Custom PDF MCP Server
A server designed for processing PDF documents, enabling text extraction, table data retrieval, and metadata collection from local files. It allows users to scan directories for PDFs and read specific pages, specifically optimized for thesis literature analysis.
README
Custom PDF MCP Server
基于 FastMCP 构建的自定义 PDF 处理服务器,专为毕业论文文献处理设计。
功能特性
- 读取PDF文本: 支持提取整个PDF或指定页面的文本内容
- 提取表格数据: 可选择提取PDF中的表格结构
- 获取PDF信息: 提取PDF的元数据信息(作者、标题等)
- 列出PDF文件: 扫描目录下所有PDF文件
- 安全限制: 只能访问当前工作目录下的文件
安装方法
方法一:使用 uv(推荐)
# 克隆项目
git clone https://github.com/Waicy/-pdf-mcp-.git
cd pdf-mcp
# 创建虚拟环境并安装依赖
uv sync
方法二:使用 pip
# 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/pdf-mcp.git
cd pdf-mcp
# 安装依赖
pip install . --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用方法
1. 直接运行测试
# 如果使用 uv
uv run pdf-mcp
# 如果使用传统方式
python src/pdf_mcp_server.py
2. 配置 Claude Desktop
在 claude_desktop_config.json 中添加以下配置:
{
"mcpServers": {
"pdf-reader-custom": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"path/to/your/pdf-mcp",
"run",
"pdf-mcp"
]
}
}
}
注意:
- 将
path/to/your/pdf-mcp替换为实际的项目路径
可用工具
read_pdf_text
读取PDF文件并提取文本内容
参数:
file_path: PDF文件路径(相对于工作目录)page_numbers: 可选,要提取的页面号列表extract_tables: 可选,是否提取表格数据
get_pdf_info
获取PDF文件的基本信息和元数据
参数:
file_path: PDF文件路径
list_pdfs_in_directory
列出指定目录下的所有PDF文件
参数:
directory_path: 目录路径,默认为当前目录
使用示例
-
读取整个PDF:
read_pdf_text("文献整理/某篇论文.pdf") -
只读取特定页面:
read_pdf_text("文献整理/某篇论文.pdf", [1, 2, 3]) -
提取表格数据:
read_pdf_text("文献整理/某篇论文.pdf", extract_tables=True) -
获取PDF信息:
get_pdf_info("文献整理/某篇论文.pdf") -
列出所有PDF:
list_pdfs_in_directory("文献整理")
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。