PDF Processor MCP Server
PDF-процессор MCP-сервер
Сервер Model Context Protocol (MCP) для обработки PDF-документов с расширенными функциями, включая извлечение уравнений LaTeX. Этот сервер позволяет Клоду извлекать, обрабатывать и извлекать информацию из PDF-документов, включая математические уравнения LaTeX.
Функции
Извлечение PDF-файлов из URL-адресов
Извлечение текста из PDF-файлов
Распознавание и извлечение уравнений LaTeX
Интеграция с Клодом через MCP
Related MCP server: MCP PDF Reader
Установка
Стандартная установка
pip install -e .Установка для Claude Desktop/Claude Code
Чтобы использовать этот MCP-сервер с Claude Desktop или Claude Code:
Установите инструменты MCP CLI, если они еще не установлены:
pip install "mcp[cli]"Установите сервер с помощью инструмента MCP CLI:
mcp install /path/to/pdf_tool_server.py --with-editable /path/to/mcp_pdf_processorНапример, если вы клонировали этот репозиторий в
~/mcp_pdf_processor:mcp install ~/mcp_pdf_processor/pdf_tool_server.py --with-editable ~/mcp_pdf_processorДля разработки с помощью MCP Inspector:
mcp dev /path/to/pdf_tool_server.py --with-editable /path/to/mcp_pdf_processorВ Claude Desktop теперь вы можете использовать сервер PDF_TOOLS в своих диалогах с помощью следующих команд:
/mcp PDF_TOOLS fetch_pdf url=https://example.com/document.pdf /mcp PDF_TOOLS process_pdf hash_id=<HASH_ID> extract_latex=true /mcp PDF_TOOLS read_processed_pdf filename=<FILENAME>
Использование
Работает автономно
python pdf_tool_server.pyПеременные среды
OUTPUT_DIR: Каталог для хранения обработанных PDF-файлов (по умолчанию:llm_output)PYTHONPATH: Укажите каталог, содержащий пакет mcp_pdf_processor
Использование с Клодом
После регистрации сервера вы можете попросить Клода:
«Загрузить и проанализировать PDF-файл по адресу [URL]»
«Извлечь уравнения LaTeX из PDF-файла по адресу [URL]»
«Кратко изложите содержание PDF-файла по адресу [URL]»
Требования
Для сервера требуются следующие основные зависимости:
Python 3.9 или выше
pymupdf: обработка PDF-файлов и извлечение текстаmcp: поддержка протокола контекста моделиpydantic: Проверка и сериализация данныхaiohttp: Асинхронный HTTP-клиент/серверtorch: Для извлечения уравнений LaTeX (необязательно)pix2tex: Для распознавания уравнений LaTeX (необязательно)
Полный список зависимостей и требований к версиям см. в pyproject.toml
Примеры использования
Вот полный пример рабочего процесса использования PDF-процессора с Claude Desktop:
# 1. Fetch a PDF without reading it
/mcp PDF_TOOLS fetch_pdf url=https://arxiv.org/pdf/2505.05522
# This returns a hash_id, which you'll use in the next step
# 2. Process the PDF with LaTeX extraction
/mcp PDF_TOOLS process_pdf hash_id=<HASH_ID> extract_latex=true
# This returns a filename for the processed output
# 3. Read the processed content
/mcp PDF_TOOLS read_processed_pdf filename=<FILENAME>
# Now Claude can analyze the PDF content, including any LaTeX equationsЛицензия
Массачусетский технологический институт
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
Hosted MCP server: convert PDFs to clean, LLM-ready Markdown with tables, formulas and OCR.
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…
Zotero MCP server for Claude and ChatGPT: search, citations, safe writes, PDF passages and pages.
A Model Context Protocol server for Wix AI tools
Related MCP Servers
- FlicenseAqualityNot gradedmaintenanceA Model Context Protocol server that extracts and processes content from PDF documents, providing text extraction, metadata retrieval, page-level processing, and PDF validation capabilities.41-
- AlicenseAqualityCmaintenanceA Model Context Protocol server that enables the extraction of text, metadata, and embedded images from PDF files. It provides tools for searching text with context, reading specific pages, and counting total pages within a document.716 npm1MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceA high-performance Model Context Protocol server that enables AI agents to extract text, images, and metadata from PDF documents using parallel processing. It features intelligent Y-coordinate content ordering to preserve natural reading flow and supports both local files and URL-based sources.11 npmMIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceA Model Context Protocol server that enables AI agents to read, search, and extract content from PDF files.13967 PyPI150MIT