Houki e-Gov MCP Server

日本の法令（憲法・法律・政令・省令・規則）を e-Gov 法令API v2 から、条・項・号の単位で、法令番号と URL を添えて返す MCP サーバーです。税法・労働法・会社法・民法など、分野を問わず条文を LLM から引けます。

通達・質疑応答事例・タックスアンサーは @shuji-bonji/houki-nta-mcp が担当します。2 つを分けているのは、「法律で決まっている」と「通達でそうなっている」を混ぜずに返すためです。

できること

税務・労務・会社の手続きなどを調べるときに、根拠になる条文を一次情報のまま確かめるための機能です。

• e-Gov に収録されている法令の条文を、条・項・号の単位で返します。応答には法令番号と e-Gov の URL、取得日時が付きます
• 「消法」「労基法」「電帳法」のような略称でも引けます（略称辞書 174 エントリ・6 分野）
• 施行令・施行規則と、条文が「政令で定める」と委ねている先をたどれます
• 日付を指定して、その時点の条文を取れます。改正履歴（公布日・施行日）も引けます
• 民法の「契約」の章のように、章・節の単位でまとめて読めます
• LLM が書いた引用（「所得税法第 121 条第 1 項」など）が実在するかを、まとめて確かめられます

相談の形の問いでの使い方

「会社員で、副業の所得が 20 万円以下なら確定申告はしなくてよいか」と尋ねると、LLM が get_law(law_name="所得税法", article="121", paragraph=1) を呼び、「確定所得申告を要しない場合」の条文が返ります。

条文には、答えを分ける条件が並んでいます。給与の支払者が 1 か所か 2 か所以上か、給与の全部が源泉徴収または年末調整の対象か、給与等の金額が 2,000 万円以下か、給与所得と退職所得以外の所得の合計が 20 万円以下か、ただし書きの「政令で定める場合」に当たらないか、です。利用者は、自分の事実がどの条件に当たるかを条文で確かめられます。

国税庁の解説（タックスアンサー「給与所得者で確定申告が必要な人」など）もあわせて引くには、houki-nta-mcp を併用してください。個別の事案に条文を当てはめた結論（「あなたは申告が不要です」）は返しません。理由は業法との関係に書いています。

まず試す（ローカル DB なし）

登録するだけで、14 ツールのうち 13 はそのまま動きます。e-Gov 法令 API v2 をその場で呼ぶためで、事前の取り込みは要りません。

// claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "houki-egov": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@shuji-bonji/houki-egov-mcp"]
    }
  }
}

再起動して「消費税法第 30 条第 1 項を見せて」「インボイス制度の登録要件は」のように尋ねると、search_law → get_law の順に呼ばれ、法令番号と e-Gov の URL 付きで本文が返ります。

ローカル DB が要るのは search_fulltext（条文本文の横断検索）だけです。DB が無いときは search_law（法令名の検索）に切り替わり、応答の source が "api-fallback" になります。本文の全文検索が要ると分かったら、そのとき一度だけ下記の「CLI（ローカル DB の構築）」を実行してください。全法令 zip（約 290 MB）の取得と取り込みが走ります。

提供ツール

search_fulltext は、2 文字の語（「相殺」「時効」）を渡されたときに何をして結果を出したかを short_tokens で返します（v0.12.0）。索引が trigram で 3 文字以上の語しか載せないため、既定では条の本文を引かず、法令名を添える形と scan_body: true で走査する形を next_actions で示します。詳しくは2 文字の語の検索をご覧ください。

get_toc は、本則を toc、附則を改正法ごとに suppl_provisions へ分けて返します（v0.13.0）。既定では附則は見出しと条数だけで、suppl: "full" で附則の中の条まで返します。詳しくは本則と附則の分け方をご覧ください。

list_attachments / get_attachment / get_law_file は、条文の文字列に入らないもの（別表・様式の図、Word や HTML の本文ファイル）を取る道です（v0.15.0）。ファイルの中身は応答に入れず、認証なしで開ける URL と、save: true のときだけ保存先の絶対パスを返します。詳しくは添付ファイルと法令本文ファイルをご覧ください。

get_law_range は、get_law（1 条ずつ）と get_toc（目次だけ）の間を埋めます（v0.14.0）。民法の「第三編第二章 契約」のように章・節を指定すると、その中の条を本文ごと返し、長い範囲は条の単位で打ち切って続きの条番号を返します。詳しくは章・節単位の取得をご覧ください。

略称辞書（174 エントリ・6 分野）は @shuji-bonji/houki-abbreviations を内部で利用しています。

施行令・施行規則と条文内の参照（v0.10.0）

get_related_laws と get_article_references は、法令名の文字列規則と条文本文の正規表現で 決定論的に引ける参照だけ を返します。同じ入力には同じ出力になり、LLM の判断は挟みません。

• get_related_laws({ law_name: "所得税法" }) → related[] に所得税法施行令（340CO0000000096）と所得税法施行規則（340M50000040011）。名前の末尾に「施行令」「施行規則」を付けた候補を e-Gov に問い合わせ、law_title が完全一致した 1 件だけを採用します。無かった候補は not_found[] に残します
• get_article_references({ law_name: "所得税法", article: "57の2", paragraph: 2 }) → references[] に「雇用保険法（昭和四十九年法律第百十六号）第十条第五項第一号」が law_id と条・項・号付きで入り、delegations[] に「政令で定める」×N と委任先（所得税法施行令）が入ります。「前項」「同法」は kind: "relative" で解決しません
• どちらの応答にも note / coverage.note が付き、抽出できた範囲だけを返していること、網羅性を保証しないことを書いています。委任の趣旨の解釈や意味的に近い条の推薦は行いません（houki-hub#8 の法令グラフの担当）

インストール

Claude Desktop で使う

上の「まず試す」の claude_desktop_config.json の例をそのまま使います。ローカル DB は無くても動きます。

Claude Code plugin で使う

リポジトリ同梱の .claude-plugin/plugin.json が MCP server として npx -y @shuji-bonji/houki-egov-mcp@latest を登録します。plugin として入れた場合も、下の「Claude Desktop で使う」も、起動されるのは npm に公開された同じパッケージです。

ローカル開発

git clone git@github.com:shuji-bonji/houki-egov-mcp.git
cd houki-egov-mcp
npm install
npm run build
npm test

// 開発中の動作確認 (.mcp.json)
{
  "mcpServers": {
    "houki-egov-local": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/houki-egov-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

使用例

# LLM への問いかけ → MCP ツール呼び出し

「消費税法30条1項を見せて」
  → get_law(law_name="消法", article="30", paragraph=1)

「消費税法第三十条第一項を見せて」（判決文や通達からの引き写し）
  → get_law(law_name="消法", article="第三十条", paragraph=1)   # 漢数字は v0.7.0 から。項は数値で

「消費税法2条1項8号の2（特定資産の譲渡等）を見せて」
  → get_law(law_name="消法", article="2", paragraph=1, item="8の2")

「労働基準法の目次を取得」
  → get_toc(law_name="労基法")

「民法の契約の章をまとめて読みたい」
  → get_law_range(law_name="民法", part=3, chapter=2)
  → 第三編 債権 第二章 契約（198 条）を上限（既定 30,000 文字）まで返し、続きは from_article で取る

「会社法の設立の章を見せて」
  → get_law_range(law_name="会社法", path="Part2/Chapter1")   # get_toc の toc[].path をそのまま渡せる

「個人情報保護法の改正履歴を最新5件」
  → get_law_revisions(law_name="個情法", latest=5)

「電帳法って正式名称なに？」
  → resolve_abbreviation(abbr="電帳法")
  → 電子計算機を使用して作成する国税関係帳簿書類の保存方法等の特例に関する法律

「政令と省令の違いは？」
  → explain_law_type(name="政令")

「民法で不法行為について定めている条文は？」（bulk DB 構築後）
  → search_fulltext(keyword="民法 不法行為")
  → law_scope=[民法] に絞って本文検索。724 条・719 条・509 条 などが snippet 付きで返る

「民法 第709条」（法令名 + 条番号だけ）
  → search_fulltext(keyword="民法 第709条")
  → 本文検索をせず、民法 709 条を直接返す

CLI（ローカル DB の構築 — v0.3.1+）

ローカル DB が要るのは search_fulltext だけです。それ以外の 13 ツールは DB が無くても動くので、条文本文の横断検索が要ると分かってから作れば足ります（上の「まず試す」）。

全文検索用のローカル DB（SQLite FTS5）は、e-Gov の bulk ダウンロード zip から構築します。MCP server として常駐する通常起動とは別に、フラグ付きで起動すると CLI モードで動作します。

# 全法令 zip (約 290 MB) を DL して DB に取り込む (初回)
npx @shuji-bonji/houki-egov-mcp --bulk-download-everything

# 最終同期日から今日までの日次差分を取り込む (2 回目以降。v0.8.0+)
npx @shuji-bonji/houki-egov-mcp --sync

# DB の件数と鮮度 (freshness) を表示
npx @shuji-bonji/houki-egov-mcp --status

--sync は、差分が無い日（土日など）を飛ばし、途中で失敗しても成功した日までを記録して終わります。最終同期から 90 日（HOUKI_EGOV_INCREMENTAL_LIMIT_DAYS）を超えて空いているときは、e-Gov の日次差分の公開範囲を超えるので、何もせずに --bulk-download-everything を促します。1 日分は数百 KB〜30 MB、13 日分でおよそ 1〜2 分です。

DB のデフォルト配置は ${XDG_CACHE_HOME:-~/.cache}/houki-egov-mcp/laws.db（HOUKI_EGOV_DB_PATH で変更可）。

SQLite と DB の置き場所（npx / plugin 経由で使う場合）

SQLite は本パッケージが依存する better-sqlite3 に同梱されています（SQLite 3.53 系の amalgamation。OS の sqlite3 は使いません）。npx や plugin で初めて起動したときに npm が better-sqlite3 を取り込み、実行中の Node.js と OS に合ったビルド済みバイナリ（prebuild-install）を GitHub Releases から取得します。対応する prebuilt がない Node.js の場合は node-gyp でその場でコンパイルするため、Python と C++ ビルドツール（macOS なら Xcode Command Line Tools）が必要になります。Node 22 / 24 の LTS では prebuilt が用意されているので、通常はコンパイルは走りません。

DB ファイルはパッケージの中ではなく、上記のユーザーのキャッシュディレクトリに置かれます。したがって次の 3 つは 同じ 1 つの DB を読み書きします。

このため、DB の構築は一度 CLI で行えば、plugin 経由の search_fulltext からもそのまま使えます。--bulk-download-everything のあとに MCP server を再起動する必要はありません（search_fulltext は呼び出しごとに DB を開いて閉じます）。書き込みは CLI だけが行い、MCP server は読むだけです（journal は WAL なので、取り込み中に検索しても壊れません）。

DB が存在しない、または条が 1 件も入っていないときは、search_fulltext は source: "api-fallback" で search_law の結果を返し、next_actions に --bulk-download-everything の実行を案内します。パッケージを更新しても DB は消えません（バージョン間の互換は上の注記のとおり、必要なときだけ再構築を案内します）。

DB を構築すると search_fulltext が条文本文を SQLite FTS5 で検索します（v0.5.0〜）。略称は正式名称に OR 展開され（消法 → 消費税法）、「民法 不法行為」「労基法 時間外」のように法令名と語を並べるとその法令の条に絞って本文を検索します。各ヒットに条番号・snippet・score・DB の鮮度（freshness）が付きます。DB が未構築のときは従来どおり search_law（法令名のタイトル一致）にフォールバックし、note でその旨を返します。

v0.5.0 以前に構築した DB について: v0.5.0 で本文の正規化を投入時に行うようになり（スキーマバージョン 2、旧 DB は起動時に自動初期化）、v0.5.1 で編（Part）を持つ法令の本則が取り込まれていなかった不具合を直しました。いずれの場合も --bulk-download-everything を再実行してください（v0.5.1 では全件が再 ingest されます）。

検索語の制約: 索引が trigram のため、条文本文は 3 文字以上の語で索引から引きます。2 文字の語（「相殺」「時効」等）の扱いは v0.12.0 で変わりました（下記）。「第30条」のような条番号は本文検索には使わず、該当条を上位に寄せる加点にだけ使います（漢数字は未対応）。

添付ファイルと法令本文ファイル（v0.15.0）

法令には、条文の文字列に入らないものが付いています。別表・様式・別記の図（e-Gov では jpg か pdf）と、法令全体を 1 つのファイルにした本文（xml / json / html / rtf / docx）です。get_law の Markdown には図の中身は入らず、様式の図が要る作業（届書の書式、旗の寸法図）は条文だけでは済みません。v0.15.0 の 3 ツールはそのための道です。

「戸籍法施行規則の出生届の様式を見たい」
  → list_attachments(law_name="戸籍法施行規則")
     attachments[] の location.title が「附録第十一号様式」の 1 件（pdf）の url を得る
  → pdf-reader-mcp の read_url(url=…)                          # URL は認証なしで開ける
  （またはディスクに置くなら）
  → get_attachment(law_name="戸籍法施行規則", src="./pict/2FH00000076885.pdf", save=true)
     → saved.path を pdf-reader-mcp の read_text に渡す

「民法の全文を Word で」
  → get_law_file(law_name="民法", file_type="docx", save=true)
     → saved.path（182 KB）。saved.law_revision_id にどの履歴の本文かが入る

• 中身は返しません。バイナリを base64 にして応答に入れることはせず、URL（https://laws.e-gov.go.jp/api/2/attachment/<law_revision_id>?src=…、…/law_file/<file_type>/<law_id>）を返します。URL は認証なしで開けるので、pdf-reader-mcp の read_url や、利用者のブラウザーにそのまま渡せます
• 保存先はサーバー側で決めます。save: true のときだけファイルを取得し、${XDG_CACHE_HOME:-~/.cache}/houki-egov-mcp/files/<law_revision_id>/<ファイル名> に書いて saved.path を返します。保存先は環境変数 HOUKI_EGOV_FILES_DIR で変えられますが、ツールの引数にはありません（LLM が渡した文字列をパスに使わないため）。1 ファイル 50 MB を超えるときは保存せず FILE_TOO_LARGE を返します。e-Gov の応答の Content-Length で分かるときは本文を読みません（v0.16.0）
• 置き場所を付けます。list_attachments は e-Gov の attached_files_info（src と更新日時）と本文の Fig 要素を src で突き合わせ、各ファイルに location（別表・様式の見出しと関係条文、条の中なら条番号、附則の中なら改正法番号）を付けます。一覧にだけあって本文に無いファイルは location: null です
• 添付ファイルは法令履歴ごとに付くので、at で時点を変えると一覧も変わります。添付が無い法令は list_attachments では count: 0 の成功応答、get_attachment では ATTACHMENT_NOT_FOUND です
• get_law_file の xml / json は法令全体（民法で 1.6 MB）なので、条文を読むだけなら get_law / get_law_range を使ってください。docx / html / rtf は人が開く版です

章・節単位の取得（v0.14.0）

get_law_range は、編・章・節・款・目のいずれか、または附則 1 本を範囲にして、その中の条を本文ごと返します。get_law で 1 条ずつ引くと手数がかかり、法令全体を返すには長すぎる法令（民法・会社法・消費税法）のためのツールです。

範囲の指定は次の 3 通りで、同時に指定できるのは 1 つだけです。

章番号は編ごとに振り直されます（民法には第一章が 5 つ、第一節が 19 あります）。chapter だけを指定して複数の範囲に当たったときは、候補のパスを hint と next_actions に入れた INVALID_ARGUMENT を返します。

大きい範囲は max_chars（既定 30,000 文字）で条の単位で打ち切ります。条の途中では切らないため、1 条目だけは上限を超えても返します。2026-09-20 に測った条本文のサイズは次のとおりです（UTF-8 の日本語は 1 文字 3 バイト）。

打ち切ったときの応答の range は次の形です。

{
  "path": "Part3/Chapter2",
  "titles": ["第三編　債権", "第二章　契約"],
  "tag": "Chapter",
  "article_count": 198,      // 範囲が持つ条の数
  "returned_count": 186,     // 本文を返した条の数
  "skipped_count": 0,        // from_article より前で返さなかった条の数
  "first_article": "第521条",
  "last_article": "第684条",
  "truncated": true,
  "body_chars": 29911,
  "max_chars": 30000,
  "next_from_article": "685",
  "note": "範囲の条 198 件のうち 186 件を返しました（第521条〜第684条）。本文 29,911 文字（上限 30,000 文字）。上限で打ち切りました。続きは from_article: \"685\" を付けて同じ範囲を呼び直してください。"
}

from_article に next_from_article の値を渡すと、同じ範囲の続きから返します。条を立てず項だけで書かれた附則（「1 この法律は、公布の日から施行する。」の形）は、範囲の本文をそのまま返します。

削除された条は、e-Gov の法令データでは複数の条をまとめた範囲表記になっています（民法第534条は Article Num="534:535"、見出しは「第五百三十四条及び第五百三十五条」、本文は「削除」）。応答ではこれを 第534条及び第535条（3 条以上なら 第170条から第174条まで）と表示し、next_from_article にも "534:535" の形を返すので、そのまま from_article に渡せます（v0.14.1）。なお get_law に article: "534" を渡してこの条を引くことは、まだできません。

本則と附則の分け方（v0.13.0）

附則は改正法ごとに 1 本ずつ積み上がります（所得税法は 352 本・条 983 件）。v0.12.1 までの get_toc は、この附則の条を本則の章の後ろにそのまま並べていたため、いま効いている規定と、ある改正法の施行日・経過措置の区別が目次から付きませんでした。

v0.13.0 からは、本則を toc、附則を suppl_provisions に分けて返します。附則 1 本は次の形です。

{
  "index": 2,                                        // LawBody の中での並び順。ローカル DB の Suppl2_1 と同じ番号
  "label": "附則",
  "amend_law_num": "平成元年六月二八日法律第三九号",  // どの改正法の附則か。制定時の附則には付かない
  "extract": true,                                   // 抄（改正法の附則のうち一部だけを載せた形）
  "article_count": 1,
  "paragraph_only": false,                           // 条を立てず項だけで書かれた附則か
  "children": []                                     // suppl: "full" のときだけ中の目次が入る
}

suppl で附則をどこまで返すかを選びます。

既定を "list" にしているのは、附則の条が目次の大半を占めるためです（所得税法は本則 388 ノードに対し附則の条 983 件）。何を返したかは suppl.note に書きます。

with_amend_titles: true を付けると、改正法の題名も付けます。附則の属性には法令番号しか無いため、改正履歴（get_law_revisions と同じ e-Gov の応答）を 1 回引き、法令番号で照合します。2 つの表記は違うので（附則は 令和七年六月二〇日法律第七四号、改正履歴は 令和七年法律第七十四号）、公布の月日と漢数字の書き方を落とした「元号 + 年 + 種別 + 号数」で突き合わせます。e-Gov の改正履歴は近年の改正が中心なので、それより古い改正法には題名が付きません（消費税法は附則 167 本のうち 28 本に付き、改正履歴は 65 件）。付いた本数と付かなかった本数は suppl.amend_law_titles に入ります。

get_law の format: "toc" でも本則と附則を分け、附則は見出しだけを返します。

2 文字の語の検索（v0.12.0）

「相殺」「時効」「善意」のような 2 文字の法律用語は、条本文の索引 articles_fts（trigram）に載りません。v0.12.0 からは、そのときに何をして結果を出したかを応答の short_tokens で返します。

short_tokens.hits_by_match_type に article（条本文由来）と law_meta（法令名・略称・番号由来）の件数が入ります。v0.11.0 までは「相殺」で「相殺関税に関する政令」だけが返り、条の本文が引かれなかったことが応答から分かりませんでした。

既定で not_searched にしているのは、全法令の走査に時間がかかるためです。2026-09-20 に実データ（条 1,434,710 件・本文 587,926,852 バイト）で測ったところ、ヒットが多く上限 150 件で打ち切れる語で 5.4 秒、該当が少なく全表を走り切る語で 22 秒かかりました。LIKE を instr や GLOB に変えても、JOIN を外しても同じ時間です。588 MB を読んで照合する分そのものなので、書き方では縮みません。

そのため not_searched の next_actions は 2 つの道を示します。

1. { keyword: "民法 相殺" } — 法令名を添えると、その法令の条に絞って索引で引けます（速く、並び順も関連度順）
2. { keyword: "相殺", scan_body: true } — 法令名が分からないときの最後の手段です。5〜20 秒かかり、並び順は関連度順になりません。上限（150 件）で打ち切ったときは truncated: true になります

3 文字以上の語を含むクエリでは索引を引くので、scan_body は効きません。

引用の実在確認（v0.11.0）

verify_citations は、回答に添える引用のリストを送り出す前に、その条（指定があれば項・号）が e-Gov の法令にあるか を 1 回の呼び出しでまとめて確かめます。存在しない引用が混ざっていてもツール全体はエラーにならず、件ごとに判定が返ります。

{
  "citations": [
    { "law_name": "所法", "article": "9", "paragraph": 1, "item": 1, "label": "所法9①一" },
    { "law_name": "電子帳簿保存法", "article": "7" },
    { "law_name": "所得税法", "article": "9999" }
  ]
}

• 上の 3 件は順に found（条見出し「（非課税所得）」付き）、found（resolved_by: "exact_title" で 410AC0000000025）、not_found（code: "ARTICLE_NOT_FOUND"）になります
• summary に件数の内訳と all_found が入るので、「全部実在した」と書いてよいかを 1 つの値で判断できます
• 法令名が e-Gov の法令名と完全一致しなければ ambiguous にし、部分一致の候補を candidates[] に最大 5 件返します（例: 「所得税法施行」→ 所得税法施行令・所得税法施行規則）。項が複数ある条で項を書かずに号だけを指定した件も ambiguous です
• 通達など houki-egov の管轄外の引用は OUT_OF_SCOPE にし、next_actions で houki-nta を指します
• 確かめるのは条文が実在するかどうかだけです。引用した条文が主張を支えるかどうかは判定しません
• e-Gov に問い合わせられなかったときは、件ごとの判定を返さずツール全体を SOURCE_* エラーにします。「聞けなかった」を「存在しない」と書かないためです

状態

v0.15.0 (2026-09-20)

• e-Gov 法令API v2 クライアント（searchLaws / getLawData / getLawRevisions / getAttachment / getLawFile）
• 法令ツリー走査（条/項/号、目次抽出）+ LRU cache
• 14 ツール本実装
• 略称辞書を @shuji-bonji/houki-abbreviations に分離（v0.15.4 から ^0.6.1）
• 法令階層ナレッジ（憲法・法律・政令・省令・規則・条例・告示・訓令・通達・通知 の10種別）
• houki-hub family 共通の error contract（SOURCE_* / OUT_OF_SCOPE）に準拠
• Phase 2 基盤：bulk DL → SQLite FTS5 の取り込みパイプライン（schema / CSV・XML parser / zip fetcher / ingester / freshness / CLI）
• Phase 2-7: search_fulltext の FTS5 本実装（略称 OR 展開 / revision 重複排除 / relevance scoring / freshness）
• MCP SDK v2（@modelcontextprotocol/server）/ Node 22・24 / TypeScript 7 / Biome
• Trusted Publisher (OIDC) で publish
• get_law の item で枝番号の号（"8の2"・"第8号の2"）を指定（v0.6.0）
• ツールの引数の型を inputSchema から導き（json-schema-to-ts の FromSchema）、未知の引数は INVALID_ARGUMENT（v0.6.0）
• get_law の article / item で漢数字（"第三十条の二"・"八の二"）と全角数字を受け付ける（v0.7.0）
• --sync で最終同期日から今日までの日次差分を取り込む。差分が無い日は飛ばし、途中で失敗しても成功した日までを記録（v0.8.0）
• get_related_laws / get_article_references: 施行令・施行規則の関連付けと条文内の参照抽出（v0.10.0、Issue #20）
• verify_citations: 引用リストの実在確認（v0.11.0、Issue #18）
• search_fulltext の 2 文字語（「相殺」「時効」）の扱いを short_tokens で明示し、scan_body で全走査を選べるようにした（v0.12.0、Issue #23）
• get_toc で本則と附則を分け、附則を改正法ごとにまとめた（v0.13.0、Issue #24）
• get_law_range: 編・章・節（または附則 1 本）を範囲にした条文の取得（v0.14.0、Issue #22）
• list_attachments / get_attachment / get_law_file: 添付ファイル（別表・様式の図）と xml / html / rtf / docx の本文ファイル（v0.15.0、Issue #19）
• テストスイート（456 tests）

計画中

• Phase 2-8: 差分同期（--sync）— v0.8.0
• Phase 2-13: API enrichment（category / 改正履歴 / 廃止ステータスの精緻化）
• 漢数字対応（「第三十条」を 30 に変換）— v0.7.0 で get_law の article / item に対応。search_fulltext のキーワード中の「第三十条」は未対応
• 大規模法令の応答サイズ対策（民法・会社法）— v0.14.0 の get_law_range で章・節単位の取得に対応

houki-hub MCP family

houki-egov-mcp は 単体で利用可能ですが、houki-hub MCP family の一員でもあります。同じ family 内の他 MCP と組み合わせると、通達・判例等まで横断的に扱えます。

family 全体の設計思想・想定利用シーン・業法との関係は docs/DESIGN.md を参照。

エラー応答 (houki-hub family contract)

v0.3.0 より、本 MCP のエラー応答は houki-hub family 共通契約に完全準拠します。code 文字列は family 全体で統一された語彙を使用するため、複数の MCP を併用しても LLM・Skill 層は一貫したロジックで解釈できます。

• docs/ERROR-CODES.md — 共通エラーコード語彙の正典 (houki-research-skill)
• docs/ERROR-HANDLING.md — 解釈ポリシー / next_actions テンプレ

houki-egov-mcp の src/errors.ts は family 全体の リファレンス実装として位置付けられています。他 MCP は同じ code 語彙を共有しつつ、共通パッケージへの依存は持たずに独立実装します。

{
  "error": "法令『消費税法』第3000条は存在しません",
  "code": "ARTICLE_NOT_FOUND",
  "hint": "条番号を get_toc で確認してください",
  "next_actions": [
    { "action": "get_toc", "reason": "目次で正しい条番号を特定", "example": { "law_name": "消費税法" } }
  ],
  "retryable": false
}

本 MCP で使用するコード

verify_citations の code は件ごとに付きます（v0.11.0）

verify_citations は、存在しない引用が混ざっていてもツール全体を isError にしません。上の表の code は results[] の 1 件ごとに付き、LAW_NOT_FOUND / ARTICLE_NOT_FOUND / INVALID_ARTICLE_NUM / OUT_OF_SCOPE / INVALID_ARGUMENT のいずれかです。法令名が完全一致せず候補が複数あった件は status: "ambiguous" と candidates[] だけを返し、code は付きません。

ツール全体がエラーになるのは、引数の形が壊れているとき（INVALID_ARGUMENT）と、e-Gov に問い合わせられなかったとき（SOURCE_*）と、e-Gov との通信と関係の無い処理中の例外（INTERNAL_ERROR。v0.16.0）だけです。e-Gov に問い合わせられなかったときに件ごとの判定を返さないのは、「聞けなかった」を「存在しない」と書かないためです。

Migration (v0.2.x → v0.3.0)

• v0.2.x までは EGOV_API_ERROR / EGOV_TIMEOUT / EGOV_RATE_LIMITED を返していました。v0.3.0 からは family 共通の SOURCE_API_ERROR / SOURCE_TIMEOUT / SOURCE_RATE_LIMITED に切替。
• EGOV_* は v0.15.x まで LawErrorCode の型に残していましたが、v0.16.0 で型からも外しました（返さない ABBREVIATION_NOT_FOUND も同じ）。
• 構造化エラーの形 ({ error, code, tool?, hint?, next_actions?, retryable?, detail? }) は不変（tool は v0.16.0 で引数の検査の INVALID_ARGUMENT に足した）。クライアント側で code 文字列の比較をしている場合は SOURCE_* を受け付けるよう更新してください。
• OUT_OF_SCOPE を新たに受け取る可能性があります。例えば「消基通」(消費税法基本通達 / 国税庁の通達) を get_law の law_name に渡すと、next_actions[0].example.mcp = "houki-nta" を含む OUT_OF_SCOPE が返されるので、Skill 層は houki-nta-mcp に切り替えてください。

ドキュメント

• docs/LAW-HIERARCHY.md — 法令種別の階層リファレンス（専門家でない利用者向け）
• docs/USE-CASES.md — プロダクト開発の典型ユースケース（電帳法・電子契約・個情法・e-KYC）
• docs/DESIGN.md — 設計原則・houki-hub family のロードマップ・業法との関係
• DISCLAIMER.md — 利用上の注意（業法との関係）
• CONTRIBUTING.md — 貢献方法
• CHANGELOG.md — リリースノート

業法との関係

本MCPは 一次情報の取得・提示のみ を担います。分析は LLM、判断は利用者（または有資格者）の責任です。業としての法律事務・税務業務への利用は想定外です — 詳細は DISCLAIMER.md 参照。

デジタル庁公式 MCP との関係

デジタル庁は 2025年12月〜2026年3月の「法令×デジタル」ハッカソンで法令API / MCP のプロトタイプを試行提供した。将来一般公開された場合は、本 MCP のコアを公式 MCP に委譲し、houki-hub family 全体は 公式が手を出さないレイヤ（通達・裁決・判例の横断インデックス、業法対応 Skill 等） に注力する方針。

ライセンス

MIT — 個人利用・学習用途のフォーク・改変・再配布を自由に許可します。

ただし、業としての使用（弁護士法72条・税理士法52条・社労士法27条が定める独占業務） については想定外であり、作者は一切の責任を負いません。DISCLAIMER.md を必ずご確認ください。