](https://mseep.ai/app/everaldo-mcp-mistral-ocr)
MCP Mistral OCR
](https://smithery.ai/server/@everaldo/mcp-mistral-ocr)
MCP服务器，使用Mistral AI的OCR API提供OCR功能。此服务器可以处理本地文件和URL，支持图像和PDF。
特性
- 使用Mistral的OCR处理本地文件（图像和PDF）
- 使用明确的文件类型规范处理来自URL的文件
- 支持多种文件格式（JPG、PNG、PDF等）
- 结果保存为带时间戳的JSON文件
- Docker容器化
- UV包装管理
环境变量
MISTRAL_API_KEY：您的Mistral AI API密钥OCR_DIR：本地文件处理的目录路径。在容器内部，这总是映射到/data/ocr
安装
通过Smithery安装
通过以下方式自动安装Claude Desktop的Mistral OCR 史密瑟里:
npx -y @smithery/cli install @everaldo/mcp/mistral-crosswalk --client claude使用Docker
- 构建Docker镜像：
docker build -t mcp-mistral-ocr .- 运行容器：
docker run -e MISTRAL_API_KEY=your_api_key -e OCR_DIR=/data/ocr -v /path/to/local/files:/data/ocr mcp-mistral-ocr本地开发
- 安装UV包管理器：
pip install uv- 创建并激活虚拟环境：
uv venv
source .venv/bin/activate # On Unix
# or
.venv\Scripts\activate # On Windows- 安装依赖项：
uv pip install .Claude桌面配置
将此配置添加到claude_desktop_config.json中：
{
"mcpServers": {
"mistral-ocr": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MISTRAL_API_KEY",
"-e",
"OCR_DIR",
"-v",
"C:/path/to/your/files:/data/ocr",
"mcp-mistral-ocr:latest"
],
"env": {
"MISTRAL_API_KEY": "",
"OCR_DIR": "C:/path/to/your/files"
}
}
}
}可用工具
1.process_local_file
处理配置的OCR_DIR目录中的文件。
{
"name": "process_local_file",
"arguments": {
"filename": "document.pdf"
}
}2.process_url_file
处理来自URL的文件。需要明确的文件类型规范。
{
"name": "process_url_file",
"arguments": {
"url": "https://example.com/document",
"file_type": "image" // or "pdf"
}
}输出
OCR结果以JSON格式保存在 output 目录内 OCR_DIR每个结果文件都使用以下格式命名：
- 对于本地文件：
{original_filename}_{timestamp}.json - 对于URL：
{url_filename}_{timestamp}.json或url_document_{timestamp}.json如果在URL中找不到文件名
时间戳格式为 YYYYMMDD_HHMMSS.
支持的文件类型
- 图片：JPG、JPEG、PNG、GIF、WebP
- 文档：Mistral OCR支持的PDF和其他文档格式
局限性
- 最大文件大小：50MB（由Mistral API强制执行）
- 最大文件页数：1000（由Mistral API强制执行）
