Skip to main content
Glama
Mavline

docx_mcp_server_ts

by Mavline

DOCX MCP Server

Полнофункциональный MCP-сервер (Model Context Protocol) на TypeScript для универсальной обработки DOCX с полной поддержкой OOXML. Программная обработка документов Word с поддержкой текста, таблиц, изображений, колонтитулов, SDT, комментариев и многого другого.

Возможности

  • Полный доступ к OOXML: чтение/запись частей DOCX на уровне ZIP с полной поддержкой пространств имён

  • Текстовые операции: извлечение, поиск и замена текста с минимальными изменениями (diff)

  • Управление таблицами: вставка/удаление строк, изменение ячеек, операции объединения/разделения

  • Работа с изображениями: добавление встроенных/позиционированных изображений с размерами на основе EMU

  • Структурированные теги данных (SDT): доступ к элементам управления содержимым по тегу или псевдониму

  • Колонтитулы: вывод списка и изменение колонтитулов разделов

  • Отслеживание изменений: принятие/отклонение правок, обработка вставок/удалений

  • Комментарии: управление комментариями документа

  • Метаданные: чтение/запись свойств core и app

  • LRU-кэширование: эффективное управление памятью с кэшированием частей

  • XML без потерь: сохраняет структуру документа с помощью fast-xml-parser

Related MCP server: mcp-office-parser

Установка

npm install
npm run build

Быстрый старт

Запуск сервера

npm start

Сервер будет прослушивать stdin/stdout для сообщений протокола MCP.

Установка и настройка

Claude Code CLI

claude mcp install docx \
  --command node \
  --args /full/path/to/docx_mcp_server_ts/dist/index.js \
  --env LOG_LEVEL=INFO

~/.claude.json (для Claude Code)

Отредактировать ~/.claude.json добавить в раздел "projects":

{
  "projects": {
    "/full/path/to/docx_mcp_server_ts": {
      "mcpServers": {
        "docx": {
          "command": "node",
          "args": ["/full/path/to/docx_mcp_server_ts/dist/index.js"],
          "env": {
            "LOG_LEVEL": "INFO"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Пример для Linux/WSL:

{
  "projects": {
    "/mnt/c/Users/pavelk/Desktop/Projects/MCP-servers/docx_mcp_server_ts": {
      "mcpServers": {
        "docx": {
          "command": "node",
          "args": ["/mnt/c/Users/pavelk/Desktop/Projects/MCP-servers/docx_mcp_server_ts/dist/index.js"],
          "env": {
            "LOG_LEVEL": "INFO"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Инструменты MCP

Управление документами

docx.open

Открывает документ DOCX из файла или base64-буфера.

Входные данные:

{
  "path": "/path/to/document.docx",
  "bufferBase64": "..."  // OR provide base64 data
}

Выходные данные:

{
  "docId": "uuid-string",
  "parts": ["word/document.xml", ...],
  "props": { "core": {}, "app": {} }
}

docx.close

Закрывает документ и освобождает ресурсы.

Входные данные: { "docId": "uuid" }

docx.save

Сохраняет документ в файл или возвращает его в виде base64.

Входные данные:

{
  "docId": "uuid",
  "path": "/output/path.docx",  // optional
  "returnBase64": true  // optional
}

docx.list_parts

Выводит список всех частей документа.

docx.part_read / docx.part_write

Чтение/запись отдельных XML-частей для низкоуровневого доступа.

Текстовые операции

docx.get_text

Извлекает весь текст из документа.

Входные данные: { "docId": "uuid", "scope": "document|headers|footers|all" }

docx.replace_text

Заменяет текст с сохранением структуры run.

Входные данные:

{
  "docId": "uuid",
  "match": "search text",
  "replace": "replacement",
  "mode": "literal|regex",
  "where": "document|headers|footers|all"
}

Выходные данные: { "replaced": 5 }

docx.find

Находит текст с контекстом.

Выходные данные:

{
  "hits": [
    {
      "text": "found text",
      "context": "...found text...",
      "offset": 150
    }
  ]
}

Операции с таблицами

docx.tables_list

Выводит список всех таблиц с размерами.

Выходные данные:

{
  "tables": [
    {
      "tableXPath": "//w:tbl[1]",
      "rows": 5,
      "colsApprox": 3
    }
  ]
}

docx.table_edit

Выполняет операции с таблицей.

Входные данные:

{
  "docId": "uuid",
  "tableXPath": "//w:tbl[1]",
  "op": {
    "kind": "setCellText",
    "row": 0,
    "col": 0,
    "text": "new value"
  }
}

Поддерживаемые операции:

  • { "kind": "setCellText", "row": number, "col": number, "text": string }

  • { "kind": "insertRow", "at": number }

  • { "kind": "deleteRow", "at": number }

  • { "kind": "insertCol", "at": number }

  • { "kind": "deleteCol", "at": number }

Структурированные теги данных (SDT)

docx.sdt_get

Получает содержимое элемента управления содержимым.

Входные данные: { "docId": "uuid", "tagOrAlias": "control_tag" }

Выходные данные:

{
  "xml": "<w:p>...</w:p>",
  "textPreview": "Control content..."
}

docx.sdt_put

Обновляет элемент управления содержимым.

Входные данные:

{
  "docId": "uuid",
  "tagOrAlias": "control_tag",
  "xmlFragment": "<w:p>...</w:p>"
}

Операции с изображениями

docx.images_list

Выводит список всех изображений с метаданными.

Выходные данные:

{
  "images": [
    {
      "rId": "rId4",
      "path": "word/media/image1.png",
      "sizeEMU": { "cx": 914400, "cy": 914400 }
    }
  ]
}

docx.image_add

Вставляет изображение встроенное или привязанное.

Входные данные:

{
  "docId": "uuid",
  "target": {
    "afterParagraphXPath": "//w:p[1]",
    "sdtTagOrAlias": "imageControl"  // OR use SDT
  },
  "image": {
    "path": "/local/image.png",
    "base64": "...",  // OR base64 data
    "filename": "image.png",
    "contentType": "image/png"
  },
  "placement": {
    "kind": "inline"  // OR { "kind": "anchor", "xEMU": 0, "yEMU": 0 }
  },
  "size": {
    "widthMM": 50,
    "heightMM": 50
  },
  "altText": "Description"
}

docx.image_update_position

Обновляет позицию/размер привязанного изображения.

Расширенные операции

docx.styles_get / docx.styles_set

Чтение/запись styles.xml

docx.numbering_get / docx.numbering_set

Чтение/запись numbering.xml

docx.headers_footers_list

Выводит список колонтитулов с информацией о разделах.

docx.headers_footers_get / docx.headers_footers_set

Чтение/запись конкретного верхнего или нижнего колонтитула.

docx.comments_list / docx.comments_add / docx.comments_delete

Управление комментариями документа.

docx.changes_accept_all

Принимает все отслеживаемые изменения (удаляет w:del, разворачивает w:ins).

Выходные данные: { "removedDel": 3, "flattenedIns": 5 }

docx.metadata_get / docx.metadata_set

Чтение/запись свойств документа (core.xml, app.xml).

Преобразование размеров

Сервер обрабатывает преобразования EMU (English Metric Unit) внутри себя:

  • 1 дюйм = 914,400 EMU

  • 1 мм ≈ 36,000 EMU

  • 1 пункт ≈ 12,700 EMU

Примеры

Извлечение и замена текста

// Open document
const openResult = await client.call('docx.open', {
  path: '/tmp/document.docx'
});
const docId = openResult.docId;

// Get text
const textResult = await client.call('docx.get_text', { docId });
console.log(textResult.text);

// Replace text
await client.call('docx.replace_text', {
  docId,
  match: 'old text',
  replace: 'new text',
  mode: 'literal'
});

// Save
await client.call('docx.save', {
  docId,
  path: '/tmp/document-modified.docx'
});

// Close
await client.call('docx.close', { docId });

Изменение таблицы

// List tables
const tablesResult = await client.call('docx.tables_list', { docId });
const tableXPath = tablesResult.tables[0].tableXPath;

// Update cell
await client.call('docx.table_edit', {
  docId,
  tableXPath,
  op: {
    kind: 'setCellText',
    row: 0,
    col: 0,
    text: 'Updated Value'
  }
});

// Insert row
await client.call('docx.table_edit', {
  docId,
  tableXPath,
  op: {
    kind: 'insertRow',
    at: 1
  }
});

Добавление изображения

const fs = require('fs').promises;

const imageBuffer = await fs.readFile('/path/to/image.png');
const base64 = imageBuffer.toString('base64');

await client.call('docx.image_add', {
  docId,
  target: {
    afterParagraphXPath: '//w:p[1]'
  },
  image: {
    base64,
    filename: 'image.png',
    contentType: 'image/png'
  },
  placement: {
    kind: 'inline'
  },
  size: {
    widthMM: 100,
    heightMM: 75
  },
  altText: 'My image'
});

Архитектура

src/
├── index.ts              # MCP server entry point
├── logger.ts             # Logging utility
├── errors.ts             # Error types and codes
├── ooxml/
│   ├── namespaces.ts     # OOXML constants and namespaces
│   ├── emu.ts            # Unit conversion utilities
│   ├── dom.ts            # XML DOM utilities (xmldom + fontoxpath)
│   ├── xmlParser.ts      # FXP parser with order preservation
│   ├── parts.ts          # ZIP part reading/writing
│   ├── rels.ts           # Relationship management
│   ├── text.ts           # Text operations with diff-match-patch
│   ├── tables.ts         # Table manipulation
│   ├── sdt.ts            # Structured Data Tags
│   ├── drawings.ts       # Image handling
│   ├── headersFooters.ts # Header/footer operations
│   ├── comments.ts       # Comment management
│   ├── changes.ts        # Track changes handling
│   ├── styles.ts         # Styles XML access
│   └── numbering.ts      # Numbering XML access
├── store/
│   ├── types.ts          # Store type definitions
│   └── docStore.ts       # Document store with LRU cache
└── mcp/
    └── tools.ts          # MCP tool implementations

Производительность

  • Память: LRU-кэш ограничивает количество кэшируемых частей документа до 50 элементов

  • Общий размер: поддерживает документы до 100 МБ в памяти

  • Частичный доступ: из ZIP анализируются только запрошенные части

  • Минимальные изменения: замена текста сохраняет структуру run, когда это возможно

Ограничения

  • Расчёт макета страницы не выполняется (требуется механизм рендеринга Word)

  • Расширенные преобразования DrawingML доступны только для чтения

  • Макросы VBA и встроенные объекты OLE не поддерживаются

  • Очень большие документы (>500 МБ) могут потребовать потоковой обработки

Разработка

# Install dependencies
npm install

# Type check
npm run type-check

# Build
npm run build

# Run dev server
npm run dev

# Debug with inspector
npm run dev:debug

Журналирование

Управление уровнем журналирования через переменную окружения:

LOG_LEVEL=DEBUG npm start     # Verbose
LOG_LEVEL=INFO npm start      # Default
LOG_LEVEL=WARN npm start      # Warnings only
LOG_LEVEL=ERROR npm start     # Errors only

Поддержка протокола

  • Транспорт: stdio

  • Протокол: MCP (Model Context Protocol)

  • Обработчик: @modelcontextprotocol/sdk

Лицензия

MIT

Ресурсы

Install Server
A
license - permissive license
C
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    A
    maintenance
    An MCP server for reading, editing, and validating Microsoft Word documents with specialized support for track changes, comments, and footnotes. It enables structural auditing, heading extraction, and precise OOXML-level document manipulation through natural language tools.
    100
    42
    MIT
  • A
    license
    D
    quality
    D
    maintenance
    Enables reading, writing, editing, and converting Office documents (ODT, DOCX, ODS, XLSX, PDF, etc.) using MCP tools, with no external dependencies.
    11
    31
    MIT
  • A
    license
    C
    quality
    D
    maintenance
    A unified MCP server for document processing that enables creating, editing, and converting Word documents (DOCX), PDFs, Markdown, and images, with support for templates, formatting, and batch operations.
    100
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to generate, edit, validate, and render Word documents programmatically via MCP, ensuring correct OOXML structure and style.
    3
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Use your own Word templates to convert Markdown → DOCX/PDF/HTML from any MCP-compatible AI.

  • Google Docs MCP Pack — read, create, and edit Google Docs via OAuth.

  • Normalize and convert more than 400 file types via TweekIT's hosted MCP streamable HTTP endpoint.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Mavline/docx_mcp_server_ts'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server