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MCP Server · 运维云端

Tesseract PDF MCP Server

一个基于Tesseract OCR的PDF文本提取服务,支持多语言识别,可与AI助手集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
PDF处理Docker多语言支持Python

快速开始

作者 / 组织
maximdx
提供方
maximdx
运行时
Docker

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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选型结论

Tesseract PDF MCP Server 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 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

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

docker run -it --rm \

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 Docker,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 0 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

Tesseract PDF MCP服务器

一种模型上下文协议(MCP)服务器,使用Tesseract OCR为PDF文档提供OCR功能。该服务器允许AI助手从PDF文件中提取文本,支持多种语言,包括英语和简体中文。

特性

  • PDF到文本转换:使用OCR技术从PDF文档中提取文本
  • 多语言支持:处理多种语言的文档(默认为英文和简体中文)
  • 码头化解决方案:使用Docker轻松部署
  • MCP集成:与支持模型上下文协议的AI助手无缝集成

先决条件

构建说明

使用以下命令构建Docker镜像:

docker build -t tesseract-pdf-mcp .

运行服务器

使用以下命令运行MCP服务器:

docker run -it --rm \
  -v /path/to/your/pdfs:/pdfs \
  tesseract-pdf-mcp

重要提示:

  • 这 -v /path/to/your/pdfs:/pdfs 选项将卷从主机系统挂载到Docker容器,允许服务器访问PDF文件。
  • 替换 /path/to/your/pdfs 带有包含PDF文件的目录的实际路径。
  • 服务器将可通过MCP协议中指定的标准输入/输出(stdio)访问。

用法

服务器提供了一个名为 convert_pdf 可用于从PDF文件中提取文本。

输入

这 convert_pdf 该工具接受以下JSON输入:

{
  "file_path": "/pdfs/document.pdf",
  "language": "eng"
}

参数:

  • file_path (必填):要处理的PDF文件的路径。这应该是容器内的路径(例如。, /pdfs/document.pdf).
  • language (可选):OCR处理语言。默认值为 "eng" (英文)。

- 默认可用语言: "eng" (英语), "chi_sim" (简体中文)

输出

该工具返回具有以下结构的JSON响应:

{
  "status": "success",
  "output_path": "/pdfs/document.txt"
}

关于成功:

  • status:将会 "success"
  • output_path:生成的文本文件的绝对路径

出现错误时:

  • status:将会 "error"
  • message:错误描述
  • output_path:将会 null

示例用法

当连接到支持MCP的AI助手时:

  1. 助理可以使用 convert_pdf 从PDF文件中提取文本的工具
  2. 文本文件将在与PDF文件相同的目录中创建
  3. 然后,助手可以访问文本文件以分析其内容

连接到AI工具

要将此MCP服务器连接到支持模型上下文协议的AI工具,您需要使用适当的设置配置该工具。

配置示例

将以下配置添加到AI工具的设置中:

{
  "mcpServers": {
    "tesseract-pdf-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-v",
        "/path/to/your/pdfs:/pdfs",
        "tesseract-pdf-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

确保更换 /path/to/your/pdfs 使用PDF文件目录的实际路径。

使用AI工具

连接后:

  1. AI工具将能够访问 convert_pdf 此MCP服务器提供的工具
  2. 您可以要求AI从PDF文档中提取文本
  3. 人工智能将使用MCP服务器处理PDF并访问生成的文本

添加更多语言

服务器附带英语(eng)简体中文(chi_sim)默认情况下支持语言。要添加更多语言:

  1. 修改 Dockerfile 通过向中添加其他语言包 apt-get install 命令:
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    tesseract-ocr \
    tesseract-ocr-eng \
    tesseract-ocr-chi-sim \
    tesseract-ocr-fra \    # Add French
    tesseract-ocr-deu \    # Add German
    tesseract-ocr-spa \    # Add Spanish
    poppler-utils \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
  1. 重建Docker镜像:
docker build -t tesseract-pdf-mcp .

可用语言代码

Tesseract OCR的一些常用语言代码:

  • eng:英语
  • chi_sim:简体中文
  • chi_tra:繁体中文
  • fra:法语
  • deu:德语
  • spa:西班牙语
  • ita:意大利语
  • jpn:日语
  • kor:朝鲜语
  • rus:俄语

有关可用语言包的完整列表,请参阅 Tesseract文档.

容器内部调试

如果您需要直接在容器内调试或测试PDF转换逻辑,请按照以下步骤操作:

启动交互式Shell

使用以下命令在容器中启动交互式shell会话:

docker run --rm -it -v /path/to/your/pdfs:/data tesseract-pdf-mcp /bin/bash

此命令:

  • 从创建容器 tesseract-pdf-mcp 图像
  • 将本地PDF目录装载到 /data 集装箱内
  • 覆盖默认命令以启动bashshell
  • 退出时自动删除容器(--rm)

在集装箱内工作

一旦进入容器的外壳,您可以:

  • 使用标准Linux命令导航文件系统(cd, ls等等)
  • 在 /data 目录
  • 运行Python脚本或启动交互式Python会话

测试转换函数

您可以直接使用Python的交互式shell测试PDF到文本的转换:

# Start Python interactive shell
python3
# Import the conversion function
from ocr.converter import pdf_to_text

# Process a PDF file (replace with your actual filename)
output_path = pdf_to_text('/data/my_document.pdf', lang='eng')

# Verify the result
print(f"Conversion successful. Output saved to: {output_path}")

# Exit Python shell
exit()

转换后的文本文件将保存在与PDF文件相同的目录中(在 /data 目录),使其也可以从您的主机访问。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

OCRPython本地部署PDF处理多语言支持Docker部署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

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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 Docker,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

  • 需要在运维云端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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常见问题

5 条

Tesseract PDF MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 docker run -it --rm \,运行环境为 Docker。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Tesseract PDF MCP Server 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 Docker;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Tesseract PDF MCP Server 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。

Tesseract PDF MCP Server 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。

Tesseract PDF MCP Server 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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