Content
# Yargıtay Karar Toplayıcı / Yargıtay Decision Collector
[Türkçe](#türkçe) | [English](#english)
---
## Türkçe
`karararama.yargitay.gov.tr` üzerinden anahtar kelimeyle Yargıtay kararlarını arayan, toplayan ve her 10 kararı bir PDF belgesine dönüştüren araç. Hem bir web arayüzü hem de bir **MCP (Model Context Protocol) sunucusu** olarak çalışır, böylece Claude gibi bir asistana doğrudan "şu konuda 20 karar bul ve PDF'lere dönüştür" diye yazabilirsiniz.
### Özellikler
- Anahtar kelimeyle geniş (kelimeler geçen) veya tam ifade araması
- Bulunan kararları otomatik toplayıp her N kararı bir PDF'e paketleme
- Tek bir kararın temizlenmiş tam metnini çekme
- Rate-limit (HTTP 429) ve bot/CAPTCHA tespitine karşı bekleyip yeniden deneme
- FastAPI tabanlı basit bir web arayüzü
### Kurulum
```bash
git clone https://github.com/RsGoksel/yargitay_mcp.git
cd yargitay_mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
# Opsiyonel, daha kaliteli PDF çıktısı için:
.venv/bin/pip install -r requirements-optional.txt
```
Windows'ta venv Python yolu `.venv\Scripts\python.exe` olur.
### Kullanım
**Web arayüzü (yerel):**
```bash
.venv/bin/python3 -m uvicorn web.app:app --host 127.0.0.1 --port 8000
```
Tarayıcıdan `http://127.0.0.1:8000` açın, arama kelimesi + dava sayısı girip başlatın. Üretilen PDF'ler `output/<arama>/<tarih>/belge_01.pdf …` altına yazılır.
**MCP sunucusu (Claude'a ekleme):**
Claude Code:
```bash
claude mcp add yargitay --scope user -- <PROJE_YOLU>/.venv/bin/python3 <PROJE_YOLU>/mcp_server.py
```
Claude Desktop (`claude_desktop_config.json`):
```json
{
"mcpServers": {
"yargitay": {
"command": "<PROJE_YOLU>/.venv/bin/python3",
"args": ["<PROJE_YOLU>/mcp_server.py"]
}
}
}
```
Araçlar: `yargitay_ara` (liste, PDF üretmez), `yargitay_belge_uret` (toplayıp PDF'e dönüştürür), `yargitay_karar_getir` (tek kararın tam metni).
Örnek: Claude'a *"kira tespiti davası ile ilgili 20 karar bul ve PDF'lere dönüştür"* yazmanız yeterli.
### Test
```bash
.venv/bin/python3 -m pytest # birim testler (ağsız)
.venv/bin/python3 -m pytest -m integration # gerçek API'ye karşı
```
### Bilinmesi gerekenler
- İstenen dava sayısından az bulunması hata değildir; özet bunu `eksik_uyarisi` ile açıkça bildirir.
- Site bir WAF (bot tespit sistemi) kullanır; çok sık/hızlı istek CAPTCHA tetikleyebilir. Ardışık çok fazla arama yapmaktan kaçının.
- Üretilen PDF'ler `output/` altına yazılır ve `.gitignore` ile repoya girmez.
Daha ayrıntılı kurulum rehberi için [`KULLANIM.md`](KULLANIM.md).
---
## English
A tool that searches Turkish Court of Cassation (*Yargıtay*) decisions on `karararama.yargitay.gov.tr` by keyword, collects them, and bundles every 10 decisions into a single PDF. It runs both as a **web UI** and as an **MCP (Model Context Protocol) server**, so an assistant like Claude can be asked directly to "find 20 decisions about X and turn them into PDFs."
### Features
- Broad (any-word-matches) or exact-phrase keyword search
- Automatic collection with PDF packaging (N decisions per file)
- Fetch the cleaned full text of a single decision
- Handles rate limiting (HTTP 429) and bot/CAPTCHA detection with backoff and retry
- Lightweight FastAPI-based web UI
### Setup
```bash
git clone https://github.com/RsGoksel/yargitay_mcp.git
cd yargitay_mcp
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt
# Optional, for higher-quality PDF output:
.venv/bin/pip install -r requirements-optional.txt
```
On Windows the venv Python path is `.venv\Scripts\python.exe`.
### Usage
**Web UI (local):**
```bash
.venv/bin/python3 -m uvicorn web.app:app --host 127.0.0.1 --port 8000
```
Open `http://127.0.0.1:8000`, enter a search keyword and case count, and start. Generated PDFs are written to `output/<query>/<date>/belge_01.pdf …`.
**MCP server (adding to Claude):**
Claude Code:
```bash
claude mcp add yargitay --scope user -- <PROJECT_PATH>/.venv/bin/python3 <PROJECT_PATH>/mcp_server.py
```
Claude Desktop (`claude_desktop_config.json`):
```json
{
"mcpServers": {
"yargitay": {
"command": "<PROJECT_PATH>/.venv/bin/python3",
"args": ["<PROJECT_PATH>/mcp_server.py"]
}
}
}
```
Tools exposed: `yargitay_ara` (search, list only, no PDF), `yargitay_belge_uret` (collect + PDF), `yargitay_karar_getir` (full text of a single decision).
Example: just ask Claude *"find 20 decisions about rent-assessment lawsuits and turn them into PDFs."*
### Tests
```bash
.venv/bin/python3 -m pytest # unit tests (no network)
.venv/bin/python3 -m pytest -m integration # against the real API
```
### Good to know
- Finding fewer decisions than requested is not an error — the summary reports it via `eksik_uyarisi`.
- The site uses a WAF (bot-detection system); sending too many requests too quickly may trigger a CAPTCHA. Avoid rapid, repeated searches.
- Generated PDFs are written to `output/` and excluded from the repo via `.gitignore`.
For a more detailed setup walkthrough, see [`KULLANIM.md`](KULLANIM.md) (Turkish).
## License
No license file is currently included — all rights reserved by default. Contact the repository owner before reuse.
