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MCP Server · 文档知识

MCP Openapi Docx

企业级文档编辑和管理服务器,支持MCP(模型上下文协议)和OpenAPI协议的DOCX文档操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 8
PythonAPI集成文档处理

快速开始

作者 / 组织
Fu-Jie
提供方
Fu-Jie
运行时
Python

工具数量

8

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

3

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

MCP Openapi Docx 属于文档知识类 MCP Server,公开资料标注 8 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

文档知识

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

python -m venv venv

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

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  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 8 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。

详细介绍

MCP-OPENAPI-DOCX

企业级文档编辑和管理服务器,支持用于DOCX文档的MCP(模型上下文协议)和OpenAPI协议。

🌟 特性

  • 完整的DOCX支持:完全支持阅读、写作和编辑Microsoft Word文档
  • MCP协议:为AI驱动的文档操作实施模型上下文协议
  • RESTful API:全面的符合OpenAPI的REST API和Swagger文档
  • 异步架构:采用FastAPI和async/await构建,实现高性能
  • 文档处理:段落、表格、列表、图像、样式等
  • 版本控制:跟踪文档版本并比较更改
  • 模板管理:创建和管理文档模板
  • 导出选项:导出为PDF、HTML、Markdown和纯文本
  • 评论和修订:添加评论并跟踪更改
  • 安全:文档加密、密码保护和权限
  • 后台任务:用于长时间运行的Celery集成
  • 容器化:Docker和Kubernetes就绪

📋 目录

🚀 安装

先决条件

  • Python 3.10或更高版本
  • Docker和Docker Compose(可选)
  • PostgreSQL(可选,SQLite可用于开发)
  • Redis(用于Celery任务)

使用pip和venv(推荐)

# Clone the repository
git clone https://github.com/Fu-Jie/MCP-OPENAPI-DOCX.git
cd MCP-OPENAPI-DOCX

# Create virtual environment
python -m venv venv

# Activate virtual environment
# On Linux/macOS:
source venv/bin/activate
# On Windows (Command Prompt):
venv\Scripts\activate.bat
# On Windows (PowerShell):
venv\Scripts\Activate.ps1

# Upgrade pip
pip install --upgrade pip

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# Copy environment configuration
cp .env.example .env

# Run the application
python main.py

使用Docker

# Clone the repository
git clone https://github.com/Fu-Jie/MCP-OPENAPI-DOCX.git
cd MCP-OPENAPI-DOCX

# Start with Docker Compose
docker-compose up -d

# View logs
docker-compose logs -f api

🏃 快速开始

启动API服务器

# Method 1: Using main.py (Recommended)
python main.py

# Method 2: Using uvicorn directly
python -m uvicorn src.api.main:app --reload --port 8000

# Production mode with multiple workers
python -m uvicorn src.api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

访问API

  • API文档: http://localhost:8000/docs
  • ReDoc: http://localhost:8000/redoc
  • OpenAPI架构: http://localhost:8000/openapi.json

启动MCP服务器

# Run MCP server (for AI integrations)
python main.py --mcp

📖 API文档

API为文档管理提供了全面的端点:

核心终点

端点方法描述
/api/v1/documentsGET列出所有文档
/api/v1/documentsPOST创建新文档
/api/v1/documents/{id}GET获取文档详细信息
/api/v1/documents/{id}PUT更新文档
/api/v1/documents/{id}DELETE删除文档

文本操作

端点方法描述
/api/v1/text/{doc_id}/paragraphsGET列出段落
/api/v1/text/{doc_id}/paragraphsPOST添加段落
/api/v1/text/{doc_id}/paragraphs/{idx}PUT更新段落
/api/v1/text/{doc_id}/formatPOST应用格式

表操作

端点方法描述
/api/v1/tables/{doc_id}GET列出表
/api/v1/tables/{doc_id}POST创建表
/api/v1/tables/{doc_id}/{idx}/cellPUT更新单元格
/api/v1/tables/{doc_id}/{idx}/rowPOST添加行

查看完整 API文档 了解完整细节。

🔌 MCP协议

此服务器实现了用于AI集成的模型上下文协议:

可用工具

  • create_document -创建新的DOCX文档
  • open_document -打开现有文档
  • add_paragraph -在文档中添加段落
  • add_table -在文档中添加表格
  • format_text -应用文本格式
  • search_replace -搜索和替换文本
  • export_document -导出为各种格式
  • 还有80多种工具。..

示例用法

# Using MCP client
async with MCPClient("http://localhost:8000/mcp") as client:
    result = await client.call_tool(
        "create_document",
        {"name": "My Document"}
    )

看 MCP协议指南 详细用法。

⚙️ 配置

配置是通过环境变量进行管理的。复制 .env.example 到 .env:

cp .env.example .env

关键配置选项

变量描述默认值
DATABASE_URL数据库连接URLsqlite+aiosqlite:///./docx_db.sqlite
REDIS_URLRedis连接URLredis://localhost:6379/0
SECRET_KEYJWT密钥(生产中需要)
DEBUG启用调试模式false
ENVIRONMENT环境名称development
UPLOAD_DIR上传目录./uploads
MAX_UPLOAD_SIZE最大上传大小(字节)104857600

看 .env.example 所有可用选项。

🛠️ 发展

项目结构

mcp-openapi-docx/
├── src/
│   ├── api/            # FastAPI application
│   │   ├── routes/     # API endpoints
│   │   └── dependencies.py
│   ├── core/           # Core configuration
│   ├── database/       # Database setup
│   ├── handlers/       # DOCX file handlers
│   ├── mcp/            # MCP server
│   ├── middleware/     # HTTP middleware
│   ├── models/         # Data models
│   ├── services/       # Business logic
│   ├── tasks/          # Celery tasks
│   └── utils/          # Utility functions
├── tests/              # Test suite
├── docs/               # Documentation
├── alembic/            # Database migrations
├── kubernetes/         # K8s configurations
└── scripts/            # Utility scripts

本地运行

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dev dependencies
pip install -r requirements.txt

# Run linting
ruff check src/
black --check src/
isort --check-only src/

# Run type checking
mypy src/

# Start development server
python main.py
# Or with auto-reload:
python -m uvicorn src.api.main:app --reload

数据库迁移

# Create a new migration
alembic revision --autogenerate -m "description"

# Apply migrations
alembic upgrade head

# Rollback
alembic downgrade -1

🧪 测试

# Run all tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=src --cov-report=html

# Run specific test file
pytest tests/unit/handlers/test_document_handler.py

# Run integration tests
pytest tests/integration/ -v

🚢 部署

Docker Compose(推荐用于开发)

docker-compose up -d

Kubernetes

# Apply configurations
kubectl apply -f kubernetes/

# Check status
kubectl get pods -n docx

手动部署

# Build the image
docker build -t mcp-openapi-docx:latest .

# Run the container
docker run -p 8000:8000 mcp-openapi-docx:latest

看 部署指导 关于生产建议。

🤝 贡献

欢迎投稿!在提交pull请求之前,请阅读我们的投稿指南。

  1. 克隆该仓库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交您的更改(git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推到分支(git push origin feature/amazing-feature)
  5. 打开拉取请求

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

📞 支持

  • 文档: docs/
  • 问题:
  • 讨论:

______________________________________________________________________

由...制作❤️ 面向文档自动化社区

工具与能力

工具数量

8

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

文档编辑Python本地部署DOCX支持OpenAPI企业级AI集成

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 8 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 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

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 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。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Openapi Docx 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Openapi Docx 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Openapi Docx 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。

MCP Openapi Docx 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。

MCP Openapi Docx 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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