文档分析MCP服务器
一个MCP（模型上下文协议）服务器，允许AI助手读取和可视化分析本地文档——PDF、Excel电子表格、CSV文件、Word文档、PowerPoint演示文稿和图像。
不需要API密钥。宿主AI（GitHub Copilot、Claude等）直接进行所有推理。
支持格式
| 格式 | 扩展 | 读取 | 可视化 |
|---|---|---|---|
.pdf | ✅ | ✅ | |
| Excel | .xlsx, .xls | ✅ | ✅ |
| CSV/TSV | .csv, .tsv | ✅ | — |
| JSON | .json | ✅ | — |
| Word | .docx | ✅ | ✅ |
| PowerPoint | .pptx | ✅ | ✅ |
| 纯文本 | .txt, .md | ✅ | — |
| 图片 | .png, .jpg, .jpeg, .gif, .bmp, .tiff, .webp | — | ✅ |
工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_documents | 列出某个目录下的文件，按glob模式筛选 |
document_info | 获取文件的元数据（大小、修改日期、工作表） |
read_document | 使用分页从文档中提取文本内容 |
visual_evaluate_document | 内联返回页面图像，以便AI可以分析图表、表格和图表 |
安装
来自VS Code（推荐）
搜索 docalyze 在MCP服务器库（扩展侧栏→ MCP选项卡），然后单击安装。
来自PyPI
pip install docalyze-mcp-server来自npm
npx docalyze-mcp-server这需要 紫外线 或者安装了pipx——npm包装器调用 uvx 自动运行Python包。
手动设置
添加到您的VS代码 mcp.json （或 settings.json):
{
"servers": {
"docalyze": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["-m", "docalyze_mcp_server"],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}
}或者，如果你通过pip安装并想使用入口点：
{
"servers": {
"docalyze": {
"type": "stdio",
"command": "docalyze-mcp-server"
}
}
}可选依赖关系
基本安装可处理PDF、Excel、CSV、JSON和纯文本。对于其他格式：
# Word documents
pip install docalyze-mcp-server[docx]
# PowerPoint
pip install docalyze-mcp-server[pptx]
# OCR (requires Tesseract installed on your system)
pip install docalyze-mcp-server[ocr]
# Everything
pip install docalyze-mcp-server[all]配置
服务器从可配置的根目录读取文档。设置 DOCUMENTS_ROOT 要更改它的环境变量：
{
"servers": {
"docalyze": {
"type": "stdio",
"command": "docalyze-mcp-server",
"env": {
"DOCUMENTS_ROOT": "/path/to/your/documents"
}
}
}
}如果未设置，则默认为包含服务器脚本的目录。
许可证
麻省理工学院