@lucianaib/单词云mcp
MCP（模型上下文协议）工具专注于从文档内容创建词云，支持从PDF、word、TXT、MD等各种格式中智能提取文本。
特性
🔍 智能文本提取
- PDF文档：支持从PDF文件中提取文本内容
- Word文档：支持解析.docx和.doc格式的文档
- 文本文件：支持.txt纯文本文件
- 标记语言：支持.md和.markdown文件，自动清理markdown语法
🧹 内容净化
- Automatically removes meaningless stop words (e.g., "我", "我们", "的", "了" etc.)
- 清理标点符号和特殊字符
- 智能分词，支持中英文混合文本
- 可定制的停用词列表
🎨 Word云生成
- 多种输出格式：支持SVG、PNG、JPG、WebP等格式
- 多个主题：默认、温暖、凉爽、自然、商业
- 灵活的配置：字体大小、单词间距、角度范围、背景颜色等。
- 智能布局：避免文本重叠，优化视觉效果
- 高质量输出：支持高分辨率和质量调整
安装
全局安装（推荐）
bash npm安装-g@lucianaib/word云mcp
用法
作为MCP服务器
- 将此服务器添加到MCP客户端配置中：
方法1：使用npx（推荐，用于全局安装） JSON { “mcpServers”：{ “单词云”：{ “命令”：“npx”， “args”：\[“@lucianaib/单词云mcp”\] } } }
方法2：直接与节点一起运行（用于本地开发） JSON { “mcpServers”：{ “单词云”：{ “command”：“node”， “args”：\[“path/to/word cloud mcp/dist/index.js”\]， “cwd”：“路径/到/字云mcp” } } }
方法3：使用绝对路径（Windows示例） JSON { “mcpServers”：{ “单词云”：{ “command”：“node”， “args”：\[“D:/单词云mcp/dist/index.js”\]， “cwd”：“D:/单词云mcp” } } }
- 重新启动MCP客户端（例如CodeBuddy、Cursor等）
可用工具
1.extract_text_from_file
从文档文件中提取文本内容
参数：
filePath（string）：文档文件的路径fileType（字符串）：文件类型（'pdf'|'docx'|'tx'|'md'）
例子： JSON { “filePath”：“./documents/sample.pdf”， “文件类型”：“pdf” }
2.generate_wordcloud
根据文本内容生成单词云
使用示例： MD 使用MCP将以下内容转换为单词云：Google AI Studio和Gemini API可用性区域
内容副本
如果您在尝试打开Google AI Studio后被重定向到此页面，可能是因为您所在的地区没有Google AI Studio，或者您不符合年龄要求（18岁）。有关可用区域的更多信息，请参阅下文；有关其他要求，请参阅服务条款。
可用区域 注意：对于Colab用户，区域限制是根据Colab实例的位置而不是用户的位置应用的。你可以使用！curl ipinfo.io 检查Colab实例的位置 Gemini API和Google AI Studio已在以下国家和地区推出。如果您不在这些国家或地区之一，请尝试在Vertex AI中使用Gemini API：
阿尔巴尼亚 阿尔及利亚 美属萨摩亚 安哥拉 ....
参数：
text（string）：用于生成单词云的文本内容theme（字符串，可选）：主题颜色（默认值：'default'）shape（字符串，可选）：单词云的形状（默认值：“矩形”）wordGap（数字，可选）：字间距（默认值：2）fontSize（对象，可选）：字体大小范围（默认值：｛min:10，max:100｝）angleRange（对象，可选）：角度范围（默认值：{min:-90，max:90}）angleStep（数字，可选）：角度步长（默认值：45）-outputPath（字符串，可选）：输出文件路径（默认：'./wordcloud.svg'）format（字符串，可选）：输出格式（“svg”|“png”|“jpg”|“jpeg”|“webp”，默认值：“svg”）backgroundColor（字符串，可选）：背景颜色（默认：“#ffffff”）quality（数字，可选）：JPG/WebP格式的质量设置（1-100，默认值：90）
例子： JSON { “text”：“这是一个用于生成单词云的示例文本内容”， “主题”：“温暖”， “格式”：“png”， “字体大小”：{“最小”：15，“最大”：80}， “背景颜色”：“#f8f9fa”， “outputPath”：“./my wordcloud.png” }
3.create_wordcloud_from_file
直接从文档文件生成字云（组合操作）
参数：
filePath（string）：文档文件的路径fileType（string）：文件类型- 其他参数与中的相同
generate_wordcloud
例子： JSON { “filePath”：“./documents/article.md”， “fileType”：“md”， “主题”：“自然”， “outputPath”：“./article-wordcloud.svg” }
主题风格
默认
适合大多数场景的经典多彩主题。
温暖
营造温馨氛围的暖色调主题。
太酷了！
具有现代简约风格的冷色调主题。
自然
自然色彩主题，感觉清新自然。
商业
一个专业而正式的商业色彩主题。
支持的文件格式
输入文件格式
| 格式 | 扩展名 | 描述 |
|---|---|---|
| 支持基于文本的PDF，而不是扫描版本 | ||
| Word | .docx、.doc | Microsoft Word文档 |
| 文本 | .txt | 纯文本文件 |
| Markdown | .md，.Markdown | Markdown格式的文档 |
输出格式
| 格式 | 扩展 | 特性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 可缩放矢量图形 | .svg | 矢量图形、无损缩放、小文件大小 | Web显示、打印、需要缩放的场景 |
| 便携式网络图形 | .png | 支持透明背景，无损压缩 | Web、演示文稿，需要透明度 |
| JPG格式 | .jpg/.jpeg | 有损压缩，文件大小小，不支持透明度 | 照片处理，社交媒体共享 |
| WebP | .webp | 现代格式、高压缩率、高质量 | 现代网络、移动应用程序 |
发展
本地开发
bash
克隆项目
克隆https://github.com/lfrbmw/word-cloud-mcp.git cd字云mcp
安装依赖项
npm安装
构建项目
npm运行构建
运行测试
npm测试
项目结构
src/ ├── index.ts#MCP服务器主入口点 ├── 提取器/ │ └── text-extractor.ts#文本提取器 ├── utils/ │ └── content-cleaner.ts#内容清理器 └── wordcloud/ └── generator.ts#字云生成器
许可证
MIT许可证
贡献
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