一个基于LLM(如OpenAI)的PDF文件处理服务器,提供文本提取和页面摘要功能,支持通过命令行或HTTPS连接。
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一个基于LLM(如OpenAI)的PDF文件处理服务器,提供文本提取和页面摘要功能,支持通过命令行或HTTPS连接。
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的PDF文本提取服务器,提供文本内容提取、表格提取和PDF基本信息获取功能。
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uvx --from git+https://github.com/gstiebler/pdf-mcp-server.git pdf-mcp-server
一个基于FastAPI后端的PDF检索增强生成(RAG)知识库处理系统,支持LanceDB向量搜索、SQLite元数据管理和Chakra UI仪表盘,适用于文档处理和知识管理场景。
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python -m venv .venv

@fabriqa.ai/pdf-reader-mcp/update-config.js
一个高效的PDF文本提取服务,支持读取、搜索和提取PDF文件中的文本和元数据,优化了Claude Code的上下文窗口使用。
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npx @fabriqa.ai/pdf-reader-mcp/update-config.js
一个提供PDF文件合并、拆分、压缩、转换等操作的MCP服务器,适用于AI助手进行PDF文档处理。
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docker run -d \
TableShot是一款专为PDF表格提取设计的MCP服务器,无需编写代码即可为AI助手提供表格读取能力。
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pip install tableshot
一个生产就绪的Model Context Protocol (MCP)服务器集合,包含性能优化、错误修复和通用配置,适用于GitHub管理、PDF处理、Vercel部署等多种场景。
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一个结合React前端和Python FastAPI后端的全栈Web应用,通过MCP-Agent实现智能文档检索与问答功能。
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python -m venv .venv
一个完整的模型上下文协议(MCP)实现,提供与arXiv API交互的客户端和服务器,支持搜索、下载和文章内容提取功能。
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python -m venv venv
一个集合了多种模型上下文协议(MCP)工具的工作空间,支持PDF处理、语音合成、浏览器自动化等多种功能。
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一个基于MCP服务器的PDF处理工具,提供PDF到Markdown的转换及图像提取功能,适用于文档处理和内容管理场景。
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python -m src.awels_mcp.run_server

@modelcontextprotocol/inspector
一个MCP服务器实现,用于从S3检索PDF等数据,支持列出存储桶和对象以及获取对象等功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Users/user/generative_ai/model_context_p...
CSToolbox是ChatSpeed的扩展工具包,通过MCP协议提供网络搜索、网页内容爬取和图表生成等功能。它支持多种搜索引擎,能够从网页中提取结构化内容,并快速生成各种数据可视化图表。此外,还提供PDF文档处理和文本内容提取功能。适用于需要自动化网络搜索、数据抓取和可视化的开发者和数据分析师。
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一个基于模型上下文协议(MCP)的服务,提供简历解析和邮件通知功能,支持从PDF简历中提取信息并通过标准化接口发送邮件通知。
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docker run -p 3001:3000 cv-email-mcp-server
一个MCP服务器,用于从PDF、PowerPoint、Word和Excel文件中提取文本、表格和图像,使其可被Claude和其他MCP兼容的AI客户端访问。
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uv run python main.py
一个提供在PDF文档指定坐标添加签名图像工具的MCP服务器,适用于电子签名和文档处理场景。
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uv run python mcp_server.py
一个用于创建Model Context Protocol (MCP)服务器自定义工具的Python工具集,支持本地开源模型如LmStudio和Ollama,提供PDF处理、文本提取等功能。
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docker run --rm -i \
您可在自身的业务系统/项目中,方便快捷的使用福昕PDF的各项强大功能,包括PDF合并、对比、压缩、转换导出、扁平化、线性化、加/解密、拆分、删除/旋转/移动等。
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一个基于MCP架构的PDF处理工具,能够向量化内容并与AI API集成。
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pip install -r requirements.txt
一个通用的MCP服务器,用于处理PDF文档中的文本内容,提取文本并分块,转换为带有LaTeX支持的Markdown格式。
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uv run python run.py --transport sse