git clone https://github.com/EEager/pdf-mcp-server.git
cd pdf-mcp-server

docker run -it --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 npm install

docker run --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 npx tsc

# 실행해보고 docker ps -a에서 잘 돌아가는지 확인하세요
docker run -it --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 node dist/index.js

{
  "mcpServers": {
    "pdf-parser": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        // !본인의 pdf-mcp-server 설치 경로로 수정하세요. 아래의 경우 wsl환경의 workspace 경로입니다.
        "-v", "\\\\wsl$\\Ubuntu\\home\\eager\\workspace\\pdf-mcp-server:/app", 

        // !PDF 파일들이 저장된 폴더 경로로 수정하세요. 아래의 경우 cursor_mcp_dir 폴더 밑에 pdf 파일들이 존재합니다. 
        "-v", "D:\\cursor_mcp_dir:/workspace",
        "-w", "/app",
        "node:20",
        "node",
        "dist/index.js"
      ]
    }
  }
}

# 실행 중인 컨테이너 확인
docker ps

# 예시 출력:
# CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND                  CREATED       STATUS       NAMES
# abc123def456   node:20   "node dist/index.js"     2 minutes ago Up 2 minutes suspicious_turing

사용자: "/workspace/document.pdf 파일의 내용을 읽어줄 수 있어?"

응답: PDF 파일에서 추출된 전체 텍스트(최대 100KB)와 페이지 수, 기본 메타데이터가 함께 제공됩니다.
큰 파일은 자동으로 잘림 처리됩니다.

사용자: "/workspace/document.pdf 파일의 5-10페이지만 읽어줄 수 있어?"
또는: "/workspace/document.pdf 파일의 1, 3, 5페이지만 추출해줘"

응답: 지정된 페이지들의 텍스트(최대 200KB)가 페이지별로 구분되어 제공됩니다.

사용자: "/workspace/document.pdf 파일의 메타데이터가 뭐야?"

응답: 제목, 작성자, 생성일, 수정일, 페이지 수와 텍스트 미리보기(200자)가 제공됩니다.

사용자: "/workspace/document.pdf 파일이 유효한 PDF인가?"

응답: 파일 형식, 크기 제한, 접근 가능성을 확인한 검증 결과가 제공됩니다.

{
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf"
}

{
  "isValid": true,
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf",
  "message": "PDF file is valid"
}

{
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf"
}

{
  "text": "Contents\n문서정보1\n00. 입문자들을위한조언(Q&A)2\n00.교육문의8\n00.\n유료\nE‑book\n안내\n9\n00.책과저자소개하기10\n01. [기초] ‑딥러닝을시작하기전에11\n01‑01코랩(Colab)과아나콘다12\n1.아나콘다(Anaconda)설치...",
  "pageCount": 962,
  "title": "딥 러닝 파이토치 교과서 - 입문부터 파인튜닝까지",
  "author": "이 책은 ...님이 구매하신 전자책입니다.",
  "creator": "WikiDocs",
  "producer": "xdvipdfmx (20210609)",
  "creationDate": "D:20250521134136+09'00'"
}

{
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf"
}

{
  "text": "Contents\n문서정보1\n00. 입문자들을위한조언(Q&A)2...[100KB 제한으로 잘림]",
  "pageCount": 962,
  "metadata": { "title": "딥 러닝 파이토치 교과서...", "author": "..." },
  "truncated": true,
  "originalLength": 868068
}

{
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf",
  "startPage": 50,
  "endPage": 60
}

{
  "filePath": "/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf",
  "pageNumbers": [1, 5, 10, 100]
}

{
  "text": "--- 페이지 50 ---\n파이토치 기초 설명...\n\n--- 페이지 51 ---\n텐서 연산에 대한 내용...\n\n--- 페이지 52 ---\n...",
  "pageCount": 962,
  "extractedPages": [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60],
  "metadata": { "title": "딥 러닝 파이토치 교과서...", "author": "..." },
  "truncated": false,
  "originalLength": 15420
}

pdf-mcp-server/
├── src/
│   ├── index.ts          # MCP 서버 진입점
│   ├── pdf-parser.ts     # PDF 파싱 로직
│   └── types.ts          # TypeScript 타입 정의
├── tests/
│   └── pdf-parser.test.ts # Jest 테스트 스위트
├── docs/
│   └── images/           # 문서 이미지
├── dist/                 # 빌드 결과물
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md

# 빌드 (필수)
docker run --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 npx tsc

# 테스트
docker run -it --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 npm test

# 서버 실행 테스트 (선택사항 - Cursor가 자동으로 실행함)
docker run -it --rm -v ~/workspace/pdf-mcp-server:/app -w /app node:20 node dist/index.js

# 실행 중인 컨테이너 확인
docker ps

# 컨테이너 로그 확인 (컨테이너 이름으로)
docker logs <CONTAINER_NAME>

# 실시간 로그 확인
docker logs -f <CONTAINER_NAME>

{"result":{"content":[{"type":"text","text":"{\n  \"isValid\": true,\n  \"filePath\": \"/workspace/01_study/ai_ml/pytorch_deep_learning_Intro.pdf\",\n  \"message\": \"PDF file is valid\"\n}"}]},"jsonrpc":"2.0","id":16}

# MCP 서버 기능 테스트
cd ~/workspace/pdf-mcp-server
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js