How do I use pdf-rescue-mcp?

1. Click on "Deploy Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@pdf-rescue-mcp 救援这本扫描版中文PDF书籍并检查质量" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

pdf-rescue-mcp

by albertm88

Overview Schema Source Related Servers Discussions Admin

Python

中文 PDF 书籍救援 MCP

中文 | English

面向中文书籍 PDF 的本地 MCP 服务与命令行工具。支持扫描版 PDF 的 OCR 文本提取、质量巡检、断点续传和批量处理。

当前发布线：1.0.0 · 架构文档

快速开始

第一步：环境准备

必需项

需求	最低版本	说明
Python	3.11	下载地址，安装时勾选"添加到 PATH"
uv	最新	Python 包管理器，安装指南，安装后重启终端
网络	—	首次运行时需联网下载中文 OCR 模型（约 50-100 MB），后续离线可用

# 验证
python --version   # 应 ≥ 3.11
uv --version       # 应正常输出版本号

平台说明

平台	支持情况
Windows 10/11	✅ 完全支持，CPU + NVIDIA GPU
macOS	✅ CPU 模式可用，GPU 加速需单独验证
Linux	✅ CPU 模式可用，GPU 需自行安装 CUDA 驱动

GPU 加速（可选）

条件	要求
显卡	NVIDIA GTX 10 系列及以上（计算能力 ≥ 6.1），✅ GTX 1060 6G 已验证
驱动	已安装 NVIDIA 驱动，`nvidia-smi` 可正常输出
CUDA	11.8（由 `uv sync --extra ocr-gpu` 自动安装，无需手动配置）
显存	建议 ≥ 4 GB（GTX 1060 6G 实测 `book-fast` 3-5 秒/页），显存不足自动降级为 CPU 模式

ocr-gpu 扩展会在 Windows 上自动安装 CUDA 11.8、cuDNN 8.9 等全套 NVIDIA 依赖，无需额外安装 Visual C++ 运行库。

可选外部工具

体检命令会检测以下工具，缺失不影响核心功能：

工具	用途	安装方式
Tesseract	备用 OCR 引擎（PaddleOCR 不可用时降级）	`winget install tesseract` 或 GitHub
Ghostscript	PDF 底层渲染与修复	`winget install ghostscript` 或官网
OCRmyPDF	文本层修复	`pip install ocrmypdf`
qpdf	PDF 结构检查	`winget install qpdf` 或官网
poppler (pdftoppm)	备用 PDF 转图片	`winget install poppler` 或 poppler

首次运行

首次 OCR 提取时，PaddleOCR 会自动从模型库下载 PP-OCRv6 中文识别模型。请保持网络通畅，下载完成后后续均可离线使用。模型缓存在 ~/.paddleocr/ 目录。

第二步：克隆并安装

git clone https://github.com/albertm88/pdf-rescue-mcp.git
cd pdf-rescue-mcp

场景	安装命令	说明
日常使用（CPU）	`uv sync --extra ocr`	适用所有平台
NVIDIA 显卡加速	`uv sync --extra ocr-gpu`	CUDA 11.8，3-5 倍提速

第三步：体检确认

uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 体检

正常输出应包含：CPU 核心数、可用内存、OCR 引擎状态等信息。

第四步：配置 MCP 客户端

生成带绝对路径的配置文件，避免客户端找不到启动脚本。

uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client vscode     --output .vscode/mcp.json
uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client claude     --output ~/claude-mcp.json
uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client cursor     --output ~/cursor-mcp.json
uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client anythingllm --output ~/anythingllm-mcp.json
uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client trae       --output .trae/mcp.json
uv run python scripts/generate_mcp_config.py --client codex      --output ~/codex-mcp.toml

手动配置：复制 examples/ 下的模板，将 {{PROJECT_ROOT}} 替换为项目绝对路径。VS Code 用户可直接用 examples/mcp-config.vscode.json（${workspaceFolder} 无需替换）。

第五步：开始使用

在 MCP 客户端中直接对 AI 说：

帮我把 D:\扫描书籍\某某书.pdf 转成文字

AI 会自动调用 rescue_pdf 完成 诊断 → 规划 → OCR → 质检 全流程。

📁 处理结果保存在：<PDF 同级目录>/pdf_rescue_output/<书名>-rescue-result/

批量处理书库

适合大量 PDF 批量 OCR 的场景。

# 1. 扫描书库
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 书库扫描 <书库目录>

# 2. 启动批量提取（后台运行，支持断点续传）
uv run python -B scripts/batch_extract_all.py

批量控制器能力：

🔍 自动发现书库中所有 PDF
📊 按 CPU/内存/worker 实时占用动态分配并发
💾 逐页缓存，中断重启自动从断点继续
📈 每 30 秒输出进度报告（已完成/进行中/排队、页数、ETA、资源占用）

自定义书库路径： 修改 scripts/batch_extract_all.py 中的 ROOT 和 OUTPUT 变量。

识别模式

模式	DPI	适用场景	速度（CPU）	速度（GTX 1060 6G）
`book-fast`	180	快速预览、大批量处理	8-30 秒/页	3-5 秒/页
`book-balanced`	220	日常使用 ⭐ 默认	15-45 秒/页	5-10 秒/页
`book-quality`	300	高质量输出	30-90 秒/页	10-20 秒/页
`book-forensic`	300+	取证级、低质量扫描件	60-180 秒/页	20-40 秒/页

输出结构

<输出目录>/<书名>-rescue-result/
├── 状态.json              # 实时进度（页数、速度、ETA、引擎）
├── 清单.yaml              # 处理清单和配置
├── 文本/
│   └── 全书.md            # 合并的全文 Markdown
├── 数据/
│   ├── 页面.jsonl         # 逐页文本 + 置信度 + 来源
│   ├── 质量.json          # 质量报告
│   ├── 低置信页.jsonl     # 低置信页详情
│   └── 失败页.jsonl       # 失败页详情
├── 缓存/
│   └── 页面OCR/           # 逐页 OCR 缓存（断点续传）
├── 审计/
│   └── 审计.html          # 可视化质量审计报告
└── 日志/                  # 子进程运行日志

命令行用法

除 MCP 客户端外，也可直接在终端操作：

# ── 诊断 ──
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 体检                    # 环境体检
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 检查 <pdf路径>           # 检查 PDF 类型
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 规划 <pdf路径>           # 规划处理路线

# ── 提取 ──
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 提取 <pdf路径>           # 提取单本书
    --mode book-fast --output-dir <输出目录>

# ── 管理 ──
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 状态 <任务目录>           # 查询进度
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 恢复 <任务目录>           # 恢复中断任务
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 质检 <任务目录>           # 质量巡检

# ── 批量 ──
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 书库扫描 <书库目录>       # 扫描书库
uv run python -m pdf_rescue_mcp.cli 书库提取 <书库目录>       # 批量提取
    --output-dir <输出目录> --mode book-fast

后处理：条目拆分

OCR 完成后，可将全书按百科条目拆分为独立 Markdown 文件：

uv run python scripts/split_into_entries_v2.py <rescue-result目录> <最终输出目录>

输出结构：

<最终输出目录>/<书名>/
├── 前言/
│   └── 前言与凡例.md
├── 条目/
│   ├── 鳖甲.md
│   ├── 冰硼散.md
│   └── ...
└── 索引.md

MCP 工具参考

核心工具

工具	说明
`rescue_pdf`	⭐ 首选入口：自动诊断→规划→提取→质检，传入 PDF 路径即可
`extract_book_text`	提取书籍文本，后台子进程运行，立即返回任务目录
`get_job_status`	查询任务进度（页数、速度、剩余时间、线程健康）
`resume_job`	恢复中断的任务（断点续传）
`cancel_job`	请求任务在当前页边界安全停止
`audit_job_quality`	质量巡检（低置信页、失败页、分裂标题检测）
`get_iteration_plan`	生成版本化的质量/资源改善建议，需人工批准后执行

批量处理

工具	说明
`batch_extract_library`	批量提取书库，后台逐本处理
`get_batch_status`	查看批量进度（完成数/总数、当前书籍、页数、ETA、资源占用）
`stop_batch`	停止批量（当前书籍继续完成）
`scan_pdf_library`	扫描书库，生成 PDF 清单和建议动作

诊断与规划

工具	说明
`run_health_check`	运行体检（CPU/内存/GPU/OCR 依赖）
`inspect_pdf_text_layer`	检查 PDF 文本层（扫描/原生/混合/加密）
`diagnose_pdf`	诊断 PDF 类型、乱码风险、扫描页比例
`plan_pdf_job`	规划处理路线（模式、预计耗时、引擎选择）

证据与词表

工具	说明
`get_page_evidence`	查看指定页的识别文本、置信度、识别块
`export_page_image_evidence`	导出页面渲染图片用于核对
`get_term_glossary`	查看术语词表
`update_term_glossary`	添加术语替换规则

OCR 容量调优

工具	说明
`plan_ocr_capacity_profile`	规划 2/4/6/8 线程与多 worker 吞吐基准
`start_ocr_capacity_profile`	后台执行已规划基准（仅无生产 OCR 时）
`get_ocr_capacity_profile`	查看页吞吐、RSS、线程利用率、质量门禁
`activate_ocr_capacity_profile`	激活推荐策略，仅影响之后新启动的 worker

历史记录

工具	说明
`get_processing_history`	查看处理历史
`share_processing_history`	生成可分享的历史记录（JSON / Markdown / HTML）

架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│  VS Code / TRAE / Codex / AnythingLLM / 其他 MCP Host    │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────┘
                           │ JSON-RPC (stdio)
┌──────────────────────────▼──────────────────────────────┐
│             FastMCP 适配器（stdio 或本机 HTTP）            │
│                                                         │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────┐ │
│  │rescue_pdf│  │ 体检/诊断 │  │ 状态查询  │  │ 批量管理 │ │
│  └────┬─────┘  └──────────┘  └──────────┘  └────┬────┘ │
│       │                                         │      │
│  ┌────▼─────────────────────────────────────────▼────┐ │
│  │ LocalSupervisor / TaskStore / ProcessController  │ │
│  │  ┌─────────────────────────────────────────────┐  │ │
│  │  │ 监管层：本机 SQLite 租约 + 心跳 + 页级前进    │  │ │
│  │  │ 失联/卡页 → 安全停止 → 断点恢复              │  │ │
│  │  └─────────────────────────────────────────────┘  │ │
│  └────────────────────────┬──────────────────────────┘ │
└───────────────────────────┼─────────────────────────────┘
                            │ subprocess.Popen
┌───────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│               子进程（隔离 OCR）                          │
│  python -u -m pdf_rescue_mcp.cli 提取                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────┐ │
│  │ 渲染页面  │→│ PaddleOCR │→│ 原子状态/缓存 │→│ 页级事件 │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └─────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

1.0 三层运行架构

层级	机制	参数
业务层	独立 OCR 子进程、逐页缓存、原子状态/JSONL	页数、进度、速度、ETA、质量证据
监管层	SQLite WAL 任务账本、fencing lease、心跳与页级前进、进程树收尾	`WATCH_INTERVAL=5s`, `HEARTBEAT_TIMEOUT=90s`, `PROGRESS_TIMEOUT=600s`
迭代更新层	从质量巡检和监管事件生成版本化建议，需人工审核	`get_iteration_plan`, `strategy_version=1.0.0`

跨平台运行目录

监管层默认使用操作系统标准目录（Windows %APPDATA%，macOS ~/Library，Linux XDG）。可设置环境变量覆盖：

# Linux / macOS
export PDF_RESCUE_RUNTIME_ROOT=/path/to/pdf-rescue-runtime

# Windows PowerShell
$env:PDF_RESCUE_RUNTIME_ROOT = "D:\pdf-rescue-runtime"

⚠️ SQLite 数据库仅支持本机磁盘，勿放在网络共享盘或同步盘。

可选：Streamable HTTP 模式

适用于无法启动 stdio 子进程的 MCP 客户端（仅回环地址）：

$env:PDF_RESCUE_MCP_TRANSPORT = "streamable-http"
$env:PDF_RESCUE_MCP_HOST = "127.0.0.1"
$env:PDF_RESCUE_MCP_PORT = "8765"
uv run --locked --extra ocr python -B scripts/start_mcp.py

性能优化

自动检测 CPU 核心数，保留 2 核给系统
NVIDIA GPU：安装 ocr-gpu 扩展，CUDA 加速 3-5 倍

实测平台	配置	模式	速度
AMD Ryzen 7 5800H	8 核 16 线程 · CPU	`book-fast`	8-15 秒/页
NVIDIA GTX 1060	笔记本 6 GB · GPU	`book-fast`	3-5 秒/页

配置参考

以下环境变量和参数可用于精细控制资源分配与监管行为。无需修改源代码，在终端设置后启动即可。

Worker 线程与并发

环境变量 / 参数	默认值	说明
`PDF_RESCUE_OCR_THREADS`	自动（1–4）	每个 OCR worker 的线程数。自动时按物理核心数计算，上限 4
`PDF_RESCUE_MAX_WORKERS`	自动（≤4）	最大并行 worker 数量。自动时按 CPU 核心与内存综合计算

自动线程分配逻辑： 物理核心 ≥ 8 → 4 线程；6–7 核 → 3 线程；4–5 核 → 2 线程；≤3 核 → 1 线程。始终预留 2 个逻辑核心给系统。

Worker 线程预算（按页数自动分配）： <80 页 → 1 线程；≥80 页 → 2 线程；≥200 页 → 3 线程；≥400 页 → 4 线程。

# 示例：强制每个 worker 用 2 线程，最多 3 个并行 worker
$env:PDF_RESCUE_OCR_THREADS = "2"
$env:PDF_RESCUE_MAX_WORKERS = "3"

内存控制

环境变量 / 参数	默认值	说明
`PDF_RESCUE_RESERVE_MEMORY_GB`	2.0 GB	为系统保留的内存，低于此值不再启动新 worker
`PDF_RESCUE_MEMORY_PER_WORKER_GB`	2.0 GB	每个 worker 的预估内存占用，用于计算内存槽位

可用内存槽位 = (可用内存 - 保留内存) ÷ 每 worker 内存。结合 CPU 核心约束取最小值决定实际并发数。

# 示例：大内存机器，每个 worker 分配 4 GB，保留 4 GB 给系统
$env:PDF_RESCUE_RESERVE_MEMORY_GB = "4"
$env:PDF_RESCUE_MEMORY_PER_WORKER_GB = "4"

监管超时机制

参数	默认值	说明
`WATCH_INTERVAL`	5 秒	任务看门狗轮询间隔
`HEARTBEAT_TIMEOUT`	90 秒	Worker 心跳超时：超时无心跳视为失联
`PROGRESS_TIMEOUT`	600 秒	进度超时：存活但无页级推进视为卡死
`STARTUP_TIMEOUT`	120 秒	启动超时：等待 worker 首次心跳
`CANCEL_GRACE`	45 秒	取消宽限期：发送取消信号后等待优雅退出
`MAX_AUTO_RESTART`	1	异常退出后最大自动重启次数

批量控制器

参数	默认值	说明
`PAGE_RATE_SAMPLE_WINDOW`	300 秒	页速采样滑动窗口
`PAGE_RATE_MAX_SAMPLES`	12	页速最大保留样本数
`OBSERVER_TAKEOVER_INTERVAL`	5 秒	被动观察者接管轮询间隔
`CONTROLLER_LEASE_SECONDS`	45 秒	批量控制器本地排他租约 TTL
`LEASE_SECONDS`	45 秒	单任务 MCP 适配器租约 TTL

容量调优门禁

参数	默认值	说明
整机 CPU 安全护栏	92%	调优试验期间 CPU 超过此阈值则拒绝候选方案
吞吐提升阈值	5%	多 worker 方案须比最佳单 worker 基线提升的最低比例
质量回退容忍度	3%	多 worker 方案允许的低置信页比例回退上限

品质阈值

参数	默认值	说明
`LOW_CONFIDENCE_THRESHOLD`	0.9	置信度低于此值触发质量警告
`LOW_CONFIDENCE_RETRY_DPI`	300	低置信页自动重试 DPI
`LOW_CONFIDENCE_MIN_TEXT_RATIO`	0.85	低置信重试的最小文本比例

运行目录

环境变量	默认值	说明
`PDF_RESCUE_RUNTIME_ROOT`	OS 标准目录	监管层运行时持久化根目录（SQLite 账本等）

⚠️ 以上超时、窗口等参数目前为硬编码常量，调优需修改 src/pdf_rescue_mcp/server.py 中 _TaskManager 类属性。后续版本将支持环境变量覆盖。

常见问题

CPU 模式下这是正常速度。可尝试 book-fast 模式（DPI=180），或安装 NVIDIA GPU 扩展（GTX 1060 6G 实测 book-fast 仅 3-5 秒/页）。

每完成一页，OCR 结果缓存到 缓存/页面OCR/*.json。重启时自动跳过已缓存页面。

使用 rescue_pdf 时传入 password 参数。密码不会写入记录文件。

开发

# 安装开发依赖
uv sync --extra ocr --extra dev

# 运行测试
uv run pytest tests/ -v

# 代码检查
uv run ruff check src/

# 启动 MCP 服务器（调试）
uv run python -B scripts/start_mcp.py

许可证

GPL-3.0-or-later · 详见 LICENSE

Available Tools

26 tools

activate_ocr_capacity_profile激活 OCR 容量策略A

显式激活已完成基准给出的建议，供之后启动的批处理 worker 使用。不会热改、重启或中断已经运行的 OCR worker。

Inputs: profile_id (required). Returns: object

audit_job_quality巡检任务质量B

巡检已输出页面或运行中逐页缓存，发现低置信页、缺页、分裂标题残留和图表噪声残留。

Inputs: job_dir (required), max_issues, use_latest_rules. Returns: object

batch_extract_library批量提取书库A

按目录批量提取PDF书籍，在后台调度独立OCR worker，立即返回。用 get_batch_status 查看书本完成数、页数进度和资源调度。并发数会结合CPU线程、系统内存和每个worker的实际占用动态调整；支持断点续传。

Inputs: root (required), mode, resume, max_books, +3 more. Returns: object

cancel_job安全停止任务A

请求正在运行的书籍任务在当前页边界安全停止。请求会持久化；OCR 无响应时监管层会按跨平台进程树策略清理，MCP 不会被阻塞。

Inputs: job_dir (required), reason. Returns: object

diagnose_pdf诊断PDFA

检查PDF类型、乱码风险、扫描页比例和建议处理动作。

Inputs: path (required), password, max_pages. Returns: object

export_page_image_evidence导出页面图像证据B

把指定页渲染成图片，保存到审计目录，并返回图像路径、页面记录和来源PDF；支持密码保护PDF。

Inputs: job_dir (required), page_number (required), dpi, password. Returns: object

extract_book_background后台提取书籍A

启动可恢复的整本书后台提取任务，立即返回任务目录和进程信息，适合长时间扫描书籍。

Inputs: path (required), mode, resume, max_pages, +1 more. Returns: object

extract_book_text提取书籍文本B

提取PDF为可校验的正文、分段文本、页面记录和质量审计。OCR 在独立工作进程中运行，工具立即返回，不会阻塞 MCP。用 get_job_status 查看进度和工作进程心跳。

Inputs: path (required), mode, resume, password, +2 more. Returns: object

get_batch_status查看批量任务状态A

Read-onlyIdempotent

查看批量提取的整体进度，返回书本完成数/总数、当前书籍运行时间、剩余时间、总处理页数、处理进度、处理速度，以及固定监测格式中的逐 worker 任务列表（v=完成，-=执行中）。每个活动 worker 都包含监督层实际页速、真实心跳确认 PID、OCR线程预算、进程线程、CPU整机占比、CPU等效核心和RSS内存。总 CPU 比例按整机逻辑 CPU 归一化，不把多核累计值误报为百分比。

Inputs: no named parameters. Returns: object

get_iteration_plan查看迭代改善计划A

基于当前任务状态、质量巡检和监管事件生成版本化改善建议。该工具只提出可审计建议，绝不会自动改写OCR规则、更新代码或重跑任务。

Inputs: job_dir (required), max_issues, strategy_version. Returns: object

get_job_status查看任务状态B

Read-onlyIdempotent

读取书籍提取任务的运行时间、剩余时间、书籍名、总处理页数、处理进度、处理速度、CPU/内存资源占用率，以及低置信页、失败页和质量报告位置。监测以独立工作进程的心跳为准，不会把 Windows 包装器 PID 当作 OCR 进程。

Inputs: job_dir (required), stalled_after_seconds. Returns: object

get_ocr_capacity_profile查看 OCR 容量基准A

读取容量基准的候选、逐 worker 线程资源样本、页吞吐、质量门禁和建议；不改变任何运行中任务。

Inputs: profile_id (required). Returns: object

get_page_evidence查看页面证据B

读取指定页的识别文本、置信度、识别块和警告。

Inputs: job_dir (required), page_number (required), include_blocks. Returns: object

get_processing_history查看处理历史B

汇总指定目录下的PDF处理历史、状态、页数和质量指标；默认隐藏本地完整路径。

Inputs: root (required), status, source_pdf, max_records, +1 more. Returns: object

get_term_glossary查看专业术语词表A

返回当前可审计的书名限定词表，供智能体依据页面证据补充明确错字。

Inputs: no named parameters. Returns: object

inspect_pdf_text_layer检查PDF文本层C

判断PDF是否已经包含完整可用文本层，识别扫描、混合、损坏和密码保护PDF。

Inputs: path (required), password, max_pages. Returns: object

plan_ocr_capacity_profile规划 OCR 容量基准A

规划 1/2/3/4 线程单 worker 与多 worker 的隔离 OCR 吞吐基准。只创建配置和私有样本计划；发现任意生产 OCR 正在运行时会标记为延期，不会占用当前任务资源。

Inputs: source_pdf (required), mode, max_workers, sample_pages, +2 more. Returns: object

plan_pdf_job规划处理任务B

根据当前设备和PDF状态规划速度与品质平衡的处理路线；密码不会写入记录。

Inputs: path (required), password, max_seconds, target_quality. Returns: object

rescue_pdfPDF一键救援A

首选入口：直接处理用户关于单个PDF的请求，不要让用户选择内部工具。传入PDF路径和用户原话，会自动诊断、规划，并按文档类型和预计耗时完成前台提取或启动可恢复后台任务；也可用同一入口查询进度、质检、恢复任务和查看页面证据。前台提取时每页实时推送进度（页数、百分比、剩余时间）。

Inputs: mode, path, job_dir, request, +7 more. Returns: object

resume_job恢复任务A

检查任务是否疑似中断；确认中断后复用逐页缓存，从断点继续。恢复会启动独立 OCR 工作进程，立即返回，不阻塞 MCP。

Inputs: job_dir (required), mode, force, password, +1 more. Returns: object

run_health_check运行体检A

检查当前设备、内存、显卡和OCR相关依赖，给出推荐处理模式。快速模式不加载OCR模型，立即返回。

Inputs: deep_probe. Returns: object

scan_pdf_library扫描书库B

递归扫描目录中的PDF书籍，抽样检查文本层，生成书库清单和建议输出目录。

Inputs: root (required), max_files, output_dir, inspect_pages. Returns: object

share_processing_history分享处理记录C

生成可分享的处理历史JSON、Markdown和HTML文件，默认脱敏本地路径。

Inputs: root (required), output_dir, max_records, include_sensitive. Returns: object

start_ocr_capacity_profile启动 OCR 容量基准A

在机器没有任何生产 OCR 时后台运行已规划的容量基准。每个候选使用独立、不重叠的私有 PDF 页样本；调用立即返回，OCR 不会阻塞 MCP。

Inputs: profile_id (required). Returns: object

stop_batch停止批量任务A

停止批量提取（当前正在处理的书籍会继续完成，不再启动下一本）。

Inputs: no named parameters. Returns: object

update_term_glossary更新专业术语词表A

依据已核对的页面证据，向书名限定词表加入一条明确错字替换；不支持不确定或跨行替换。

Inputs: right (required), wrong (required), rule_name (required), title_keywords (required). Returns: object

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

Loading tool schema changelog…

Deploy Server

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

B3.3/5.0

Scored 2026-08-02 22:45 across 26 tools

Disambiguation2/5

Several tools have overlapping functions: rescue_pdf serves as a catch-all that duplicates diagnosis, planning, extraction, and monitoring; extract_book_text and extract_book_background are nearly identical; diagnose_pdf, inspect_pdf_text_layer, and plan_pdf_job all analyze PDFs with different angles. Agents will likely misselect among these.

Naming Consistency5/5

All 26 tools use a consistent snake_case verb_noun pattern (e.g., get_job_status, cancel_job, start_ocr_capacity_profile), which is highly predictable and easy to follow.

Tool Count2/5

26 tools is above the 25 threshold, and the count feels inflated by redundant tools like extract_book_text/extract_book_background and four separate OCR capacity profiling tools. The core purpose could be served with fewer, better-differentiated tools.

Completeness4/5

The tool set covers the full lifecycle of PDF diagnosis, extraction, monitoring, recovery, quality auditing, and history sharing, which is thorough. Minor gaps exist, such as no way to delete glossary entries or repair corrupted PDFs directly, but these are workaroundable.

Maintenance

ActivityInactive

ResponsivenessNo recent community issues

Resources

Related MCP Connectors

FixMyScanA
com.fixmyscan
Turn scanned book PDFs and DjVu files into clean, searchable PDFs for Kindle and e-readers.
Image & Video Processing File Systems
71
https://mcp.fixmyscan.com/mcp
PDF Toolkit
com.tensormaster
Convert PDFs/images to Word, Excel, and Markdown. Split, merge, and watermark PDF files.
Workplace & Productivity File Systems
1
https://api.tensormaster.com/pdf/mcp
OCR-AIA
com.ocr-ai
Hebrew and English OCR for PDFs and images: text, key fields and tables, page by page.
Image & Video Processing AI & Machine Learning
31
https://ocr-ai.com/mcp
PDF Text Extractor
io.github.fernandoguiraud16-coder
Extract text, pages and metadata from PDFs in bulk, with OCR for scanned files.
Documentation Access Image & Video Processing Research & Data
1
https://mcp.apify.com/?tools=fguiraud/pdf-text-extractor

Related MCP Servers

Tesseract PDF MCP Server
Image & Video Processing Documentation Access Research & Data
maximdx
F
license
Not graded
quality
D
maintenance
Provides OCR capabilities to extract text from PDF documents using Tesseract, with support for multiple languages including English and Simplified Chinese.
Updated a year ago (2025-07-05 11:47 UTC)
3
-
MCP PDF Reader Server
Documentation Access Research & Data
labeveryday
A
license
Not graded
quality
D
maintenance
Enables comprehensive PDF processing including text extraction, image extraction, and OCR capabilities for reading text within images across multiple languages.
Updated a year ago (2025-06-17 12:34 UTC)
13
MIT
MCP PDF
Developer Tools Documentation Access Research & Data
rsp2k
A
license
Not graded
quality
C
maintenance
Enables AI-powered extraction and analysis of PDF documents with 40+ specialized tools for text, tables, images, layout analysis, security assessment, and document intelligence. Supports both text-based and scanned PDFs with OCR capabilities.
Updated 2 months ago (2026-09-22 16:12 UTC)
385 PyPI
11
MIT
ReadPDFx - OCR PDF MCP Server
App Automation Documentation Access Developer Tools
irev
A
license
Not graded
quality
D
maintenance
Provides intelligent OCR and PDF processing capabilities that automatically detect whether PDFs contain digital text or scanned images and apply appropriate extraction methods. Supports text extraction, OCR processing, structure analysis, and batch operations.
Updated a year ago (2025-11-04 09:11 UTC)
MIT

中文 PDF 书籍救援 MCP

目录

快速开始

第一步：环境准备

必需项

平台说明

GPU 加速（可选）

可选外部工具

首次运行

第二步：克隆并安装

第三步：体检确认

第四步：配置 MCP 客户端

第五步：开始使用

批量处理书库

识别模式

输出结构

命令行用法

后处理：条目拆分

MCP 工具参考

核心工具

批量处理

诊断与规划

证据与词表

OCR 容量调优

历史记录

架构

1.0 三层运行架构

跨平台运行目录

可选：Streamable HTTP 模式

性能优化

配置参考

Worker 线程与并发

内存控制

监管超时机制

批量控制器

容量调优门禁

品质阈值

运行目录

常见问题

开发

许可证

Available Tools

Tool Schema Changelog

TDQS

Maintenance

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Tesseract PDF MCP Server

MCP PDF Reader Server

MCP PDF

ReadPDFx - OCR PDF MCP Server