RIS MCP Server - Open Source für österreichisches Recht

Der GPAI-Checker der Gewerkschaft GPA sollte Arbeitnehmer:innen Erstinformation zum Arbeitsrecht geben. Eine Regel stand von Anfang an fest: ohne Treffer im Rechtsinformationssystem des Bundes keine Paragraphen-Nennung. Damit war die Aufgabe gesetzt. Wir brauchten einen Server, der das RIS für ein Sprachmodell lesbar macht.

Das RIS des Bundeskanzleramts hat eine offene Schnittstelle, die Open-Government-Data-API. Sie ist kostenlos und gut dokumentiert. Für Menschen.

Die Struktur folgt der Verwaltung, nicht der Frage. Wer im RIS sucht, muss vorher wissen, wo er sucht. Konsolidiertes Bundesrecht liegt in einer anderen Applikation als Begutachtungsentwürfe. Eine OGH-Entscheidung liegt unter der Gerichtsbarkeit „Justiz", eine Entscheidung der Datenschutzbehörde unter „Dsk". Ein Sprachmodell weiß das nicht. Es rät. Genau das darf im Rechtskontext nicht passieren.

Ein falscher Paragraph ist kein Schönheitsfehler. Sagt ein Assistent „§ 20 AngG", dann muss es § 20 AngG sein. Eine graue Zone gibt es hier nicht. Die Standardhaltung von Sprachmodellen ist genau umgekehrt. Sie antworten aus dem Gedächtnis und belegen nachträglich, wenn überhaupt.

Österreichische Gesetze sprengen jede Antwort. Ein konsolidiertes Gesetz im RIS kann eine Viertelmillion Zeichen umfassen. Gemessen haben wir 264.000. Der Textblock einer Antwort ist bei uns auf 25.000 Zeichen gedeckelt. Wer das ignoriert, liefert dem Modell einen abgeschnittenen Gesetzestext und merkt es nicht.

Warum offen und nicht intern. Die Anbindung hätte im GPAI-Checker verschwinden können, als Modul unter vielen. Das RIS ist aber öffentliches Recht, und die API ist Open Government Data. Ein geschlossener Konnektor auf eine offene Datenquelle wäre die falsche Antwort gewesen. Also liegt der Server unter MIT-Lizenz auf GitHub. Die Details zum Chatbot stehen auf der Projektseite zum GPAI-Checker.

Aus dem Nebenprodukt wurde ein eigenes Werkzeug. Seit Februar 2026 sind 21 Releases erschienen, das Paket liegt als ris-mcp-ts auf npm. Der Code steht unter MIT-Lizenz auf GitHub.

Was heute gebaut und geprüft ist:

• 13 Tools über sämtliche großen RIS-Sammlungen, alle ausschließlich lesend.
• 1.554 automatisierte Tests, 1.118 für den Server und 436 für die Widgets.
• Continuous Integration auf Node 20 und 22, wöchentliches CodeQL-Scanning, Veröffentlichung auf npm über OIDC ohne Token.
• 130 Commits seit Ende Januar 2026. Jede Architekturentscheidung steht mit Datum und Messung in einer eigenen DECISIONS-Datei.

Was der Server im GPAI-Checker leistet. Dort ist er die Quelle, gegen die jede genannte Gesetzesstelle geprüft wird. 88 Prozent der Nutzer:innen klappen den Paragraphen unter einer Antwort auf. 12 Prozent klicken von dort weiter ins RIS. Wie das entstanden ist, steht in der Case Study AI-Chatbot fürs Arbeitsrecht.

Was wir nicht behaupten. Zur Zeitersparnis gegenüber der RIS-Weboberfläche haben wir keine Messung. Also steht hier keine Zahl dazu. Auch Nutzerzahlen nennen wir nicht: npm-Downloads zählen jeden npx-Aufruf mit, auch aus der CI. Die Trefferliste rendert in ChatGPT, wir haben dort aber nicht jedes Detail nachgemessen. Und der Server bleibt eine Rechercheschicht: er liefert Fundstellen, keine Rechtsberatung.

Fazit

Bei Rechtsrecherche entscheidet die Quelle unter dem Modell. Ein Assistent ohne Anbindung an das RIS liefert plausible Sätze über österreichisches Recht. Ein Assistent mit Anbindung liefert eine Dokumentnummer, die Sie nachschlagen können. Genau diese Schicht ist ris-mcp, offen und nachprüfbar.

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