要讓 Claude、ChatGPT 這類 AI 工具查詢台灣的法規與裁判，現在已經有好幾款台灣法律 MCP 工具可以用。我在 2026 年 11 月實際安裝、比較了其中三款：taiwan-legal-db、taiwan-law 與 tw-legal-rag。三者都標榜「查官方資料、附出處」，但資料從哪裡來、查得到什麼、查詢內容會送到哪裡，差別其實很大。這篇文章整理三者的差異，以及我的使用建議。
一、MCP：讓 AI 使用外部工具的協定
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年 11 月提出的開放標準，規定 AI 工具與外部工具之間要怎麼溝通。外部工具只要依照這套規格做成「MCP 伺服器」，任何支援 MCP 的 AI 工具都能接上使用；目前 Claude、ChatGPT、Codex、Gemini CLI、Google Antigravity 等工具都已支援。打個比方，MCP 就像統一規格的插座：工具只要做好一次插頭，就能插到不同的 AI 工具上。
接上法律 MCP 之後，AI 就能在對話中呼叫這些工具，查詢全國法規資料庫或司法院裁判書系統，取得條文與裁判原文，而不是靠模型記憶「背」出來。
本機與網頁版：部署方式不同
MCP 伺服器可以在不同的地方執行，分成兩種。不論哪一種，都要在每一個想使用的 AI 工具裡分別設定：
- 網頁版 MCP：MCP 伺服器在提供者的主機上執行，不必在電腦安裝程式，只要在 AI 工具的設定貼上網址。在有帳號同步功能的 AI 工具（例如 Claude、ChatGPT），加入一次後，換電腦、用手機或網頁版都能使用；但在只有桌面版、設定存在電腦上的 AI 工具（例如 Antigravity、Codex CLI），換一台電腦仍要重新加入。查詢內容會先經過提供者的伺服器。
- 本機 MCP：MCP 伺服器要安裝在每一台電腦上，而且要在每一個 AI 工具中各自登記。即使是同一台電腦上的 Claude Code、Codex、Antigravity，甚至同一個 Claude App 的 Chat 與 Code 分頁，設定都是各自獨立的。手機與網頁版的 AI 無法執行電腦上的程式，所以不能使用。優點是查詢會從自己的電腦直接送到資料來源。
二、三款工具的基本資料
以下是 2026 年 11 月 9 日的資料。三款工具都在持續更新，涵蓋範圍與功能都可能改變。手機瀏覽時，表格可以左右滑動。
| taiwan-legal-db | taiwan-law | tw-legal-rag | |
|---|---|---|---|
| 類型 | 本機 MCP | 網頁版 MCP（也可用 npx／Docker 地端部署） | 網頁版 MCP ＋ 本機 CLI |
| 提供者 | LawChat（開源，MIT 授權） | 台灣法律科技平台（免金鑰、免註冊） | 法律偵探（CLI 開源，Elastic License 2.0） |
| 資料來源 | 即時查詢官網 | 即時查詢官網 | 自建資料庫：約 2,277 萬筆裁判，每日同步司法院公開資料 |
| 搜尋方式 | 關鍵字 | 關鍵字 | 語義檢索 ＋ 關鍵字 |
| 資料新舊 | 官網即時；本機快取 7～30 天 | 官網即時；短時間快取，可強制重抓 | 每日同步；司法院公開資料晚數日釋出，最近幾天宣判的裁判可能還查不到 |
| 查詢送往 | 直接送至官網 | 經 taiwan-law 伺服器（匿名用量紀錄保存 90 天）；地端部署則直連官網 | 經法律偵探伺服器（依官方說明，查詢紀錄綁定帳號） |
| 安裝與設定 | 每台電腦安裝程式，並在每個 AI 工具分別登記 | 不必安裝程式，但要在每個 AI 工具分別加入 | MCP 同 taiwan-law；CLI 需在每台電腦安裝 |
幾個值得注意的地方：
- taiwan-legal-db 與 taiwan-law 都是在查詢當下即時連到官網，本身不建資料庫；tw-legal-rag 則是自建的裁判資料庫，所以能做語義檢索，但資料會比官網晚幾天。
- 裁判書的年份範圍，取決於司法院系統本身的收錄範圍。依 taiwan-legal-db 作者的實測，民國 89 年（2000 年）以後的裁判較完整，更早的裁判只有零星資料。
三、功能涵蓋
| taiwan-legal-db | taiwan-law | tw-legal-rag | |
|---|---|---|---|
| 裁判檢索 | 關鍵字；可依主文篩選勝敗方 | 關鍵字；可依主文篩選勝敗方 | 語義檢索，概念相近、用詞不同也找得到 |
| 廢棄核對 | 歷審清單 | 無此功能 | 審級關聯，附廢棄／駁回標記 |
| 引用檢查 | 無此功能 | 無此功能 | 可引用清單 ＋ 引用檢查（檢查限 CLI） |
| 查詢前分析 | 無此功能 | 研究意圖與隱私風險分析（須先送出案情全文） | 無此功能 |
| 行政函釋 | 51 個官方來源，標示停止適用 | 法務部 | 107 個機關，附效力狀態 |
| 法條 | 現行條文、修法沿革、立法理由、官方英譯 | 現行條文、修法沿革 | 現行條文 |
| 判解 | ✓（決議、座談、判例等） | 無此功能 | 無此功能 |
| 訴願與準司法決定 | ✓（詳後述） | 無此功能 | 不當勞動行為裁決 |
| 憲法法庭 | 釋字、憲判字、受理中案件與卷宗 | 釋字、憲判字 | 釋字、憲判字 |
| 立法院資料 | 議案、公報、草案預告 | 議案、三讀紀錄、立法歷程 | 無此功能 |
| 統計與文獻 | 量刑統計、司法統計、法學文獻 | 無此功能 | 無此功能 |
taiwan-legal-db 所涵蓋的「訴願與準司法決定」範圍
這是 taiwan-legal-db 涵蓋範圍最廣的部分。依其 2026 年 11 月 9 日的工具說明，可以查詢：
- 訴願決定：行政院、各部會與各縣市政府的訴願決定。
- 準司法決定：勞動部不當勞動行為裁決、公平交易委員會的處分書與不處分決議書、行政院公共工程委員會的採購申訴審議判斷、公務人員保障暨培訓委員會的復審與再申訴決定、律師懲戒決議。
- 其他行政決定：金管會裁罰案件，以及監察院的調查報告與糾正、彈劾、糾舉案。
其中，內政部、衛福部、勞動部的訴願決定與醫事懲戒，因為官網設有驗證碼，工具預設不查詢，只回傳官網網址，由使用者自行到官網查詢。
tw-legal-rag 的「引用防偽」
AI 引用裁判時最常見的錯誤，是字號真實、見解捏造：判決確實存在，但 AI 說的見解根本不在判決裡。
用關鍵字查詢官網，並不能避免這種錯誤。taiwan-legal-db 與 taiwan-law 取回的確實是官方原文，可以減少 AI 憑空捏造字號；但 AI 在閱讀、摘要、轉述判決見解時，仍然可能讀錯、張冠李戴，或把當事人的主張當成法院的見解。這兩款工具負責「把原文找來」，並不會在 AI 作答後檢查它說得對不對。
tw-legal-rag 多做了一步：把檢索到、而且實際讀入理由全文的判決打包成一份「可引用清單」（bundle），要求 AI 只能引用清單內的判決；CLI 版本還能在 AI 作答後，用檢查程式比對答案是否引用了清單外的字號。
不過依其官方說明，這項檢查只能確認「引用的字號在清單內」，不能保證 AI 對判決見解的理解是正確的。見解有沒有讀對，仍要使用者自己讀過全文判斷。
taiwan-law 的「研究意圖與隱私風險分析」
taiwan-law 有一個獨立的工具，可以在查詢前分析使用者輸入的是案例事實還是法律問題、屬於哪個法律領域、有沒有隱私風險。不過這個工具不會自動執行，是由 AI 自己決定要不要呼叫；而且要分析，就必須先把案情全文送到 taiwan-law 的伺服器。換句話說，等它提示「隱私風險高」的時候，資料已經送出去了。
我用一段虛構案情（含姓名、身分證字號）實測，它確實判斷出隱私風險高，但同時又把姓名與身分證字號列為「建議檢索詞」。所以這項功能只能當作提醒，不能當作隱私保護。
四、三款工具的定位
🔍 tw-legal-rag：找判決、寫書狀引用的核心 語義檢索讓「概念相近、用詞不同」的判決也找得到；可引用清單加上引用檢查，是三款中唯一會在 AI 作答後檢查引用的工具。
📚 taiwan-legal-db：補官方資料 即時查詢官網，範圍最廣：法規方面涵蓋現行條文、修正前的條文，以及各版本的立法理由（民國 59 年以後的修正）；另有最高法院決議與判例、訴願與準司法決定、憲法法庭卷宗、量刑統計等。需在自己的電腦安裝。
📱 taiwan-law：不必安裝、隨處可用 功能與 taiwan-legal-db 有不少重疊（法規、裁判、釋字、立法歷程），優點是網頁版、免金鑰、免註冊，手機與網頁版的 AI 都能直接使用；重視隱私時，也可以用 npx 或 Docker 部署在自己的電腦上。
五、我的使用建議
依需求選擇檢索方式
- 只知道爭點、不確定法院用什麼詞：適合語義檢索（例如 tw-legal-rag，CLI 或 MCP 皆可），用詞不同、概念相近的判決也找得到；要在 AI 作答後檢查引用，則須使用 CLI。
- 已知字號、條號或特定用語：用關鍵字檢索（taiwan-legal-db、taiwan-law），直接取回官方原文；修正前的條文、立法理由、判解、訴願決定，也只能靠它們查。
- 查不到特定字號時，換資料來源再查：tw-legal-rag 是自建資料庫，同步時可能漏收；taiwan-legal-db 與 taiwan-law 則直接查詢司法院系統（這兩款查的是同一個官網，彼此互換意義不大）。我曾發現 tw-legal-rag 查詢最高法院某些字號時，只回傳同字號的刑事判決，漏掉了民事判決；向開發者回報後（issue #15 ），開發者已經補上。
取回原文，不等於分析正確
MCP 解決的是「找資料」：AI 取回的是真實原文，不必憑記憶背條文。但 AI 怎麼分析取回的原文，是另一回事——它仍可能讀錯見解，或把當事人主張當成法院見解。幻覺並沒有消失，只是從「找資料」移到了「分析資料」。引用前，仍要自己核對全文。
自建「精選裁判要旨」資料庫
數千萬筆裁判裡，有大量程序駁回、內容重複的判決，排在檢索結果前面的未必最值得引用。在專精的領域，建議把自己讀過、值得引用的裁判，連同要旨與出處整理成資料庫，讓 AI 先查這裡，再向外擴充。
但要記得：它是「先查」，不是「只查」，不利見解仍要向外檢索；引用前要確認判決沒被廢棄、見解沒有變更；書狀引用要回到判決原文，而不是自己寫的要旨。
使用時的提醒
- 漏掉裁判，使用者很難察覺：AI 不會告訴你「資料庫可能漏收」，只會回報查無，或只列出它找到的。同一個字號在同一法院可能同時有民事與刑事裁判；如果 AI 只回報某字號的刑事裁判，民事裁判可能是被漏掉了。遇到可疑的結果，我會請 AI 換一個 MCP 工具再查，或直接到司法院裁判書查詢系統確認。查無資料，不代表該裁判不存在；最後應以司法院官網為準。
- 審級關聯可能不完整，廢棄核對仍要自己確認：tw-legal-rag 的審級關聯會標示裁判是否被廢棄，但可能不完整。有使用者回報（issue #17 ），某件地方法院非訟裁定已被同院合議庭以抗告裁定廢棄，兩份裁定都在資料庫裡，審級關聯卻沒有把它們連起來，AI 因此可能把已被廢棄的裁定當成有效。回報者推測，地院內部「聲字 → 抗字」這類抗告程序，可能都有同樣的問題。所以，我建議擬引用的關鍵裁判，尤其是地方法院的非訟裁定，最好再自行查詢，確認有沒有被廢棄。
- 當案情可能變成提示詞的內容：傳給MCP或CLI工具的查詢詞是 AI 自己組的，可能把當事人個人資料帶進去，而網頁版 MCP、CLI 的查詢會經過第三方伺服器。可在給 AI 的提示詞或自設skill時，要求查詢詞不得包含個人資料；但這樣一來，你還是會將個人資料傳給你使用的AI。除非你是使用本機或底端部署的AI，不過，這樣的AI能力顯然不足。利弊得失，請自行評估。
附帶一提：我自己的做法
我把上述用法寫進兩個開源技能：twlegalrag-search （包裝 tw-legal-rag，書狀引用以 CLI 的引用檢查驗收），以及 legal-research （以爭點為單位的法律研究技能，必要時以 taiwan-legal-db 補查）。
結語
三款工具各有強項，沒有哪一款可以完全取代另外兩款。對我來說，真正的差別在於「能不能查到」？查到的內容能不能被驗證？語義檢索與引用檢查，讓 tw-legal-rag 適合當作書狀引用的核心；taiwan-legal-db 與 taiwan-law 直連官網的特性，則適合用來補資料、核對最新狀態。
工具持續在更新，本文內容以 2026 年 11 月 9 日各工具的官方說明與我的實測為準。
- tw-legal-rag：GitHub
- taiwan-legal-db：GitHub
- taiwan-law：GitHub 、官網說明
- 我的技能：twlegalrag-search 、legal-research