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license-
qualityProvides tools for reading and extracting text from PDF files, supporting both local files and URLs.
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MCP Mistral OCR
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
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
构建 Docker 镜像：
docker build -t mcp-mistral-ocr .
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
安装 UV 包管理器：
pip install uv
创建并激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate # On Unix
# or
.venv\Scripts\activate # On Windows
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}.json或url_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）
This server cannot be installed
hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
使用 Mistral OCR API（付费）在本地或通过 URL 对图像或 PDF 进行 OCR
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