Claude Code를 위한 AI 기반 특허 생성 및 분석 시스템

Claude Code를 위한 AI 기반 특허 생성 및 분석 시스템.

저는 직접 특허를 출원해야 했기 때문에 이 시스템을 구축했습니다. AI를 사용하여 시스템을 만들었고, 그 시스템을 사용하여 특허를 출원했으며, 결과는 성공적이었습니다. 이제 오픈 소스로 공개되어, AI 도구를 탐색하는 개발자든 워크플로우 속도를 높이려는 특허 전문가든 누구나 사용할 수 있습니다.

쉽게 말해, 이 도구를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

특허 규정을 즉시 검색합니다. MPEP, 35 USC, 37 CFR, EPC 또는 PCT 규칙에 대해 질문하면 인용 문구와 함께 관련 섹션을 1초 이내에 찾아줍니다.
1억 개 이상의 특허에서 선행 기술 (Prior Art)을 찾습니다. 키워드, CPC/IPC 코드 또는 전체 텍스트 쿼리를 통해 Google의 BigQuery 특허 데이터베이스를 검색합니다. 패밀리 검색 (Family Search)을 통해 관할권 간의 관련 특허를 연결합니다.
청구항 (Claims)의 준수 여부를 확인합니다. 작성된 청구항을 USPTO (35 USC 112(b)) 또는 EPO (Art. 84 EPC) 기준에 따라 자동 분석하여 명확성 (Definiteness), 2부 형식 (Two-part form), 구조에 대한 구체적인 피드백을 받습니다.
전체 출원서를 검토합니다. 명세서 (Specification)의 적절성, 형식 요건, 필수 섹션 등을 USPTO, EPO 또는 PCT 표준에 따라 확인합니다.
EP 특허를 전체 텍스트로 검색합니다. EPO OPS API를 통해 유럽 특허의 전체 청구항 및 설명 텍스트를 가져옵니다 (BigQuery에서는 제공되지 않음).
특허 도면을 생성합니다. 별도의 디자인 도구 없이도 특허 스타일의 블록 다이어그램, 순서도 (Flowcharts), 시스템 아키텍처를 생성합니다.
완전한 특허 출원서를 초안합니다. 발명 공개 (Invention Disclosure)부터 출원 준비 완료 문서까지, USPTO 또는 EPO 출원을 위한 전체 과정을 안내하는 가이드 워크플로우를 제공합니다.

빠른 시작 (Quick Start)
실제로 무엇을 할 수 있는가?
작동 원리
설치 옵션
CLI 명령
MCP 도구 참조
기술, 에이전트 및 슬래시 명령
설정 (Configuration)
요구 사항
아키텍처
성능
알려진 문제
용어 사전
로드맵
기여하기
크레딧
라이선스

사용자의 환경에 맞는 경로를 선택하세요. 세 가지 방법 모두 동일한 결과에 도달합니다.

이미 Claude Code를 사용 중이라면, 이것이 가장 빠른 진입 방법입니다:

# 마켓플레이스 추가 및 설치
/plugin marketplace add RobThePCGuy/Claude-Patent-Creator
/plugin install claude-patent-creator-standalone@claude-patent-creator
...

pip install git+https://github.com/RobThePCGuy/Claude-Patent-Creator.git && patent-creator setup

이 명령은 다음의 모든 과정을 자동으로 처리합니다: 종속성 (dependencies) 설치, GPU 감지, MPEP PDF (~500MB) 다운로드, 검색 인덱스 (search index) 구축, 그리고 Claude Code에 MCP 서버를 등록합니다. 완료되면 Claude Code를 재시작하세요.

git clone https://github.com/RobThePCGuy/Claude-Patent-Creator.git
cd Claude-Patent-Creator
# 선택 사항: 가상 환경 (virtual environment) 사용
...

어떤 설치 경로를 선택하든, 다음을 실행하세요:

patent-creator health

어떤 구성 요소가 준비되었는지 보여주는 상태 보고서 (status report)가 나타나야 합니다. 문제가 있다면 출력 내용에 무엇을 수정해야 하는지 표시됩니다.

다음은 실제 예시입니다. Claude Code에 직접 입력하면 적절한 기술 (skill)이나 도구 (tool)가 자동으로 작동합니다.

수행하려는 작업	입력할 내용	발생하는 일
청구항 명확성 (claim definiteness)에 관한 MPEP 규칙 찾기	"Search MPEP for claim definiteness requirements"	하이브리드 검색 (Hybrid search)을 통해 인용 문구가 포함된 가장 관련성 높은 MPEP 섹션을 반환합니다
...	청구항 + 명세서 + 형식 요건 (formalities) 검사를 병렬로 실행합니다
처음부터 특허 생성하기	`/create-patent`	안내된 6단계 워크플로 (workflow)를 통해 55~80분이 소요되며, 완전한 출원 패키지를 생성합니다
도표 생성하기	"Create a block diagram showing the system architecture"	특허 스타일의 Graphviz 도표를 생성합니다
선행 기술 (prior art) 철저히 검색하기	"Conduct a prior art search for [your invention]"	자동화된 신규성 (novelty) 및 자유 실시 권리 (freedom-to-operate) 분석을 수행합니다

이 시스템은 독립적으로 또는 함께 작동할 수 있는 두 가지 모드를 가지고 있습니다:

**MCP 서버 (MCP Server)**는 엔진 역할을 합니다. MCP 호환 클라이언트 (Claude Code, Claude Desktop 등)가 프로그래밍 방식으로 호출할 수 있는 20개 이상의 도구를 제공합니다. 이 도구들은 검색, 분석 및 도표 생성을 처리합니다.

Claude Code Plugin은 상호작용 계층 (interactive layer)을 추가합니다. 수행 중인 작업에 따라 기술 (Skills)이 자동으로 활성화됩니다. 에이전트 (Agents)는 백그라운드에서 장시간 실행되는 작업을 처리합니다. 슬래시 명령 (Slash commands)을 통해 일반적인 워크플로우 (workflows)에 빠르게 접근할 수 있습니다.

내부적으로 특허 규정 검색은 하이브리드 접근 방식 (hybrid approach)을 사용합니다. FAISS 벡터 검색 (vector search)은 의미적으로 유사한 콘텐츠를 찾고, BM25 어휘 검색 (lexical search)은 정확한 용어 일치를 포착하며, 크로스 인코더 리랭커 (cross-encoder reranker)는 결합된 결과들을 관련성에 따라 정렬합니다. 특허 검색은 Google BigQuery의 공개 특허 데이터셋을 통해 이루어집니다.

사용자 (Claude Code) ──> MCP 서버 ──> 검색 / 분석 / 도표
│
┌──────────────┼──────────────┐
...

설정 마법사 (setup wizard)의 동작 과정 (단계별)

Python 패키지 의존성 (dependencies) 설치
하드웨어 감지 (NVIDIA GPU, Apple Silicon 또는 CPU 전용)
GPU가 감지되면, CPU 전용 PyTorch를 삭제하고 GPU 버전을 설치
GPU가 활성화된 PyTorch로 설정 프로세스 재시작
USPTO로부터 MPEP, 35 USC, 37 CFR PDF 파일 다운로드 (~500MB)
사용 가능한 경우 GPU 가속을 사용하여 하이브리드 검색 인덱스 (FAISS + BM25) 구축
Claude Code에 MCP 서버 등록

가상 환경 사용 (격리를 위해 권장됨)

python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
venv\Scripts\activate # Windows
...

이 경로를 선택할 경우, 수동 명령을 실행하기 전에 반드시 venv를 활성화해야 함을 기억하십시오. Claude Code는 활성화를 자동으로 처리합니다.

로컬 플러그인으로 로드 (개발용)

claude --plugin-dir ./Claude-Patent-Creator

이 방식은 마켓플레이스에서 설치하지 않고 로컬 체크아웃 (local checkout)에서 플러그인을 직접 로드합니다.

patent-creator setup # 전체 설정 마법사 (다운로드, 인덱스 구축, MCP 등록)
patent-creator health # 시스템 상태 점검 (작동 중인 항목과 그렇지 않은 항목 표시)
patent-creator status # health와 동일
...

도구 (Tool)	기능
`search_mpepe`	필터를 사용하여 MPEP, 35 USC 및 37 CFR 전반에 걸쳐 하이브리드 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 검색 수행
`get_mpep_section`	특정 MPEP 섹션의 전체 내용 추출
`search_patents_bigquery`	키워드로 1억 개 이상의 특허 검색
`get_patent_bigquery`	특정 특허에 대한 상세 정보 획득
`search_patents_by_cpc_bigquery`	CPC (Cooperative Patent Classification) 분류 코드로 검색
`search_uspto_api`	USPTO API를 통한 검색
`get_uspto_patent`	USPTO로부터 특허 상세 정보 획득
`get_recent_uspto_patents`	최근 출원 건 추출

도구 (Tool)	기능
`review_patent_claims`	35 USC 112(b) 준수 여부 점검 (명확성, 선행 근거, 구조)
`review_specification`	35 USC 112(a) 적절성 점검 (서면 기술, 실시 가능성, 최선 양식)
`check_formalities`	MPEP 608 준수 여부 점검 (초록, 제목, 도면, 필수 섹션)

도구 (Tool)	기능
`render_diagram`	Graphviz DOT 코드를 사용하여 특허 스타일의 도면 생성
`create_flowchart`	단계 및 연결 목록으로부터 순서도 (Flowchart) 구축
`create_block_diagram`	구성 요소 및 관계로부터 블록도 (Block Diagram) 구축
`add_diagram_references`	기존 SVG 도면에 특허 참조 번호 추가
`get_diagram_templates`	사용 가능한 도면 템플릿 목록 표시

도구 (Tool)	기능
`get_index_stats`	검색 인덱스 통계 확인
`check_bigquery_status`	BigQuery 설정 상태 확인
`check_diagram_tools_status`	Graphviz 사용 가능 여부 확인
`check_uspto_api_status`	USPTO API 연결 상태 확인
`get_patent_details`	여러 소스에 걸친 통합 특허 검색

이 도구들을 직접 호출할 필요는 없습니다. 무엇을 하고 싶은지 설명하기만 하면 적절한 기술 (Skill)이 작동합니다.

Skill	활성화 시점	제공 기능
setup-assistant	설치, 구성 또는 문제 해결 시	전체 설정 라이프사이클 가이드
patent-reviewer	규정 준수를 위한 전체 출원서 검토 시	종합 검토 (청구항 + 명세서 + 형식 요건)
patent-claims-analyzer	35 USC 112(b)에 특화된 청구항 검토 시	심층 청구항 분석 (명확성, 선행 근거, 구조)
patent-search	특허 또는 선행 기술 검색 시	MCP 도구를 통한 BigQuery 검색 워크플로우
bigquery-patent-search	빠른 BigQuery 전용 특허 검색 시	1억 개 이상의 특허에 대한 키워드, CPC 및 특허 상세 정보 검색
mpep-search	MPEP 섹션 또는 규정 검색 시	하이브리드 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 검색
patent-diagram-generator	기술 도면 생성 시	Graphviz를 통한 순서도, 블록 다이어그램, 시스템 아키텍처
patent-application-creator	대화형 특허 출원서 초안 작성 시	가이드 기반의 엔드 투 엔드 (End-to-End) 워크플로우 (선행 기술, 청구항, 명세서, 도면, 규정 준수)
prior-art-search	신규성 또는 자유 실시 (FTO) 분석 시	7단계 선행 기술 발견 방법론
index-manager	검색 인덱스 구축 또는 재구축 시	MPEP 인덱스 라이프사이클 관리
development-assistant	기능 추가 또는 도구 생성 시	개발 워크플로우 및 패턴
troubleshooting-assistant	오류 발생 시	체계적인 6단계 진단
testing-assistant	테스트 또는 검증 실행 시	테스트 스위트 (Test Suite) 실행

이 기능들은 사용자가 다른 작업을 계속하는 동안 백그라운드에서 실행됩니다.

Agent	수행 작업	소요 시간	출력물
patent-creator	USPTO(미국 특허청) 제출 준비가 된 전체 출원서 초안 작성	55-80분	명세서, 청구항, 요약서, 도면, 검증 보고서
prior-art-searcher	종합적인 선행 기술 검색	15-30분	특허 가능성 보고서, 상위 10개 선행 기술, 청구항 전략, IDS(정보개시서) 목록

사용 방법: "[당신의 발명]에 대한 특허를 생성해줘, patent-creator 에이전트를 사용해"

/create-patent # 전체 특허 생성 워크플로우 (55-80분)
/search-prior-art # 신규성 분석을 포함한 선행 기술 (Prior art) 검색
/full-review # 병렬 검토 (청구항 (claims) + 명세서 (spec) + 형식 요건 (formalities))
...

프로젝트 루트에 .env 파일을 생성하세요 (.env.example 참조):

# BigQuery 특허 검색을 위해 필수
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your-project-id
# 선택 사항: EPO OPS API (EP 특허 전문 검색용)
...

BigQuery 설정 (선택 사항, 특허 검색용)

BigQuery를 통해 전 세계 1억 개 이상의 특허에 접근할 수 있습니다. 이를 위해서는 결제가 활성화된 Google Cloud 프로젝트가 필요합니다 (공공 특허 데이터셋 자체는 BigQuery의 무료 티어 내에서 쿼리하는 것이 무료입니다).

# 1. Google Cloud SDK 설치
# https://cloud.google.com/sdk/docs/install
# 2. 인증
...

Windows 전용 설정 주의사항

Windows에서 claude mcp add 명령어를 사용하려면 Git Bash가 필수적입니다. Git for Windows를 설치하고 경로를 설정하세요:

# .env 파일 내 설정
CLAUDE_CODE_GIT_BASH_PATH=C:\Program Files\Git\bin\bash.exe

MCP 설정 경로에는 슬래시(/)를 사용하세요. 설정 마법사가 이를 처리하지만, 수동으로 구성하는 경우 다음과 같이 해야 합니다:

# 올바른 예
claude mcp add ... -- "C:/Users/YourName/venv/Scripts/python.exe"
# 잘못된 예 (실패함)
...

Python: 3.9 - 3.13 (3.14는 실험적 단계)
RAM: 8GB
Disk: ~2GB (MPEP PDF + 검색 인덱스)

GPU: CUDA 12.8이 탑재된 NVIDIA (인덱싱 속도 5-10배 향상) 또는 Apple Silicon (2-3배 향상)
Google Cloud: BigQuery가 활성화된 프로젝트 (특허 검색용)
Graphviz: 시스템 패키지 (다이어그램 생성용)

전체 의존성 목록

패키지 (Package)	버전 (Version)	용도 (Purpose)
mcp	>=1.21.0	MCP 서버 프레임워크
...

전체 목록은 pyproject.toml을 참조하세요.

claude-patent-creator/
├── .claude-plugin/ # 플러그인 매니페스트 및 마켓플레이스 설정
├── mcp_server/ # 핵심 MCP 서버
...

전체 아키텍처 문서, 개발 워크플로우 및 문제 해결 가이드는 CLAUDE.md를 참조하세요.

작업 (Operation)	시간 (Time)	비고 (Notes)
MPEP 검색 (MPEP Search)	50-200ms	Hybrid FAISS + BM25
BigQuery 특허 검색 (BigQuery Patent Search)	1-3 sec	1억 개 이상의 특허 (100M+ patents)
USPTO API	500ms - 2s	USPTO에 의한 속도 제한 (Rate-limited)
인덱스 빌드 (GPU) (Index Build (GPU))	3-5 min	NVIDIA CUDA 12.8
인덱스 빌드 (Apple Silicon) (Index Build (Apple Silicon))	8-12 min	MPS 가속 (MPS acceleration)
인덱스 빌드 (CPU) (Index Build (CPU))	25-35 min	GPU 없음 (No GPU)

리소스 사용량: 로드된 검색 인덱스는 약 2-4GB의 RAM을 사용하며, 인덱스 파일은 디스크 상에서 500MB-1GB를 차지합니다. GPU가 있는 경우, 가속을 위해 1-2GB의 VRAM을 사용합니다.

이 프로젝트는 현재 개발 중(work in progress)입니다. 대부분의 기능이 작동하지만, 다소 미흡한 부분이 있을 수 있습니다. 기여(Contributions), 이슈(Issues), 그리고 PR(Pull Requests)을 환영합니다.

주의 사항:

PyTorch 설치 순서가 중요합니다. sentence-transformers를 설치하기 전에 PyTorch를 먼저 설치하세요.

Claude Code를 위한 AI 기반 특허 생성 및 분석 시스템

요약

핵심 포인트

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