PDF Reader MCP 项目快速入门指南
项目概述
PDF Reader MCP 是一个专门用于处理PDF文档的微服务工具,它通过MCP协议提供PDF文件的读取、元数据提取和文本内容解析等功能。该项目特别适合需要批量处理PDF文档的应用场景,如文档管理系统、知识库构建等。
环境准备
在开始使用前,请确保您已经具备以下条件:
- 已安装Node.js运行环境(建议使用LTS版本)
- 拥有一个支持MCP协议的客户端或主机环境
- 对于Docker部署方式,需要安装Docker引擎
服务启动方式
PDF Reader MCP 服务器支持多种启动方式,您可以根据实际需求选择最适合的一种:
1. 通过npm/pnpm启动
如果您使用npm或pnpm作为包管理器,可以直接使用以下命令启动服务:
npx @sylphlab/pdf-reader-mcp
这种方式会自动处理依赖关系和工作目录设置。
2. 独立运行方式
如果您下载了项目源代码,可以使用Node.js直接运行:
cd /项目/根目录
node /pdf-reader-mcp/build/index.js
注意:工作目录必须设置为包含您要处理的PDF文件的根目录。
3. Docker容器方式
对于容器化部署,可以使用以下命令:
docker run -i --rm -v "/本地项目路径:/app" sylphlab/pdf-reader-mcp:latest
这种方式会自动挂载您指定的本地目录到容器内,方便访问PDF文件。
核心功能使用指南
PDF Reader MCP 提供了一个主要工具:read_pdf,它支持多种PDF处理功能。
请求参数详解
read_pdf工具接受一个JSON对象作为输入,包含以下关键参数:
sources:必填参数,指定要处理的PDF来源数组- 每个来源可以指定本地路径(
path)或URL(url) - 可选指定要提取的页面范围(
pages)
- 每个来源可以指定本地路径(
include_full_text:是否包含全文内容(默认false)include_metadata:是否包含元数据(默认true)include_page_count:是否包含页数统计(默认true)
典型使用场景示例
场景1:获取PDF元数据和页数
{
"tool_name": "read_pdf",
"arguments": {
"sources": [{ "path": "./文档/报告.pdf" }],
"include_metadata": true,
"include_page_count": true,
"include_full_text": false
}
}
场景2:提取特定页面内容
{
"tool_name": "read_pdf",
"arguments": {
"sources": [
{
"path": "./发票/inv-001.pdf",
"pages": [2] // 只提取第2页内容
},
{
"url": "https://example.com/白皮书.pdf"
// 未指定pages,将根据include_full_text参数处理
}
],
"include_metadata": false,
"include_page_count": false,
"include_full_text": true
}
}
响应结果解析
服务返回的结果是一个名为results的数组,每个元素对应请求中的一个来源。每个结果对象包含:
source:原始路径或URLsuccess:处理是否成功data:成功时的处理结果num_pages:总页数info:PDF信息字典metadata:PDF元数据page_texts:页面文本内容数组
error:失败时的错误信息code:错误代码message:错误描述
最佳实践建议
-
批量处理优化:当需要处理大量PDF文件时,建议分批发送请求,每批10-20个文件,以避免服务器过载。
-
选择性提取:如果只需要部分页面内容,使用
pages参数指定具体页面,可以显著提高处理效率。 -
错误处理:实现健壮的错误处理逻辑,特别是对于网络资源(PDF URL),考虑添加重试机制。
-
元数据利用:PDF的元数据(info和metadata)常包含有用信息,如作者、创建日期等,可以充分利用这些信息进行分类和检索。
-
性能监控:对于长期运行的服务,建议监控处理时间和资源使用情况,及时发现性能瓶颈。
通过本指南,您应该已经掌握了PDF Reader MCP的基本使用方法。该工具设计简洁但功能强大,能够满足大多数PDF处理需求,是文档处理流程中的理想选择。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00