一个基于MCP服务器的项目，用于创建和编辑PowerPoint演示文稿，支持动态添加幻灯片、图表、表格和AI生成图片。
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一个基于MCP和PyMuPDF构建的PDF表单处理工具包，提供PDF文件查找、表单字段信息提取和可视化功能。
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pip install mcp_pdf_forms
MCP Chat Logger
@smithery/cli
MCP Chat Logger是一个简单而强大的聊天记录保存工具，可以将聊天历史保存为Markdown格式文件，便于后续查看和分享。
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npx -y @smithery/cli install @AlexiFeng/MCP_Chat_Logger --client claude
MCP server for zk
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pip install zk uv\"
Office PowerPoint MCP
@smithery/cli
一个基于python-pptx的全面PowerPoint操作服务器，提供创建、管理和专业设计功能。
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npx -y @smithery/cli install @GongRzhe/Office-PowerPoint-MCP-Server --client claude
MCP server for document format conversion using pandoc.
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pip install uv
HWP-MCP是一个允许AI模型（如Claude）控制HWP文字处理器的协议服务器，支持自动生成、编辑和操作HWP文档。
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pip install -r requirements.txt
一个用于管理Google Keep笔记的MCP服务器，提供查询、创建、更新和删除笔记等功能。
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Joplin MCP Server是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务，为Joplin笔记应用提供搜索、读取、编辑、删除笔记以及Markdown导入功能，并支持与AI助手如Claude的无缝集成。
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pip install -e .
A MCP server for interacting with Bear note-taking software.
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Claude Document MCP Server
@smithery/cli
A lightweight MCP server for processing, editing, and interacting with PDF, Word, Excel, and CSV documents.
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npx -y @smithery/cli install @alejandroBallesterosC/document-edit-mcp --client claude
基于MCP的高性能PDF转Markdown转换服务，支持本地文件和URL链接的批量处理，输出结构化Markdown格式。
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uv run pdf2md
mitmproxy-MCP Server
@modelcontextprotocol/inspector
一个实现简单笔记存储系统的MCP服务器，提供自定义URI方案访问笔记、笔记摘要生成和添加新笔记的功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/lucas/Coding/mitmproxy-mcp run mit...
一个提供非结构化文档处理能力的服务器，使LLM能够从非结构化文档中提取和使用内容。
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pip install -r requirements.txt\"
Model Context Protocol (MCP) server to read a single pdf document
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pip install --user uv
一个基础的MCP服务器，用于与PDF和EPUB文档进行交互。
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PDF.co MCP Server提供PDF.co API功能，通过Model Context Protocol (MCP)使AI助手能够轻松执行各种PDF处理任务，包括转换、编辑、搜索、安全和文件管理。
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pip install uv
支持MCP服务的多平台一键发布工具，可自动将文章发布到多个平台，包括CSDN、掘金、博客园等。
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uv run --directory your/path/to/Arcs-MCP server.py
Doctranslate.io MCP Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供文档翻译、文本翻译和幻灯片创建服务，支持多语言翻译、格式化文本翻译、文档转幻灯片以及翻译历史管理。
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python -m venv venv
Confluence MCP server providing API tools for Atlassian Confluence operations including page management, space handling, and content search with built-in rate limiting and error handling.
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pip install -r requirements.txt