Yargı MCP

Esta seção é para quem deseja usar a ferramenta Yargı MCP com clientes MCP diferentes do Claude Desktop, como o 5ire.

• Instalação do Python: Seu sistema deve ter Python 3.11 ou superior instalado. Durante a instalação, não se esqueça de marcar a opção "Add Python to PATH". Você pode baixá-lo aqui.
• Instalação do Git (Windows): Baixe e instale o software git no seu computador. Você deve baixar a opção "Git for Windows/x64 Setup".
• Instalação do uv:
  • Usuários Windows (PowerShell): Abra uma tela CMD e execute este código: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  • Usuários Mac/Linux (Terminal): Abra uma tela de Terminal e execute este código: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
• Microsoft Visual C++ Redistributable (Windows): Necessário para o funcionamento correto de alguns pacotes Python. Baixe e instale aqui.
• Baixe e instale o cliente MCP 5ire apropriado para o seu sistema operacional.
• Abra o 5ire. No menu Workspace -> Providers, insira a chave de API do serviço LLM que deseja usar.
• Entre no menu Tools. Pressione o botão +Local ou New.
  • Tool Key: yargimcp
  • Name: Yargı MCP
  • Command:

    uvx yargi-mcp
    

  • Pressione o botão Save para salvar.
• Agora você deve ver Yargı MCP em Tools. Passe o mouse sobre ele e clique no botão que aparece à direita para ativá-lo (a luz verde deve acender).
• Agora você pode conversar com o Yargı MCP.

Pré-requisitos: Seu computador deve ter Python, uv (instalação), Node.js (download) e (para Windows) Microsoft Visual C++ Redistributable instalados. (Node.js é necessário apenas para executar o comando de instalação abaixo; o MCP é executado com uvx.)

Cole o bloco inteiro abaixo no terminal. O comando cria/atualiza o arquivo claude_desktop_config.json do Claude Desktop (seus outros servidores, se houver, são preservados):

macOS / Linux (Terminal):

node - <<'YARGI'
const fs=require("fs"),os=require("os"),path=require("path");
const dir=process.platform==="darwin"
  ? path.join(os.homedir(),"Library","Application Support","Claude")
  : path.join(os.homedir(),".config","Claude");
const file=path.join(dir,"claude_desktop_config.json");
fs.mkdirSync(dir,{recursive:true});
let cfg={};try{cfg=JSON.parse(fs.readFileSync(file,"utf8"))}catch{}
if(typeof cfg!=="object"||cfg===null||Array.isArray(cfg))cfg={};
if(typeof cfg.mcpServers!=="object"||cfg.mcpServers===null)cfg.mcpServers={};
cfg.mcpServers["yargi-mcp"]={command:"uvx",args:["yargi-mcp"]};
fs.writeFileSync(file,JSON.stringify(cfg,null,2)+"\n");
console.log("yargi-mcp eklendi -> "+file);
YARGI

Windows (PowerShell):

@'
const fs=require("fs"),os=require("os"),path=require("path");
const dir=path.join(process.env.APPDATA||path.join(os.homedir(),"AppData","Roaming"),"Claude");
const file=path.join(dir,"claude_desktop_config.json");
fs.mkdirSync(dir,{recursive:true});
let cfg={};try{cfg=JSON.parse(fs.readFileSync(file,"utf8"))}catch{}
if(typeof cfg!=="object"||cfg===null||Array.isArray(cfg))cfg={};
if(typeof cfg.mcpServers!=="object"||cfg.mcpServers===null)cfg.mcpServers={};
cfg.mcpServers["yargi-mcp"]={command:"uvx",args:["yargi-mcp"]};
fs.writeFileSync(file,JSON.stringify(cfg,null,2)+"\n");
console.log("yargi-mcp eklendi -> "+file);
'@ | node -

Quando o comando exibir a saída yargi-mcp eklendi -> ..., a instalação estará concluída. Feche completamente o Claude Desktop e reinicie-o; as ferramentas yargi-mcp serão carregadas automaticamente.

Alternativa manual: Você pode abrir o arquivo claude_desktop_config.json pelo menu Settings → Developer → Edit Config do Claude Desktop e adicioná-lo em mcpServers:

{
  "mcpServers": {
    "yargi-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yargi-mcp"]
    }
  }
}

Para usar o Yargı MCP com o Gemini CLI:

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que Python, uv e (para Windows) Microsoft Visual C++ Redistributable estejam instalados no seu sistema. Para informações detalhadas, consulte as etapas relevantes na seção "Instalação para 5ire" acima.

2. Configure as configurações do Gemini CLI:

   Edite o arquivo de configuração do Gemini CLI:

   • macOS/Linux: ~/.gemini/settings.json
   • Windows: %USERPROFILE%\.gemini\settings.json

   Adicione o seguinte bloco mcpServers:

   {
     "theme": "Default",
     "selectedAuthType": "###",
     "mcpServers": {
       "yargi_mcp": {
         "command": "uvx",
         "args": [
           "yargi-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

   Explicações da configuração:

   • "yargi_mcp": Um nome local para o seu servidor
   • "command": O comando uvx (ferramenta de execução de pacotes do uv)
   • "args": Argumentos necessários para executar o Yargı MCP diretamente do GitHub

3. Uso:

   • Inicie o Gemini CLI
   • As ferramentas do Yargı MCP estarão automaticamente disponíveis
   • Exemplos de comandos:
     • "Pesquise as decisões recentes do Tribunal de Cassação sobre direito de propriedade"
     • "Encontre decisões do Conselho de Estado sobre anulação de planos de zoneamento"
     • "Traga as decisões do Tribunal Constitucional sobre liberdade de expressão"

O Yargı MCP pode classificar decisões semanticamente com o recurso de pesquisa semântica. É opcional; é ativado automaticamente quando uma das duas formas é configurada:

• Local (recomendado, gratuito): um servidor de embeddings compatível com OpenAI na sua própria máquina (HuggingFace TEI, llama.cpp, Ollama, vLLM, LM Studio…)
• Hospedado: chave de API do OpenRouter ou OrcaRouter

Como Funciona a Pesquisa Semântica?

1. initial_keyword busca 100 decisões da API Bedesten
2. query classifica essas decisões semanticamente usando um modelo de embeddings
3. As decisões mais relevantes são retornadas

Configuração Recomendada para Turco (Local — multilingual-e5-large)

intfloat/multilingual-e5-large é um dos melhores modelos de código aberto que comparamos para o turco. Ele sobe com um único comando usando o servidor Text Embeddings Inference (TEI) do HuggingFace e oferece uma API compatível com OpenAI:

docker run -p 8080:80 ghcr.io/huggingface/text-embeddings-inference:latest \
    --model-id intfloat/multilingual-e5-large

Em seguida, passe as seguintes variáveis de ambiente para o Yargı MCP:

EMBEDDING_PROVIDER=local
LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:8080/v1
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=intfloat/multilingual-e5-large
LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION=1024
EMBEDDING_PROMPT_STYLE=e5

⚠️ Importante: EMBEDDING_PROMPT_STYLE=e5 é obrigatório — os modelos e5 foram treinados para esperar o prefixo query: / passage:; um prefixo incorreto reduz silenciosamente a qualidade.

Exemplo do Claude Desktop (TEI local)

{
  "mcpServers": {
    "Yargı MCP": {
      "command": "uvx",
      "args": ["yargi-mcp"],
      "env": {
        "EMBEDDING_PROVIDER": "local",
        "LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL": "http://localhost:8080/v1",
        "LOCAL_EMBEDDING_MODEL": "intfloat/multilingual-e5-large",
        "LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION": "1024",
        "EMBEDDING_PROMPT_STYLE": "e5"
      }
    }
  }
}

Alternativa 1: Ollama (local, instalação mais leve)

ollama serve
ollama pull nomic-embed-text   # 768 dim, İngilizce ağırlıklı

EMBEDDING_PROVIDER=local
LOCAL_EMBEDDING_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=nomic-embed-text
LOCAL_EMBEDDING_DIMENSION=768
EMBEDDING_PROMPT_STYLE=raw

O multilingual-e5-large não está diretamente na biblioteca do Ollama; para o turco, o caminho via TEI dá resultados mais precisos.

Alternativa 2: OpenRouter (hospedado)

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-xxx...
# İsteğe bağlı — varsayılan google/gemini-embedding-001 (3072 dim, ÜCRETLİ)
# OPENROUTER_EMBEDDING_MODEL=...
# OPENROUTER_EMBEDDING_DIMENSION=...
# EMBEDDING_PROMPT_STYLE=gemini   # varsayılan

Obtenha sua chave de API em openrouter.ai/keys. O modelo padrão google/gemini-embedding-001 agora é pago — se você escolher um modelo gratuito, configure OPENROUTER_EMBEDDING_MODEL, OPENROUTER_EMBEDDING_DIMENSION e os valores adequados de EMBEDDING_PROMPT_STYLE juntos.

Alternativa 3: OrcaRouter (hospedado)

OrcaRouter é um gateway de IA de produção que agrega mais de 200 modelos em um único endpoint compatível com OpenAI (inclui segurança de agente de IA zero-trust no nível do gateway). O código SDK existente funciona igualmente com base_url alterado.

ORCAROUTER_API_KEY=sk-orca-xxx...
# İsteğe bağlı — varsayılan google/gemini-embedding-001 (3072 dim, çok dilli)
# ORCAROUTER_EMBEDDING_MODEL=...
# ORCAROUTER_EMBEDDING_DIMENSION=...
# EMBEDDING_PROMPT_STYLE=gemini   # varsayılan

Obtenha sua chave de API em www.orcarouter.ai. Basta configurar ORCAROUTER_API_KEY em vez de OPENROUTER_API_KEY — a pesquisa semântica usa o mesmo fluxo compatível com OpenAI através do endpoint do OrcaRouter.

Referência de Configuração

💡 Nota: Se nenhum provedor de embeddings for configurado, a ferramenta de pesquisa semântica não aparecerá; as outras 28 ferramentas funcionam normalmente.

Este servidor FastMCP oferece 26 ferramentas MCP ativas + 1 ferramenta opcional de pesquisa semântica (otimizado para eficiência de tokens):

Ferramentas do Tribunal de Cassação (API Bedesten Unificada - Otimizado para Tokens)

Nota: As ferramentas do Tribunal de Cassação foram integradas à API Bedesten unificada para eficiência de tokens

Ferramentas do Conselho de Estado (API Bedesten Unificada - Otimizado para Tokens)

Nota: As ferramentas do Conselho de Estado foram integradas à API Bedesten unificada para eficiência de tokens

Ferramentas da API Bedesten Unificada (5 Tribunais) - 🚀 OTIMIZADO PARA TOKENS

1. search_bedesten_unified(phrase, court_types, birimAdi, kararTarihiStart, kararTarihiEnd, ...): Pesquisa unificada em 5 tipos de tribunais (Tribunal de Cassação, Conselho de Estado, Direito Local, Direito de Apelação, KYB) + filtro de 79 câmaras + Pesquisa por Data e Sentença Definitiva
2. get_bedesten_document_markdown(documentId: str): Busca qualquer documento da API Bedesten em formato Markdown (HTML/PDF → Markdown)

Ferramentas de Decisões Precedentes (UYAP)

3. search_emsal_detailed_decisions(keyword, ...): Pesquisa decisões precedentes (UYAP) com critérios detalhados.
4. get_emsal_document_markdown(id: str): Busca o texto de uma decisão precedente específica em formato Markdown.

Ferramentas do Tribunal de Conflitos

5. search_uyusmazlik_decisions(icerik, ...): Pesquisa decisões do Tribunal de Conflitos com vários critérios de formulário.
6. get_uyusmazlik_document_markdown_from_url(document_url): Obtém uma decisão de Conflito a partir de sua URL completa e a retorna em formato Markdown.

Ferramentas do Tribunal Constitucional (API Unificada) - 🚀 OTIMIZADO PARA TOKENS

7. search_anayasa_unified(decision_type, keywords_all, ...): Pesquisa unificada de decisões do AYM (Controle Normativo + Recurso Individual) - otimização de 4 ferramentas → 2 ferramentas
8. get_anayasa_document_unified(document_url, page_number): Busca unificada de documentos do AYM - conteúdo Markdown paginado

Ferramentas do KİK (Conselho de Contratação Pública)

9. search_kik_v2_decisions(decision_type, karar_metni, karar_no, basvuran, idare_adi, baslangic_tarihi, bitis_tarihi): Pesquisa decisões de disputas, regulatórias e judiciais com a API KİK v2.
10. get_kik_v2_document_markdown(gundemMaddesiId): Busca o texto da decisão do KİK em formato Markdown usando o gundemMaddesiId do resultado da pesquisa.

Ferramentas da Autoridade de Concorrência

* `search_rekabet_kurumu_decisions(KararTuru: Literal[...], ...) -> RekabetSearchResult`: Pesquisa decisões da Autoridade de Concorrência. Nomes amigáveis são usados para `KararTuru` (ex: "Fusão e Aquisição").
* `get_rekabet_kurumu_document(karar_id: str, page_number: Optional[int] = 1) -> RekabetDocument`: Obtém uma decisão específica da Autoridade de Concorrência usando `karar_id`. Extrai a página solicitada do original em PDF da decisão e a retorna em formato Markdown.

• Ferramentas do Tribunal de Contas (API Unificada, 3 Tipos de Decisão + Filtro de 8 Câmaras):

  • search_sayistay_unified(decision_type, start, length, ...): Pesquisa decisões de genel_kurul, temyiz_kurulu ou daire com uma única ferramenta. length está no intervalo de 1 a 100.
  • get_sayistay_document_unified(decision_id, decision_type): Busca o texto completo em formato Markdown com o ID da decisão e o tipo de decisão do resultado da pesquisa unificada.

• Ferramentas KVKK (Brave Search API + Pesquisa em Turco):

  • search_kvkk_decisions(keywords, page): Pesquisa decisões do KVKK (Conselho de Proteção de Dados Pessoais) com a Brave Search API. Pesquisa em turco + Segmentação por site (site:kvkk.gov.tr "karar özeti") + Suporte a paginação. O número de resultados é fixado em 10 no servidor.
  • get_kvkk_document_markdown(decision_url: str, page_number: Optional[int] = 1): Busca o texto completo da decisão do KVKK em formato Markdown paginado (páginas de 5.000 caracteres)

Ferramentas do BDDK

* `search_bddk_decisions(keywords, page)`: Pesquisa decisões do BDDK (Agência de Regulação e Supervisão Bancária). **Segmentação por "Número da Decisão"** + **Filtro de URL específico** (`bddk.org.tr/Mevzuat/DokumanGetir`) + **Pesquisa otimizada**
* `get_bddk_document_markdown(document_id: str, page_number: Optional[int] = 1)`: Busca o texto completo da decisão do BDDK em formato **Markdown paginado** (páginas de 5.000 caracteres)

Ferramentas do BTK (Autoridade de Tecnologias de Informação e Comunicação) (API JSON oficial do BTK)

* `search_btk_decisions(keywords, decision_no, decision_date, publication_date, relevant_unit, page, pageSize)`: Pesquisa decisões do Conselho do BTK. **Palavra-chave + Número da Decisão** (ex: `2026/DK-THD/91`) **+ Data da Decisão + Data de Publicação + Unidade Relacionada** filtros + **Paginação** (`pageSize` 1-50)
* `get_btk_document_markdown(pdf_url: str, page_number: int = 1)`: Baixa o PDF da decisão do BTK e o retorna em formato **Markdown paginado** (páginas de 5.000 caracteres). O `pdf_url` é obtido do campo `pdf_url` do resultado de `search_btk_decisions` (`btk.gov.tr`)

Ferramentas de Pareceres do GİB (Presidência da Administração de Receita) (API JSON oficial do GİB)

* `search_gib_ozelge(keywords, ozelgeNo, kanunNo, ozelgeStartDate, ozelgeEndDate, page, pageSize)`: Pesquisa pareceres do GİB (pareceres fiscais da Presidência da Administração de Receita da Turquia) — **mais de 18.000 pareceres** (IVA, Corporativo, Renda, Imposto Especial de Consumo, Selo, VUK, etc.). **Palavra-chave + Número do Parecer + Número da Lei + Intervalo de Datas** + **Conversão automática ISO 8601** (entradas `YYYY-MM-DD` são automaticamente convertidas para ISO 8601 completo)
* `get_gib_ozelge_document_markdown(ozelge_id: int, page_number: int = 1)`: Busca o texto completo de um parecer específico em formato **Markdown paginado** (páginas de 5.000 caracteres) + **bloco de cabeçalho de metadados** (Título, Número, Data, Lei, URL de origem)

Ferramentas da Comissão de Arbitragem de Seguros (Tavily Search API + PDF)

* `search_sigorta_tahkim_decisions(keywords, page)`: Pesquisa decisões da Comissão de Arbitragem de Seguros com a Tavily Search API. **Segmentação por site** (`sigortatahkim.org`) + **Suporte a paginação**. O número de resultados é fixado em 10 no servidor.
* `get_sigorta_tahkim_document_markdown(issue_number: str, page_number: int)`: Baixa o PDF da edição do Jornal de Decisões de Arbitragem e o retorna em formato **Markdown paginado** (páginas de 5.000 caracteres). 64 edições (2010-2025)
* `search_within_sigorta_tahkim_issue(issue_number: str, keyword: str, max_results: int)`: Pesquisa decisões dentro de uma edição específica do jornal por palavra-chave. **Suporte a I/İ em turco** + **Pontuação de relevância** + **Excerpt** no resultado

Ferramentas Auxiliares e de Compatibilidade

* `check_government_servers_health()`: Verifica a acessibilidade dos recursos judiciais.
* `search(query)`: Pesquisa em recursos suportados pelo Bedesten para compatibilidade com ChatGPT Deep Research.
* `fetch(id)`: Busca o texto completo de um único ID de documento do Bedesten para compatibilidade com ChatGPT Deep Research.

🚀 SUCESSO DE OTIMIZAÇÃO DE TOKENS:

• Redução de %61,8 em Tokens: 14.061 → 5.369 tokens (economia de 8.692 tokens)
• Meta Excedida: Superamos a meta de 10.000 tokens em 4.631 tokens
• Resposta Mais Rápida: Interação otimizada com Claude AI
• Funcionalidade Preservada: Suporte a 100% dos recursos continua

ESTATÍSTICAS GERAIS:

• Total de Tribunais/Instituições: 16 instituições jurídicas diferentes (incluindo BTK, Pareceres do GİB e Comissão de Arbitragem de Seguros)
• Total de Ferramentas MCP: 28 ferramentas ativas + 1 ferramenta opcional de pesquisa semântica
• Filtro de Câmara/Conselho: 87 opções diferentes (52 do Tribunal de Cassação + 27 do Conselho de Estado + 8 do Tribunal de Contas)
• Filtro de Data: Suporte a intervalo de datas completo no formato ISO 8601 na ferramenta da API Bedesten unificada
• Pesquisa de Sentença Exata: Pesquisa de sentença exata com aspas duplas na ferramenta da API Bedesten unificada (formato "\"mülkiyet kararı\"")
• API Unificada: 10 ferramentas Bedesten separadas → 2 ferramentas unificadas (search_bedesten_unified + get_bedesten_document_markdown)
• Fonte de API: Cobertura máxima com suporte a API dupla/tripla
• Sistema Judiciário Turco Completo: Dos tribunais locais aos tribunais mais altos

🏛️ Hierarquia de Tribunais Suportada:

Yerel Mahkemeler → İstinaf → Yargıtay/Danıştay → Anayasa Mahkemesi
     ↓              ↓            ↓                    ↓
Bedesten API   Bedesten API   Dual/Triple API   Norm+Bireysel API
+ Tarih + Kesin + Tarih + Kesin + Daire + Tarih   + Gelişmiş
  Cümle Arama    Cümle Arama   + Kesin Cümle     Arama

⚖️ Recursos Abrangentes de Filtragem:

• Filtro de Câmara: 79 opções (52 do Tribunal de Cassação + 27 do Conselho de Estado)
  • Tribunal de Cassação: 52 opções (1-23 Direito, 1-23 Penal, Assembleias Gerais, Conselho de Presidentes)
  • Conselho de Estado: 27 opções (1-17 Câmaras, Conselhos Administrativos/Fiscais, Tribunais Militares)
• Filtro de Data: Formato ISO 8601 em 5 ferramentas da API Bedesten (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.000Z)
  • Suporte a data única, intervalo de datas, filtragem unilateral
  • Decisões do Tribunal de Cassação, Conselho de Estado, Direito Local, Direito de Apelação, KYB
• Pesquisa de Sentença Exata: Formato de aspas duplas em 5 ferramentas da API Bedesten
  • Pesquisa normal: "mülkiyet kararı" (palavras separadas)
  • Pesquisa exata: "\"mülkiyet kararı\"" (como sentença completa)
  • Termos e conceitos jurídicos para resultados mais precisos 🔧 DETALHES DE OTIMIZAÇÃO:
• Anayasa Mahkemesi: 4 ferramentas → 2 ferramentas unificadas (search_anayasa_unified + get_anayasa_document_unified)
• Yargıtay & Danıştay: As ferramentas da API principal foram integradas à API unificada Bedesten
• Sayıştay: 6 ferramentas → 2 ferramentas unificadas (search_sayistay_unified + get_sayistay_document_unified)
• Otimização de parâmetros: Parâmetros pageSize otimizados
• Otimização de descrições: Descrições longas foram encurtadas (ex: KIK karar_metni)

Yargı MCP agora também pode ser executado como serviço web! Graças ao suporte ASGI:

• Acesso como API web: Acesso às ferramentas MCP por meio de endpoints HTTP
• Implantação em nuvem: Suporte a Heroku, Railway, Google Cloud Run, AWS Lambda
• Suporte a Docker: Container Docker pronto para produção
• Integração FastAPI: API REST e documentação interativa

Início rápido:

# ASGI dependencies yükle
pip install yargi-mcp[asgi]

# Web servisi olarak başlat
python run_asgi.py
# veya
uvicorn asgi_app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

Para um guia detalhado de implantação: docs/DEPLOYMENT.md