dsh-read-pdf — servidor MCP + herramienta de línea de comandos para que DSH lea PDFs

Un servidor de lectura de PDF basado en Model Context Protocol: extracción de texto, OCR de chino (escaneados), renderizado de páginas, búsqueda de archivos, bandeja de entrada de arrastrar y soltar, listo para usar. Compatible con cualquier cliente MCP: DSH, Claude Desktop, Codex, Cursor, o tu propia aplicación. Repositorio: https://github.com/xiaoxuPekingUniversity/dsh-read-pdf

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Características

La versión de línea de comandos pdf_tools.py ofrece las mismas capacidades sin depender de un cliente MCP.

Bandeja de entrada PDF Drop (arrastrar y soltar): pdf_drop_server.py es un servicio web local de cero dependencias. Al arrastrar un PDF a la zona de soltar en el navegador, se guarda en la carpeta local; ideal para «alimentar a la IA con material», sin necesidad de que el host admita la subida de archivos adjuntos.

Instalación

pip install -r requirements.txt

Uso

Línea de comandos (CLI)

python pdf_tools.py info    exam.pdf
python pdf_tools.py text    exam.pdf --pages 1-3
python pdf_tools.py ocr     scanned.pdf            # 扫描版中文识别
python pdf_tools.py render  exam.pdf --pages 1-3
python pdf_tools.py find --dir ~/Downloads "期末"

Bandeja de entrada PDF Drop (arrastrar y soltar)

python pdf_drop_server.py --port 8765   # 浏览器打开 http://127.0.0.1:8765

Como servidor MCP

DSH (añadir en profiles/web/cordis.patch.yml):

- insert:
    - id: mcp-pdf
      name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
      config:
        transport: stdio
        serverName: pdf
        command: python
        args:
          - /绝对路径/mcp_pdf_server.py
        failOnStartupError: false

Como complemento nativo de DSH (con interruptor en la página de configuración web, recomendado)

ds-plugin/ ofrece un complemento de host sin compilación, con un interruptor de «Lectura de PDF» en la página de configuración (activa/desactiva la herramienta en tiempo de ejecución). Ver ds-plugin/README.md.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json): ver examples/claude_desktop_config.json.

Escenarios típicos

• Arroja un PDF escaneado a un cliente de IA compatible con MCP → se reconoce automáticamente como texto → se generan análisis/apuntes.

• Combinado con un espacio de trabajo de IA local: la IA llama directamente a pdf_text/pdf_ocr para leer los PDF de la carpeta de materiales.

Plan de desarrollo

• Soporte para más tipos de archivo (docx / xlsx)

• Arrastrar y soltar para subir (arrastrar el PDF directamente al cuadro de chat): requiere que el cliente host admita archivos adjuntos que no sean imágenes. ¡Se aceptan contribuciones!

• Combinar / dividir / conversión por lotes de PDF a imágenes

Related MCP server: MCP Server Knowledge Engine

Inglés

Características

Una CLI (pdf_tools.py) ofrece las mismas capacidades sin ningún cliente MCP. pdf_drop_server.py añade una página web local de bandeja de entrada de arrastrar y soltar de cero dependencias para introducir PDF en un espacio de trabajo de IA (no se necesita soporte de adjuntos por parte del host).

Instalación

pip install -r requirements.txt

Uso

CLI

python pdf_tools.py info    exam.pdf
python pdf_tools.py text    exam.pdf --pages 1-3
python pdf_tools.py ocr     scanned.pdf
python pdf_tools.py render  exam.pdf --pages 1-3
python pdf_tools.py find --dir ~/Downloads "final"

Como servidor MCP — regístralo en cualquier cliente compatible con MCP (DSH, Claude Desktop, Codex…). Consulta examples/ para ver fragmentos de configuración.

Hoja de ruta

• Soporte para más tipos de archivo (docx / xlsx)

• Subida por arrastrar y soltar en interfaces de chat (requiere soporte de adjuntos no imagen por parte del host; se aceptan contribuciones)

• Combinar / dividir / conversión por lotes de PDF

Licencia

MIT