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MCP Server · 设计创作

Ocr Space MCP

OCR.space MCP Server是一个用于从图像和PDF中提取文本的OCR服务,支持多种语言、自动处理大文件和多种输出格式。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 6
图像处理Python文本提取PDF处理

快速开始

作者 / 组织
agentic-ai-forge
提供方
agentic-ai-forge

工具数量

6

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

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2

仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Ocr Space MCP 属于设计创作类 MCP Server,公开资料标注 6 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;接入前要先准备 API Key。

分类

设计创作

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install -e .

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 对应的运行时,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 6 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

OCR.space MCP服务器

Python MCP服务器 OCR空间 -使用OCR从图像和PDF中提取文本。

特性

  • 六个综合工具:

- ocr_file -从本地图像/PDF中提取文本 - ocr_url -从URL处的图像/PDF中提取文本 - ocr_auto - 智能OCR 自动处理超大文件 - split_pdf -将大型PDF拆分为与API兼容的区块 - list_languages -显示支持的OCR语言 - check_tier_status -验证API配置

  • 自动超大文件处理:

- PDF太大?自动按页面分割,OCR每个块,连接结果 - 图像太大?自动压缩,同时保持质量

  • 双层支持:

- 免费层:1 MB限制,美国服务器 - 专业版:5 MB限制,欧盟GDPR合规端点

  • 全面支持API参数:

- 26+种语言,包括自动检测 - 两个OCR引擎(针对不同用例进行了优化) - 表优化模式 - 自动旋转检测 - 可搜索的PDF生成 - 将结果保存为TXT或JSON格式

安装

# With uv (recommended)
uv sync

# With pip
pip install -e .

配置

API密钥

在获取免费API密钥 ocr.space/ocrapi/freekey.

对于PRO功能(较大的文件、欧盟端点),请在以下网址注册 ocr.space/ocrapi.

环境变量

复制 .envrc.example 到 .envrc 并配置:

# Required: Free tier API key
export OCR_SPACE_API_KEY="your-free-api-key"

# Optional: PRO tier for GDPR-compliant EU processing
export OCR_SPACE_PRO_API_KEY="your-pro-api-key"
export OCR_SPACE_PRO_ENDPOINT="https://eu.api.ocr.space/parse/image"

然后启用 direnv allow.

克劳德代码/MCP配置

添加到 .mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "ocr-space": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/ocr-space-mcp", "ocr-space-mcp"],
      "env": {
        "OCR_SPACE_API_KEY": "${OCR_SPACE_API_KEY}",
        "OCR_SPACE_PRO_API_KEY": "${OCR_SPACE_PRO_API_KEY}",
        "OCR_SPACE_PRO_ENDPOINT": "${OCR_SPACE_PRO_ENDPOINT}"
      }
    }
  }
}

OpenCode配置

添加到 opencode.json:

{
  "mcp": {
    "ocr-space": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--project", "/path/to/ocr-space-mcp", "ocr-space-mcp"],
      "env": {
        "OCR_SPACE_API_KEY": "${OCR_SPACE_API_KEY}",
        "OCR_SPACE_PRO_API_KEY": "${OCR_SPACE_PRO_API_KEY}",
        "OCR_SPACE_PRO_ENDPOINT": "${OCR_SPACE_PRO_ENDPOINT}"
      }
    }
  }
}

用法

检查配置

Check my OCR.space tier status

OCR本地文件

Extract text from /path/to/document.pdf
OCR this image using the PRO tier: /path/to/scan.png

参数:

参数说明默认值
file_path图像/PDF路径(必填)-
tierfree 或 profree
languageOCR语言代码eng
ocr_engine1(快速)或2(准确)1
output_path将结果保存到文件-
output_formattxt 或 jsontxt
detect_orientation自动旋转图像false
scale高档低分辨率图像false
is_table针对表格进行优化false
is_create_searchable_pdf生成可搜索的PDFfalse

从URL进行OCR

Extract text from 

大文件的智能OCR(OCR_auto)

这 ocr_auto 工具自动处理超过API大小限制的文件:

OCR this large document: /path/to/big-scan.pdf

它是如何工作的:

  • PDF文件:按页面分割成块,对每个块进行OCR,连接结果
  • 图像:压缩(质量+大小调整)直到低于限制,然后进行OCR

参数: 同 ocr_file,但没有大小限制错误!

仅拆分PDF

如果你只想在没有OCR的情况下分割一个大的PDF:

Split /path/to/large.pdf for free tier processing

在临时目录中创建多个较小的PDF文件(或指定 output_dir).

列出语言

What OCR languages are supported?

支持的语言: 阿拉伯语、保加利亚语、中文(简体/繁体)、克罗地亚语、捷克语、丹麦语、荷兰语、英语、芬兰语、法语、德语、希腊语、匈牙利语、意大利语、日语、韩语、波兰语、葡萄牙语、俄语、斯洛文尼亚语、西班牙语、瑞典语、泰语、土耳其语、乌克兰语、越南语。

使用 language=auto 引擎2用于自动语言检测。

层级比较

功能免费PRO
文件大小限制1 MB5 MB
服务器位置仅限美国欧盟可用
费率限制500/天无限制
GDPR合规性否是(欧盟端点)
价格免费每月30美元

OCR引擎

发动机最适合
发动机1更快的处理速度、亚洲语言、大图像
发动机2自动语言检测、特殊字符、旋转文本

发展

# Install with dev dependencies
uv sync --extra dev

# Run linter
uv run ruff check .

# Format code
uv run ruff format .

# Run tests
uv run pytest -v

# Run tests with coverage
uv run pytest --cov=ocr_space_mcp --cov-report=term-missing

许可证

麻省理工学院-见 许可证

链接

-

工具与能力

工具数量

6

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

OCRPython本地部署文本提取PDF处理图像处理多语言支持

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

出图与改图

按描述生成或修改图像,快速迭代风格。

读取设计稿

读取画布和图层信息,按规范生成页面。

素材整理

批量生成缩略图、统一命名和标签。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 6 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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 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

  • 需要在设计创作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。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Ocr Space MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e .,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Ocr Space MCP 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Ocr Space MCP 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。

Ocr Space MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Ocr Space MCP 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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