GLM OCR MCP服务器
MCP服务器,用于使用Zhpuai GLM-OCR从图像和PDF中提取文本。
用法
{
"mcpServers": {
"glm-ocr": {
"command": "uvx",
"args": ["glm-ocr-mcp"],
"env": {
"ZHIPU_API_KEY": "your_api_key_here",
"ZHIPU_OCR_API_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/layout_parsing"
}
}
}
}使用Claude代码
claude mcp add --scope user glm-ocr \
--env ZHIPU_API_KEY=your_api_key_here \
--env ZHIPU_OCR_API_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/layout_parsing \
-- uvx glm-ocr-mcp与Codex一起使用
使用以下命令添加MCP服务器:
codex mcp add glm-ocr \
--env ZHIPU_API_KEY=your_api_key_here \
--env ZHIPU_OCR_API_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/layout_parsing \
-- uvx glm-ocr-mcp工具
服务器提供了一个工具:
- 提取文本:从本地文件或URL中提取(
png,jpg/jpeg,pdf)
- 默认返回Markdown文本 - 集 return_json=true 返回结构化JSON md_results (包含页面解析详细信息,如 bbox_2d, content, label等等)
参数:
- 文件路径:的本地文件路径或URL
png,jpg/jpeg,或pdf - base64数据:可选数据URL/base64有效载荷(在以下情况下使用
file_path不可用) - start_page_id:可选PDF起始页(从1开始,仅适用于PDF)
- end_page_id:可选PDF结束页(从1开始,仅对PDF有效)
- 返回_儿子:可选布尔值,默认值
false.true返回JSON;false返回Markdown。
例子
# Extract text from local image
extract_text(file_path="./screenshot.png")
# Extract text from local PDF
extract_text(file_path="./document.pdf")
# Extract text from URL image
extract_text(file_path="https://example.com/test.jpg")
# Use base64/data URL
extract_text(base64_data="data:image/png;base64,iVBORw0KGgo...")
# Extract structured layout JSON
extract_text(file_path="https://example.com/test.png", return_json=True)发展
# Create virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate
# Sync dependencies and install current project
uv sync
# Run server for testing
python -m glm_ocr_mcp.serverWindows PowerShell激活:
.venv\Scripts\Activate.ps1项目结构
glm-ocr-mcp/
├── pyproject.toml # Project configuration
├── README.md # Documentation
├── .env.example # Environment variable template
├── src/
│ └── glm_ocr_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── __main__.py # Entry point
│ ├── ocr.py # OCR client
│ └── server.py # MCP server