Практика Городского суда г. Лесного

Регион: Свердловская область.

12 548 актов.

Данные на 9 октября 2026.

Название суда: Городской суд г. Лесного. Код в справочнике кота: 66RS0037.

Актов по годам
ГодКак определён годКоличество
2010Дата акта2
2012Дата акта: 2; Год регистрации дела: 24
2013Дата акта: 1; Год регистрации дела: 12
2014Дата акта3
2015Дата акта: 52; Год регистрации дела: 3991
2016Дата акта: 821; Год регистрации дела: 4541 275
2017Дата акта: 680; Год регистрации дела: 318998
2018Дата акта: 711; Год регистрации дела: 287998
2019Дата акта: 758; Год регистрации дела: 2831 041
2020Дата акта: 988; Год регистрации дела: 3241 312
2021Дата акта: 1 038; Год регистрации дела: 4331 471
2022Дата акта: 1 237; Год регистрации дела: 2661 503
2023Дата акта: 997; Год регистрации дела: 1481 145
2024Дата акта: 857; Год регистрации дела: 1951 052
2025Дата акта: 945; Год регистрации дела: 1731 118
2026Дата акта: 374; Год регистрации дела: 159533
Итого12 548

Категории дел и документов

Категории дел

Найти суд в справочнике

Диалог с ИИ-агентом

  1. Вы пишете ChatGPT или Claude:

    «Попроси кота показать 100 судов из справочника районных судов и найти среди них Городской суд г. Лесного (Свердловская область).»

  2. Агент готовит поиск:

    Агент просматривает справочник страницами по 100 судов: первый cursor=0, каждый следующий берётся из next_cursor предыдущего ответа. Здесь показана страница, содержащая нужный суд.

  3. Предварительный вызов:
    raysud_courts(limit=100, cursor=1500)
    {
      "next_cursor": 1600
    }
  4. Агент вызывает инструмент кота:
    raysud_courts(limit=100, cursor=1600)
  5. Кот возвращает JSON:

    Из 100 судов в ответе показан один суд.

    {
      "найдено": 2066,
      "показано": 100,
      "суды": [
        {
          "код": "66RS0037",
          "суд": "Городской суд г. Лесного (Свердловская область)",
          "регион": "Свердловская область"
        }
      ]
    }
  6. Агент отвечает вам — пример:

    Код суда из ответа: 66RS0037.

Для программистов: прямой вызов API

Подготовка MCP-сессии

YOUR_AMAZINGCAT_TOKEN · YOUR_MCP_SESSION_ID

curl -sS 'https://mcp.amazingcat.net/mcp' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_AMAZINGCAT_TOKEN' \
  -H 'Mcp-Session-Id: YOUR_MCP_SESSION_ID' \
  -H 'MCP-Protocol-Version: 2025-06-18' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-raw '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"raysud_courts","arguments":{"limit":100,"cursor":1600}}}'

API для разработчиков

Что ещё есть в базе кота → · Сквозные примеры поиска