef w fill:#fff3bf,stroke:#e67700,color:#8a5a00;
    class S1,S2,S3 s;
    class WRAP w;

그런데 단순 검색 래퍼였으면 이 글을 안 썼다. 진짜 값어치는 환각을 잡는 킬러 기능들에 있다.

킬러 기능 ① — LLM이 지어낸 가짜 조문 잡기 (verify_citations)

ChatGPT·클로드가 쓴 법률 답변을 그대로 믿으면 사고 난다. 존재하지 않는 조문을 그럴듯하게 지어내니까. verify_citations는 인용된 모든 조문을 법제처 공식 DB로 실시간 교차검증한다.

flowchart TD
    IN["LLM이 쓴 법률 답변<br/>(여러 조문 인용)"] --> CHK["verify_citations"]
    CHK --> R1["✓ 민법 제750조(불법행위) 실존"]
    CHK --> R2["✓ 근로기준법 제60조 제1항 실존"]
    CHK --> R3["✗ 상법 제401조의2 — 제7항 없음(최대 2항)"]
    CHK --> R4["✗ 형법 제9999조 — 없음(제1조~제372조)"]
    classDef ok fill:#d3f9d8,stroke:#2f9e44,color:#1d6b2c;
    classDef no fill:#ffe3e3,stroke:#e03131,color:#a01818;
    class R1,R2 ok;
    class R3,R4 no;

v4.6.0부터는 내용까지 본다. 민법 제750조처럼 존재하는 조문에 엉뚱한 제목을 붙인 환각(CONTENT_MISMATCH)도 잡는다. 조문 번호만 맞으면 통과시키던 걸 넘어, 인용한 제목이 실제와 일치하는지까지 대조한다. 이게 내가 볼트에서 하는 적대적 팩트체크와 정확히 같은 결의 작업이라 반가웠다.

킬러 기능 ② — 폐기된 판례를 살아있는 것처럼 인용하지 않기 (Citator)

법률 실무에서 가장 위험한 실수 둘을 잡는 기능이 v4.3에 들어갔다.

cite_check(한국형 Shepard’s Citator): “이 판례 아직 유효해?” — 그 사건번호를 인용한 후속 판례를 역추적하고, 전원합의체 판결 본문을 정밀 스캔해 변경·폐기 선언을 감지한다. 판결문이 사건번호 대신 “(이하 ‘2008년 전원합의체 판결’이라 한다)” 같은 별칭으로 변경을 선언하는 관행까지 추적한다. 무료 도구 중 유일하다고.
applicable_law(행위시법 판단): “2023.5.10 당시 도로교통법 제44조는?” — 그 시점에 시행 중이던 버전을 특정하고, 현행과 비교하고, 이후 개정 부칙의 경과조치까지 발췌한다. LLM이 현행법으로 오답하는 걸 구조적으로 막는다.

킬러 기능 ③ — 조문 영향 그래프와 시점 diff

impact_map: “민법 제103조를 인용한 판례” → 대법원·헌재·해석례·자치법규를 역방향 탐색하고 mermaid 그래프를 자동 생성한다. 도식으로 구조를 보는 걸 좋아하는 나로선 이 발상이 특히 마음에 든다.
time_travel: “개인정보보호법 2020-01-01 vs 2025-11-01” → 두 시점 본문을 자동으로 가져와 조문 단위 diff(추가/삭제/변경)를 낸다.
ordinance_radar(v4.7.0): “상위법 바뀌었는데 우리 조례는 그대로 아닌가?” — 조례의 근거 상위법 개정을 자동 대조해 정비 대상을 플래그한다. 만든 사람이 공무원인 게 여기서 드러난다.

배울 점 — MCP 설계 교훈: 도구를 19개→10개로 줄이다

기능 나열보다 내가 더 눈여겨본 건 v4.4.0의 도구 통폐합이다. MCP 클라이언트는 매 세션 도구 목록(ListTools)을 통째로 읽는다 — 도구가 많을수록 컨텍스트를 먹는다. 이 프로젝트는 노출 도구를 19개 → 10개로 줄여 목록을 ~15.1KB에서 ~7.2KB로(약 52%) 감축했다.

flowchart LR
    subgraph B4["이전: 19개 노출"]
        C1["chain_* 8개"]
        C2["킬러피처 4개"]
        C3["기본 도구 7개"]
    end
    B4 --> AFTER
    subgraph AFTER["이후: 10개 노출"]
        A1["legal_research<br/>(task 8종으로 흡수)"]
        A2["legal_analysis<br/>(mode 4종으로 흡수)"]
        A3["나머지 + discover/execute"]
    end
    classDef b fill:#ffe3e3,stroke:#e03131,color:#a01818;
    classDef a fill:#d3f9d8,stroke:#2f9e44,color:#1d6b2c;
    class C1,C2,C3 b;
    class A1,A2,A3 a;

chain_* 8개를 legal_research 하나의 task 파라미터로, 킬러피처 4개를 legal_analysis의 mode 파라미터로 접었다. 하위호환(기존 도구명 직접 호출)은 유지하면서 광고 목록에서만 뺐다. 이건 컨텍스트 최적화·CLAUDE.md 다이어트에서 내가 강조한 것과 같은 원칙 — “매 세션 읽히는 것부터 줄여라” — 를 MCP 도구 설계에 적용한 좋은 사례다.

설치 — 목적별 경로

flowchart TD
    Q["어떻게 쓸까?"] --> P1["클로드 코드<br/>/plugin marketplace add<br/>chrisryugj/korean-law-mcp"]
    Q --> P2["Claude.ai 웹<br/>커스텀 커넥터에<br/>mcp.gomdori.app/law?oc=키"]
    Q --> P3["데스크톱 앱<br/>(Cursor·Windsurf)<br/>mcp.json에 url 추가"]
    Q --> P4["로컬/오프라인<br/>npm i -g korean-law-mcp<br/>→ setup 마법사"]
    classDef p fill:#e7f5ff,stroke:#1971c2,color:#0b3d66;
    class P1,P2,P3,P4 p;

공통으로 법제처 Open API 인증키(OC) 하나만 무료 발급받으면 된다(예: honggildong). 원격 엔드포인트(mcp.gomdori.app)를 쓰면 설치조차 없이 커넥터 주소만 넣으면 끝이다.

⚠️ 쓰기 전에 짚을 것

⭐2.2k·MIT·10개 도구는 2026-07-10 기준. 버전이 빠르게 오르니(글 작성 시점 v4.7.1) 발행 시점 스냅샷으로 읽자.
이건 조회·검증 보조 도구지 법률 자문이 아니다. 등기·지급명령 같은 실제 신청은 사람이 로그인·결제·제출을 직접 한다.
그럼에도 AI 법률 답변을 그대로 믿지 말라는 이 도구의 문제의식은 정확하다. 로펌·법률 AI 서비스·계약서 검토에서 인용 검증은 필수 안전장치다.

마무리 — 두 갈래가 만나는 지점

이 글로 오늘의 5부작을 마친다. 앞의 하네스 3편이 “에이전트가 스스로 똑똑해지는” 미래를 다뤘다면, k-skill과 이 법제처 MCP는 “지금 당장 한국에서 쓸 수 있는” 에이전트 도구의 현재다. 그리고 둘을 관통하는 실은 같다 — AI를 믿되, 검증은 코드로 박아라. verify_citations가 법조문에 하는 일은, 내가 볼트에서 수치에 1차 출처를 박는 일과 정확히 같은 정신이다. 실무 통증에서 나온 도구가 대개 그렇듯, 이 MCP도 그 정신을 잘 담았다.

참고자료

chrisryugj/korean-law-mcp (GitHub) · npm · MIT
관련: k-skill 모음 · 개발자용 MCP · 컨텍스트 최적화

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