local-only server
The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.
Integrations
Utilizes Poppler Utils (pdfimages) from freedesktop.org for extracting images from PDF construction drawings.
Runs on Node.js 18+ as the foundation for the MCP server, handling document processing and vector search capabilities.
Leverages Ollama's local AI models (nomic-embed-text, phi4, clip) for document processing, metadata extraction, and vector embeddings of construction documents.
🏗️ ClaudeHopper - 人工智能驱动的建筑文档助理
ClaudeHopper 是一款专用的模型上下文协议 (MCP) 服务器,它使 Claude 和其他 LLM 能够通过先进的 RAG(检索增强生成)和混合搜索功能直接与施工文档、图纸和规范进行交互。您可以轻松提出有关施工图纸的问题、查找具体细节并分析技术规范。
✨ 特点
- 🔍 基于矢量的搜索,用于检索针对 CAD 图纸、计划和规格进行优化的施工文档
- 🖼️ 通过视觉搜索根据文本描述查找相似的图画
- 🏢 专门针对建筑行业文档格式的元数据提取
- 📊 通过智能文档分块和分类实现高效的令牌使用
- 🔒 通过本地文档存储和处理实现安全性
- 📈 支持各种绘图类型和建筑学科(结构、土木、建筑等)
🚀 快速入门
先决条件
- Node.js 18+
- Ollama用于本地 AI 模型
- 所需模型:
nomic-embed-text
、phi4
、clip
- 所需模型:
- 克劳德桌面应用程序
- 对于图像提取: Poppler Utils (
pdfimages
命令)
一键设置
- 下载 ClaudeHopper
- 运行安装脚本:
这将:
- 创建必要的目录结构
- 安装所需的 AI 模型
- 处理您的施工文件
- 配置 Claude 桌面应用程序以使用 ClaudeHopper
添加文档
将您的施工文件放在以下文件夹中:
- 图纸:
~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/Drawings/
- 规格:
~/Desktop/PDFdrawings-MCP/InputDocs/TextDocs/
添加文档后,运行:
🏗️ 与 Claude 一起使用 ClaudeHopper
在 Claude 桌面应用程序中尝试以下示例问题:
🛠️ 技术架构
ClaudeHopper 使用多阶段管道来处理施工文件:
- 文档分析:分析 PDF 文档的结构和内容类型
- 元数据提取:人工智能辅助提取项目信息、图纸类型、学科
- 内容分块:智能拆分文档以保持上下文
- 图像提取:从 PDF 中识别和提取绘图图像
- 向量嵌入:为文本和图像创建语义表示
- 数据库存储:用于向量搜索功能的本地 LanceDB 存储
👀 测试图片搜索
要测试图像搜索功能,您可以使用提供的测试脚本:
这将:
- 构建应用程序
- 检查所需的依赖项(例如
pdfimages
) - 使用图纸目录中的图像填充数据库
- 针对图像搜索运行一系列测试查询
您还可以运行单独的测试命令:
📝 可用的搜索工具
ClaudeHopper 提供了几种专门的搜索功能:
catalog_search
:按项目、学科、图纸类型等查找文档。chunks_search
:定位文档中的特定内容all_chunks_search
:搜索整个文档集合image_search
:根据与文本描述的视觉相似性查找图画
可以在image_search_examples.md文件中找到使用图像搜索功能的示例。
📜 许可证
该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息,请参阅LICENSE文件。
This server cannot be installed
由人工智能驱动的 MCP 服务器使 Claude 和其他 LLM 能够通过先进的 RAG 和混合搜索功能直接与施工文档、图纸和规范进行交互。