Практика Железнодорожного районного суда г. Екатеринбурга

Регион: Свердловская область.

13 598 актов.

Данные на 9 октября 2026.

Название суда: Железнодорожный районный суд г. Екатеринбурга. Код в справочнике кота: 66RS0002.

Актов по годам
Год	Как определён год	Количество
2018	Дата акта: 722; Год регистрации дела: 2	724
2019	Дата акта: 1 167; Год регистрации дела: 98	1 265
2020	Дата акта: 2 738; Год регистрации дела: 55	2 793
2021	Дата акта: 2 547; Год регистрации дела: 92	2 639
2022	Дата акта: 1 740; Год регистрации дела: 87	1 827
2023	Дата акта: 1 191; Год регистрации дела: 51	1 242
2024	Дата акта: 1 686; Год регистрации дела: 50	1 736
2025	Дата акта: 910; Год регистрации дела: 34	944
2026	Дата акта: 413; Год регистрации дела: 15	428
Итого		13 598

Категории дел и документов

Дела об административных правонарушениях по КоАП РФ: 10 355 актов.
Уголовные дела: 3 243 актов.

Категории дел

Материалы, разрешаемым в порядке исполнения приговоров и иные в уголовном производстве: 2 351 дел.
Материалы, разрешаемые в порядке исполнения решений и иные в гражданском судопроизводстве: 2 дел.

Найти суд в справочнике

Диалог с ИИ-агентом

Вы пишете ChatGPT или Claude:
«Попроси кота показать 100 судов из справочника районных судов и найти среди них Железнодорожный районный суд г. Екатеринбурга (Свердловская область).»
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.

Предварительный вызов:

raysud_courts(limit=100, cursor=1500)

{
  "next_cursor": 1600
}

Агент вызывает инструмент кота:
```
raysud_courts(limit=100, cursor=1600)
```

Кот возвращает JSON:

Из 100 судов в ответе показан один суд.

{
  "найдено": 2066,
  "показано": 100,
  "суды": [
    {
      "код": "66RS0002",
      "суд": "Железнодорожный районный суд г. Екатеринбурга (Свердловская область)",
      "регион": "Свердловская область"
    }
  ]
}

Агент отвечает вам — пример:
Код суда из ответа: 66RS0002.

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