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Parse Paper MCP

MCP Server

一款用于解析大型学术论文(PDF文件)的模型上下文协议(MCP)服务器,优化了文本和图像提取,便于大型语言模型(LLM)使用。

工具数

4

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
PythonClaude文本提取Claude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

bgyooPtr

提供方

bgyooPtr

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

解析纸张MCP

模型上下文协议(MCP)服务器,用于解析大型学术论文(PDF文件),并优化文本和图像提取,以供LLM使用。

特性

  • 提取针对LLM优化的Markdown格式的文本
  • 以可配置的质量级别提取和压缩图像
  • 智能压缩:在保持可读性的同时减少85%以上的大小
  • 支持逐页提取
  • 丰富的PDF元数据提取

Claude Code的安装

使用uvx(推荐)

添加到您的 .mcp.json 文件:

{
  "mcpServers": {
    "parse-paper-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/bgyooPtr/parse-paper-mcp", "parse-paper-mcp"]
    }
  }
}

重新启动Claude Code以加载服务器。

本地开发

  • 克劳德代码
claude mcp add parse-paper-mcp -s project -- uvx  --from git+https://github.com/bgyooPtr/parse-paper-mcp parse-paper-mcp

可用工具

parse_paper

用文本和图像解析整篇论文。使用 pages 用于处理特定页面的参数(例如。, [0,1,2] 前3页)。

关键参数:

  • pdf_path (必填):PDF文件的路径
  • output_dir (可选):保存图像的目录
  • quality (可选): "high", "medium" (默认), "low"
  • extract_images (可选):是否提取图像(默认值:true)
  • pages (可选):要提取的页码列表(从0开始)
  • max_chars (可选):限制文本长度

extract_text_only

Markdown格式的快速纯文本提取(无图像)。

extract_images_only

仅从PDF中提取和压缩图像。

get_paper_metadata

获取PDF元数据(标题、作者、页数、文件大小等)。

Claude代码中的用法

Parse /path/to/paper.pdf with medium quality, saving images to /tmp/output
Extract text from /path/to/paper.pdf pages 0-5
Get metadata for /path/to/paper.pdf

质量等级

  • :最大1500px,90质量,200 DPI-最适合详细图表
  • 中等 (默认):最大1024px,85质量,150 DPI-平衡质量/大小
  • :最大768像素,75质量,100 DPI-最大压缩

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

PythonClaude文本提取PDF解析本地部署图像压缩学术论文处理LLM优化

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

4

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

仍需确认:installCommand

来源信息

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