pdf-extract-mcp

Сервер Model Context Protocol (MCP), который извлекает структурированные данные из неструктурированных PDF-документов детерминированно — извлечение обычного текста плюс сопоставление полей по регулярным выражениям/эвристикам, без вызовов LLM API во время извлечения.

Возможности

• Настоящий MCP-сервер — построен на официальном MCP Python SDK (2.x), работает по протоколу через stdio, SSE или streamable HTTP. Проверен сквозным тестом, который запускает реальный сервер с официальным клиентом.

• Извлечение на основе схем — укажите extract_fields на любую JSON Schema и получите структурированный JSON ровно для тех полей, которые вы запросили.

• Детерминированность и прозрачность — сопоставление по регулярным выражениям/эвристикам, без вызовов LLM API, без скрытых затрат и чёрного ящика. Каждое извлечение воспроизводимо и проверяемо.

• Понятные отчёты валидации — validate_against_schema объясняет по каждому полю, почему оно прошло проверку, не прошло или отсутствует.

• Готовые схемы — invoice, resume и purchase_order поставляются готовыми к использованию, плюс синтетические образцы PDF, так что всё можно продемонстрировать сразу из коробки.

• Корректная обработка ошибок — повреждённые PDF, отсутствующие файлы и неверные схемы возвращают структурированные ошибки, а не стек-трейсы.

Related MCP server: StructureAI MCP Server

Что такое MCP и зачем это нужно

Model Context Protocol — это открытый стандарт, который позволяет ИИ-ассистентам (Claude, Cursor и т.д.) вызывать внешние инструменты через постоянное двунаправленное соединение. Вместо того чтобы вставлять текст PDF в чат и просить модель «разобраться», ассистент может напрямую вызвать pdf-extract-mcp, получить структурированный JSON, соответствующий предоставленной вами схеме, и работать с ним. Поскольку извлечение здесь детерминированное (регулярные выражения + эвристики), а не вероятностный вызов модели, каждый результат можно проверить, воспроизвести, и это дёшево. Поэтому он идеально подходит для автоматизированных конвейеров обработки документов (счета — в бухгалтерию, резюме — в ATS, заказы на поставку — в отдел закупок), где нужно знать, почему поле было извлечено именно так.

Установка

cd pdf-extract-mcp
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
make install          # pip install -e ".[dev]"  (installs the console script too)

или, с обычным pip:

pip install -e ".[dev]"

Сервер использует официальный MCP Python SDK (mcp >= 2.x, текущая линия релизов, которая предоставляет API MCPServer). pdfplumber отвечает за извлечение текста, jsonschema — за валидацию, а reportlab генерирует образцы PDF.

При установке также появляется консольный скрипт pdf-extract-mcp, так что вы можете запускать сервер откуда угодно с помощью:

pdf-extract-mcp                     # stdio (default)
pdf-extract-mcp --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8000

Запуск

python server.py

Это запускает MCP через stdio (режим по умолчанию, который ожидают Claude Code / Claude Desktop). Вы также можете опубликовать его как сетевой сервис:

python server.py --transport streamable-http --host 127.0.0.1 --port 8000
python server.py --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8001

Подключение к Claude Code / Claude Desktop

Claude Code — добавьте .mcp.json в корень вашего проекта:

{
  "mcpServers": {
    "pdf-extract": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/pdf-extract-mcp/server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

Claude Desktop — добавьте тот же блок в конфигурацию Claude Desktop (claude_desktop_config.json, который находится в ~/Library/Application Support/Claude/ на macOS):

{
  "mcpServers": {
    "pdf-extract": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/pdf-extract-mcp/server.py"]
    }
  }
}

Перезапустите клиент после сохранения. Вы должны увидеть три новых инструмента: extract_fields, validate_against_schema и list_supported_document_types.

Инструменты

Аргумент schema инструмента extract_fields принимает объект JSON Schema, имя встроенной схемы (например, "invoice") или путь к .json-файлу схемы. Встроенные схемы находятся в schemas/:

• invoice — vendor_name, invoice_number, total_amount, due_date (обязательные) + issue_date, customer_name

• resume — name, email (обязательные) + phone, skills

• purchase_order — po_number, vendor_name, total_amount (обязательные) + issue_date, customer_name

Пример работы

Сначала сгенерируйте образцы PDF (они уже есть в репозитории; можно перегенерировать в любой момент с помощью):

python sample_pdfs/generate_samples.py

Теперь вызовите extract_fields для образца счёта, используя имя встроенной схемы invoice. В Claude Code можно просто сказать: «извлеки поля из sample_pdfs/invoice.pdf с помощью схемы invoice»; под капотом при этом выполняется вызов инструмента, эквивалентный:

{
  "name": "extract_fields",
  "arguments": {
    "pdf_path": "/absolute/path/to/pdf-extract-mcp/sample_pdfs/invoice.pdf",
    "schema": "invoice"
  }
}

Фактический ожидаемый результат:

{
  "ok": true,
  "data": {
    "vendor_name": "Acme Widgets Corp",
    "invoice_number": "INV-2024-0087",
    "total_amount": 1750.0,
    "due_date": "April 1, 2024",
    "issue_date": "March 1, 2024",
    "customer_name": "Globex Industries"
  },
  "text_length": 372
}

Передача данных в validate_against_schema с той же схемой:

{
  "ok": true,
  "valid": true,
  "passed": ["customer_name", "due_date", "invoice_number", "issue_date", "total_amount", "vendor_name"],
  "failed": [],
  "missing": [],
  "summary": "Valid: all 6 present field(s) conform to the schema.",
  "error": null
}

Запустите это напрямую из Python, чтобы увидеть вживую:

import json
from tools.extract import extract_fields
from tools.validate import validate_against_schema

schema = json.load(open("schemas/invoice.json"))
result = extract_fields("sample_pdfs/invoice.pdf", schema)
print(result["data"])
print(validate_against_schema(result["data"], schema))

Как работает регистрация инструментов MCP в server.py

Это сердце проекта, поэтому стоит точно понять, что SDK делает за вас.

1. Создайте объект сервера.

from mcp.server.mcpserver import MCPServer

mcp = MCPServer(
    "pdf-extract-mcp",
    title="PDF Extract MCP",
    description="Deterministic structured-data extraction from PDF documents",
    version="0.2.0",
)

MCPServer — это класс сервера из mcp SDK 2.x. Он реализует проводной протокол MCP: умеет отвечать на JSON-RPC-сообщения, которые клиент отправляет во время рукопожатия MCP (initialize, tools/list, tools/call и т.д.). Аргументы конструктора — это метаданные: имя сервера (обязательно для рукопожатия по протоколу), а также необязательные title/description/version, которые клиенты могут показывать пользователю.

2. Зарегистрируйте каждый инструмент с помощью декоратора.

@mcp.tool()
def extract_fields(pdf_path: str, schema: dict) -> dict:
    """Extract structured fields from an unstructured PDF ..."""
    return _extract_fields(pdf_path, schema)

Декоратор выполняет за вас три задачи:

• Регистрация имени — имя функции extract_fields становится именем инструмента, которое клиент использует для его вызова. (Его можно переопределить с помощью @mcp.tool(name="...").)

• Вывод схемы — SDK анализирует аннотации типов функции (pdf_path: str, schema: dict) и автоматически генерирует JSON-схему входных данных инструмента. Именно поэтому MCP-клиент ещё до вызова знает, что pdf_path — строка, а schema — объект. Это тот же подход, что использует FastAPI: типы и есть контракт.

• Описание — docstring становится описанием инструмента; Claude читает его, чтобы решить, когда вызывать инструмент и с какими аргументами.

Итак, когда клиент спрашивает сервер «что ты умеешь?» (tools/list), SDK отвечает именем, описанием и выведенной входной схемой для каждой декорированной функции — никакой ручной таблицы регистрации, которую нужно синхронизировать.

3. Тело функции — это просто Python.

Когда клиент вызывает инструмент (tools/call с аргументами), SDK десериализует JSON-аргументы, вызывает вашу функцию с ними и сериализует возвращаемое значение обратно в протокол. Возвращаемое значение — это то, что видит клиент. Именно поэтому инструменты всегда возвращают обычные JSON-совместимые словари и никогда не выбрасывают исключений: исключение превратилось бы в непрозрачную ошибку протокола, а структурированный словарь {"ok": false, "error": "..."} — это то, что Claude может прочитать и на что может отреагировать. Сама логика извлечения/валидации находится в tools/extract.py и tools/validate.py, поэтому её можно покрывать юнит-тестами без MCP-клиента.

4. Запустите.

if __name__ == "__main__":
    main()   # argparse -> mcp.run(transport="stdio")

mcp.run(transport="stdio") запускает цикл протокола: читает запросы JSON-RPC, разделённые переводами строк, из stdin, направляет их зарегистрированным инструментам и записывает ответы в stdout. Это и есть весь сервер — ни HTTP-фреймворка, ни маршрутов, ни ручной обработки запросов. (Для streamable-http / sse тот же вызов run() запускает внутреннее ASGI-приложение.)

Ещё одна деталь, на которую стоит обратить внимание: extract_fields использует небольшой вспомогательный хелпер _load_schema, который принимает словарь схемы, имя встроенной схемы или путь к файлу, — так что один и тот же инструмент работает как с "invoice", так и с полным объектом схемы. Сама функция извлечения остаётся строгой (только dict), а удобные преобразования выполняет серверный слой.

Как работает извлечение (детерминированно и прозрачно)

1. Извлечение текста — pdfplumber открывает PDF и извлекает обычный текст с каждой страницы.

2. Сопоставление полей — для каждого свойства в вашей схеме перебирается упорядоченный список регулярных выражений; побеждает первое совпадение (tools/extract.py -> _FIELD_PATTERNS). Сначала идут наиболее специфичные шаблоны, а для неизвестных имён полей используется универсальное сопоставление «Field Name: value» плюс таблица синонимов (_FIELD_ALIASES).

3. Приведение типов — сопоставленные строки приводятся к типу JSON Schema (например, "$1,750.00" -> 1750.0 для "type": "number"; разделение по запятой для массивов). При неудачном приведении используется исходная строка, чтобы не терять данные.

4. Валидация — validate_against_schema повторно проверяет извлечённые данные с помощью пакета jsonschema и сообщает по каждому полю, прошло ли оно проверку, не прошло (с понятным пояснением) или отсутствует.

Поскольку каждый шаг — это обычный код, вы можете точно проследить, почему поле извлеклось или не извлеклось, — никакого чёрного ящика.

Обработка ошибок

Все три инструмента на любом пути возвращают структурированный JSON и никогда не выбрасывают стек-трейс за границу MCP:

• Повреждённый/нечитаемый PDF -> {"ok": false, "error": "Could not read PDF ..."}

• Отсутствующий файл -> {"ok": false, "error": "PDF not found: ..."}

• PDF без извлекаемого текста -> {"ok": false, "error": "... contains no extractable text."}

• Неверная схема (пустая, без свойств или некорректная JSON Schema) -> структурированный ключ ошибки

• Отсутствующие обязательные поля -> перечисляются в "missing"; некорректные значения -> перечисляются в "failed" с пояснениями

Тесты

pytest tests/ -v

19 тестов, покрывающих:

• Успешное извлечение для всех трёх типов документов (invoice, resume, purchase_order)

• PDF с отсутствующими обязательными полями (негативное извлечение)

• Проверка схемы, выявляющая неверный тип поля, отсутствующие обязательные поля, нарушения enum/pattern

• Сценарии ошибок: повреждённый PDF, несуществующий файл, PDF без текста, неверная схема

• Настоящий сквозной MCP-тест (tests/test_mcp_end_to_end.py), который запускает server.py как подпроцесс, подключается через stdio с официальным MCP-клиентом и вызывает все три инструмента по протоколу, — доказывая, что это настоящий MCP-сервер, а не библиотека, притворяющаяся им

Образцы PDF автоматически перегенерируются файлом tests/conftest.py, если они отсутствуют.

Структура репозитория

pdf-extract-mcp/
  server.py                    # MCP server: MCPServer + tool registration + transports
  tools/
    __init__.py
    extract.py                 # pdfplumber text extraction + regex field matching
    validate.py                # jsonschema validation with structured reports
  schemas/
    invoice.json               # pre-built schema: invoice
    resume.json                # pre-built schema: resume
    purchase_order.json        # pre-built schema: purchase_order
  sample_pdfs/
    generate_samples.py        # reportlab generator for the 4 sample PDFs
    invoice.pdf
    invoice_missing_fields.pdf
    resume.pdf
    purchase_order.pdf
  tests/
    conftest.py                # auto-generates sample PDFs if missing
    test_tools.py              # unit tests for extract/validate
    test_mcp_end_to_end.py     # end-to-end test over the real MCP stdio transport
  README.md
  requirements.txt

Устранение неполадок

• ModuleNotFoundError: No module named 'mcp' — вы не в виртуальном окружении: source .venv/bin/activate (или используйте ./.venv/bin/python server.py).

• Ошибки импорта FastMCP — server.py рассчитан на API mcp 2.x (MCPServer). Если в вашем окружении mcp 1.x, переустановите с помощью pip install -U "mcp>=2.0".

• Инструменты не появляются в Claude — перезапустите клиент после изменения конфигурации и убедитесь, что "args" указывает на абсолютный путь к server.py, при необходимости используя python из виртуального окружения в качестве команды.

• Извлечение пропускает поле — добавьте для него шаблон в _FIELD_PATTERNS в tools/extract.py (или используйте универсальное запасное правило «Field Name: value» и таблицу синонимов).