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MCP Server · 文档知识

AI Document MCP Server

AI驱动的模型上下文协议服务器,用于智能文档处理和与Google Gemini AI集成的聊天功能。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
文档处理JavaScriptAI聊天API集成

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
adi01012002
提供方
adi01012002

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

AI Document MCP Server 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

AI代理MCP服务器

AI驱动的模型上下文协议服务器,用于智能文档处理和与Google Gemini AI集成的聊天。

特性

  • 从PDF和图像中提取文本(OCR)
  • 自动检测文档类型(Aadhaar、PAN、银行对账单等)
  • 具有上下文保留功能的AI聊天
  • 使用文件存储进行会话管理
  • RESTful API端点

先决条件

  • Node.js(v16+)
  • Google Gemini API密钥

🚀 安装指南

按照以下步骤运行Express客户端和MCP服务器。

1.️⃣ 克隆存储库

git clone 

2.️⃣ 设置Express客户端

cd Express-client

再进行

npm install cors express multer

启动Express客户端

node client.js

3.️⃣ 设置MCP服务器

cd ../mcp

再进行

npm install @google/generative-ai @modelcontextprotocol/sdk dotenv express pdf-parse sharp tesseract.js zod

启动MCP服务器

node index.js

环境设置

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key_here

API终点

上传文档

POST http://localhost:4000/upload
# multipart/form-data with 'file' field

聊天

POST http://localhost:4000/chat
# JSON: {"message": "your question", "sessionId": "optional"}

使用示例

# Upload document
curl -X POST http://localhost:4000/upload -F "file=@document.pdf"

# Ask about uploaded document  
curl -X POST http://localhost:4000/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "check my pdf file for predefined rule"}'

项目结构

├──Express-client/
│   ├── client.js  # MCP client + Express API 
|   └── Routes/
|         └── routes.js      # API endpoint
|   
├──mcp/
│    ├── server.js
|    ├── index.js        # Entry  point
|    ├── utils/
|    │   ├── extractText.js    # PDF/OCR text extraction  
|    │   └── openAiExtractor.js 
|    └── .env               
|                            
└──frontend/

可用工具

  • extractTextFromFile -从PDF/图像中提取文本
  • askAboutUploadedText -查询上传的文档
  • runPredefinedChecks -自动文档验证
  • chat -主对话界面

文档类型

自动检测:Aadhaar、PAN、银行对账单、工资单、贷款申请

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文档处理JavaScript本地部署OCRAI聊天RESTfulAPI文件存储

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

读长文档提问

把 PDF、Markdown 和笔记交给模型,按章节追问细节。

整理知识库

把零散资料归档、打标签,检索时更容易命中。

批量出摘要

提取要点,输出能直接引用的段落。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在文档知识场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

AI Document MCP Server 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

AI Document MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

AI Document MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

AI Document MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

AI Document MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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