PDF Reader MCP Server

1. 개요

이 문서는 PDF Reader MCP Server를 설치하고 실행하며, 실제 사용하는 방법을 안내합니다. 이 서버는 PDF 문서를 읽고, 텍스트(Markdown), 이미지, 표를 추출하여 AI에게 제공하는 기능을 수행합니다.

2. 설치 및 실행 (Installation & Execution)

이 프로젝트는 uv 패키지 매니저를 사용하여 의존성을 관리합니다.

2.1. 필수 요구사항

• uv (Python Package Manager)

• Tesseract-OCR (OCR 기능 사용 시 필요)

  • macOS: brew install tesseract tesseract-lang

  • Linux (Ubuntu): sudo apt-get install tesseract-ocr tesseract-ocr-kor

  • Windows: UB-Mannheim/tesseract 설치 관리자 다운로드 후 설치 시 'Korean' 언어 팩 선택

2.2. 환경 설정 (uv)

프로젝트 루트에서 다음 명령어로 가상환경을 생성하고 의존성을 설치합니다.

2.3. 환경 점검

설치된 환경(uv 가상환경)이 올바른지 확인합니다.

2.4. 서버 실행 테스트

터미널에서 직접 실행하여 에러가 없는지 확인합니다.

3. MCP 서버 등록 (Claude Desktop / Antigravity)

클라이언트 설정 파일(claude_desktop_config.json 등)의 mcpServers 섹션에 아래와 같이 추가하십시오.

참고: args의 /YOUR/ABSOLUTE/PATH/TO/... 부분을 실제 프로젝트가 위치한 절대 경로로 변경해야 합니다.

4. 기능 사용 가이드 (Usage)

4.1. MCP Tools

AI 에이전트는 다음 도구들을 사용하여 PDF와 상호작용합니다.

4.2. MCP Resources

URI를 통해 직접 접근할 수도 있습니다.

• URI Pattern: pdf://{absolute_path_to_file}

• 사용법: AI에게 "이 파일 읽어줘: pdf:///Users/me/docs/manual.pdf" 라고 요청하면, 내부적으로 read_resource를 호출하여 처리합니다.

4.3. Prompts

사전 정의된 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

• summarize_pdf: 지정된 PDF를 읽고 요약해줍니다.

5. 테스트 결과 (Verification)

자동화된 단위 테스트를 통해 핵심 모듈(Loader, Extractor, Parser)의 동작을 검증했습니다.

• 로컬 파일 및 URL 로딩 테스트 완료

• 텍스트 및 이미지 추출 테스트 완료

• 통합 파싱 로직 테스트 완료