MCP PDF Server
MCP PDF-сервер
MCP PDF Server — это сервер на основе протокола контекстной модели (MCP), который может эффективно управлять PDF-файлами.
Этот проект был создан для того, чтобы мне, разработчику встроенных систем, было проще читать и резюмировать документы PDF-таблиц непосредственно в инструментах кодирования ИИ, таких как Cursor, или проводить вопросы и ответы, чтобы сделать процесс разработки более удобным. Другими словами, основная цель — помочь ИИ быстро понять содержание PDF-файлов и немедленно предоставить необходимую информацию.
Этот проект состоит из двух основных компонентов:
manager_server : веб-страница на основе FastAPI, которая предоставляет пользователям возможность загружать или скачивать файлы PDF, а также просматривать и управлять списками файлов через веб-интерфейс. Он также предоставляет RESTful API для интеграции с внешними системами.
mcp_server : предоставляет функции поиска по имени файла и извлечения текста на основе PDF-файлов, управляемых manager_server. Извлеченный текст можно связать с внешними системами (например, Cursor и т. д.) через протокол MCP.
Основные характеристики:
Извлечение текста PDF (поддерживает локальные файлы и URL-адреса)
Поиск PDF по имени файла
Просмотр и управление списками PDF-файлов
Поддерживает загрузку/выгрузку PDF-файлов через Интернет
Предоставление RESTful API и веб-сервисов
Возможность подключения к внешним системам (Curator, Cursor и т.д.) по протоколу MCP
Его можно легко интегрировать с внешними системами через RESTful API и веб-интерфейс, а также легко развертывать и эксплуатировать как в Docker, так и в локальных средах. Подходит для автоматизированного управления и поиска различных PDF-документов, таких как технические паспорта, статьи и контракты.
Основные характеристики
Извлечение текста из локальных PDF-файлов и PDF-файлов, доступных по URL-адресу
Предоставляет список PDF-файлов в
/app/datasheetsПредоставляет функцию поиска PDF-файлов по имени файла
Надежное извлечение текста и обработка исключений на основе PyPDF2
Предоставление стандартизированных инструментов MCP на основе FastMCP
Related MCP server: pdf-mcp
Работа с Docker
Создать изображение
docker build -t mcp-pdf-server:1.0.0 .Запуск контейнера
docker run -d \ -v /호스트/경로/데이터:/app/datasheets \ -p 5050:5050 \ -p 5080:5080 \ --name mcp-pdf-server \ mcp-pdf-server:1.0.0Если вы поместите PDF-файл в
/호스트/경로/데이터вы сможете получить к нему доступ из/app/datasheetsвнутри контейнера.Используются порты 5050 и 5080.
При использовании docker-compose
# docker-compose.yml의 /path/to/your/datasheets를 실제 PDF 폴더 경로로 수정하세요. docker-compose up -d --build
Запуск непосредственно локально (Python)
Установка зависимостей
pip install -r requirements.txtЗапуск сервера
python mcp_server/mcp_pdf_server.py # 또는 uvicorn manager_server.main:app --host 0.0.0.0 --port 5080
Описание инструмента MCP (API)
read_local_pdf
Извлеките текст, указав путь к локальному PDF-файлу.read_url_pdf
Введите URL-адрес PDF-файла и извлеките из него текст.список_pdf_серверов
Возвращает список всех PDF-файлов в каталоге/app/datasheets.сервер_pdf_поиск
Введите имя файла, найдите PDF-файл на сервере и извлеките текст из этого PDF-файла.
Руководство по маршруту
Данные PDF должны быть расположены по пути
/app/datasheets(внутри контейнера Docker).При использовании Docker смонтируйте папку PDF хоста в
/app/datasheets.Исходный код находится в
/app/mcp_server(внутри контейнера).
Лицензия
Лицензия Apache 2.0
Автор: Dev91
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Generate PDFs from templates via AI chat. Works with Claude, ChatGPT, Cursor, and any MCP client.
Hosted MCP server: convert PDFs to clean, LLM-ready Markdown with tables, formulas and OCR.
The CustomGPT.ai MCP server is a fully managed, RAG-powered endpoint that connects large language models with private knowledge bases and external data sources. It provides tools for retrieval-augmented generation queries (send_message), data ingestion (upload_file), and source listing, enabling AI agents to query private documents like PDFs with high accuracy and real-time citations.
Related MCP Servers
- AlicenseAqualityCmaintenanceAn MCP server for reading, rendering, and searching PDF files, specifically optimized for LLMs to extract text, tables, and technical diagrams. It enables metadata retrieval, multi-format text extraction, and page-to-image rendering using PyMuPDF.579MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceA Model Context Protocol server that enables AI agents to read, search, and extract content from PDF files.131,183 PyPI148MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA Model Context Protocol (MCP) server that provides powerful RAG (Retrieval-Augmented Generation) capabilities for PDF documents. This server uses ChromaDB for vector storage, sentence-transformers for embeddings, and semantic chunking for intelligent text segmentation.MIT
- FlicenseBqualityDmaintenanceA Model Context Protocol server that enables listing and reading PDF documents from a configured directory, extracting text content for MCP clients like Claude Desktop.2-