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wzx11223344

mcp-doc-analyzer

by wzx11223344
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Python
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文档分析MCP服务器 (mcp-doc-analyzer)

基于 MCP (Model Context Protocol) 协议的文档分析服务器，使用 FastMCP 框架，为 AI 客户端提供文档读取、分析、摘要和统计工具。

功能概览

本服务器提供 21 个工具，分为四大类：

类别

工具数

说明

文档读取

6

文本文件、CSV、JSON 读取，文件头尾读取，目录列表

文本分析

6

词频统计、关键词提取、句子分析、可读性评分、情感分析、语言检测

摘要工具

4

抽取式摘要、文本统计、相似句子检测、自动大纲

数据统计

5

描述性统计、频率分布、相关性分析、趋势分析、异常值检测

Related MCP server: mcp-pdf-tools

项目结构

mcp-doc-analyzer/
├── server.py                    # MCP Server 入口
├── mcp_doc_analyzer/
│   ├── __init__.py              # 包初始化
│   ├── reader.py                # 文档读取工具（6个）
│   ├── analyzer.py              # 文本分析工具（6个）
│   ├── summarizer.py            # 摘要工具（4个）
│   ├── statistics.py            # 统计工具（5个）
│   └── utils.py                 # 工具函数
├── README.md                    # 项目说明（本文件）
├── SKILL.md                     # 技能文档
└── requirements.txt             # Python 依赖

安装

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

依赖列表：

  • mcp - MCP 协议核心库（含 FastMCP）

  • numpy - 数值计算

  • scipy - 科学计算（统计模块）

  • jieba - 中文分词

  • scikit-learn - TF-IDF 关键词提取

2. 运行服务器

python server.py

3. 配置 MCP 客户端

在 MCP 客户端（如 Claude Desktop）配置文件中添加：

{
    "mcpServers": {
        "doc-analyzer": {
            "command": "python",
            "args": ["/path/to/mcp-doc-analyzer/server.py"]
        }
    }
}

工具列表

文档读取工具

工具名

参数

说明

read_text_file

path: str

读取纯文本文件（txt/md/log）

read_csv_file

path: str, max_rows: int=100

读取CSV文件，返回结构化摘要

read_json_file

path: str

读取JSON文件，返回格式化摘要

read_file_head

path: str, n_lines: int=10

读取文件头部N行

read_file_tail

path: str, n_lines: int=10

读取文件尾部N行

list_directory

path: str, pattern: str="*"

列出目录文件（支持glob）

文本分析工具

工具名

参数

说明

word_frequency

text: str, top_n: int=20

词频统计（中英文分词）

extract_keywords

text: str, top_n: int=10

关键词提取（TF-IDF）

sentence_analysis

text: str

句子分析（数量/长度/最长/最短）

readability_score

text: str

可读性评分（Flesch-Kincaid改编）

sentiment_analysis

text: str

情感分析（正面/负面/中性）

language_detect

text: str

语言检测（中/英/日/韩/混合）

摘要工具

工具名

参数

说明

extractive_summary

text: str, num_sentences: int=3

抽取式摘要（TextRank）

text_statistics

text: str

文本统计（字数/词数/句数/段落/阅读时间）

find_similar_sentences

text: str, threshold: float=0.5

相似句子检测

text_outline

text: str

自动大纲提取

数据统计工具

工具名

参数

说明

describe_numeric

values: list

描述性统计（均值/标准差/四分位）

frequency_distribution

values: list, bins: int=10

频率分布

correlation_analysis

x: list, y: list

相关性分析（Pearson/Spearman）

trend_analysis

values: list

趋势分析（线性回归/R²）

outlier_detection

values: list, method: str="iqr"

异常值检测（IQR/Z-score）

技术栈

  • MCP 协议：使用 FastMCP 框架创建标准 MCP 服务器

  • 中文分词：jieba（支持精确模式和搜索引擎模式）

  • 关键词提取：jieba.analyse + scikit-learn TfidfVectorizer

  • 数值计算：numpy 矩阵运算

  • 统计分析：scipy.stats（Pearson/Spearman/Kendall相关，线性回归）

  • 摘要算法：TextRank（基于 PageRank 的句子排序算法）

返回格式

所有工具均返回 Markdown 格式字符串，包含：

  • 结构化表格（使用 Markdown 表格语法）

  • 统计指标和数值

  • 解读说明

  • 数据预览

开发

代码规范

  • 所有工具有类型提示和 docstring

  • 使用 FastMCP 装饰器 @mcp.tool()

  • 返回字符串（Markdown 格式）

  • 模块化设计，各功能分离

验证

python -m py_compile server.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/__init__.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/utils.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/reader.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/analyzer.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/summarizer.py
python -m py_compile mcp_doc_analyzer/statistics.py

许可证

MIT License

This server cannot be installed

F
license - not found
-
quality - not tested
B
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

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

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