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Glama

MCP Mistral OCR

铁匠徽章

一个使用 Mistral AI 的 OCR API 提供 OCR 功能的 MCP 服务器。该服务器可以处理本地文件和 URL,并支持图像和 PDF。

特征

  • 使用 Mistral 的 OCR 处理本地文件(图像和 PDF)

  • 处理来自具有明确文件类型规范的 URL 的文件

  • 支持多种文件格式(JPG、PNG、PDF等)

  • 结果保存为带有时间戳的 JSON 文件

  • Docker 容器化

  • UV包管理

Related MCP server: Handwriting OCR MCP Server

环境变量

  • MISTRAL_API_KEY :您的 Mistral AI API 密钥

  • OCR_DIR :本地文件处理的目录路径。在容器内部,此目录始终映射到/data/ocr

安装

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Mistral OCR:

npx -y @smithery/cli install @everaldo/mcp/mistral-crosswalk --client claude

使用 Docker

  1. 构建 Docker 镜像:

docker build -t mcp-mistral-ocr .
  1. 运行容器:

docker run -e MISTRAL_API_KEY=your_api_key -e OCR_DIR=/data/ocr -v /path/to/local/files:/data/ocr mcp-mistral-ocr

本地开发

  1. 安装 UV 包管理器:

pip install uv
  1. 创建并激活虚拟环境:

uv venv source .venv/bin/activate # On Unix # or .venv\Scripts\activate # On Windows
  1. 安装依赖项:

uv pip install .

Claude桌面配置

将此配置添加到您的 claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "mistral-ocr": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "MISTRAL_API_KEY", "-e", "OCR_DIR", "-v", "C:/path/to/your/files:/data/ocr", "mcp-mistral-ocr:latest" ], "env": { "MISTRAL_API_KEY": "<YOUR_MISTRAL_API_KEY>", "OCR_DIR": "C:/path/to/your/files" } } } }

可用工具

1. process_local_file

从配置的 OCR_DIR 目录中处理文件。

{ "name": "process_local_file", "arguments": { "filename": "document.pdf" } }

2. process_url_file

处理来自 URL 的文件。需要明确指定文件类型。

{ "name": "process_url_file", "arguments": { "url": "https://example.com/document", "file_type": "image" // or "pdf" } }

输出

OCR 结果以 JSON 格式保存在OCR_DIR output目录中。每个结果文件使用以下格式命名:

  • 对于本地文件: {original_filename}_{timestamp}.json

  • 对于 URL:如果在 URL 中未找到文件名,则为{url_filename}_{timestamp}.jsonurl_document_{timestamp}.json

时间戳格式为YYYYMMDD_HHMMSS

支持的文件类型

  • 图像:JPG、JPEG、PNG、GIF、WebP

  • 文档:PDF 和 Mistral OCR 支持的其他文档格式

限制

  • 最大文件大小:50MB(由 Mistral API 强制执行)

  • 最大文档页数:1000(由 Mistral API 强制执行)

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security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

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MCP directory API

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/everaldo/mcp-mistral-ocr'

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