Doc-Mind-Search
Provides MCP tools to count, list, and read local documents in formats like PDF, DOCX, Excel, HTML, and TXT, enabling natural language-driven document statistics and content inspection via qwen_agent.
README
Doc-Mind-Search
基于 qwen_agent + MCP 协议实现的多格式文档统计、内容检查助手。支持 PDF、DOCX、Excel(xlsx/xls/csv)、HTML 等格式。
项目结构
multi_doc_counter/
├── doc_counter_mcp.py # MCP Server:注册多格式文档的计数 / 列表 / 读取工具
├── assistant_doc_bot.py # qwen_agent Assistant + WebUI,连接 MCP server
├── config_loader.py # 配置加载器(两个脚本共用)
├── config.yaml.example # 配置文件模板(不含敏感信息)
├── config.yaml # 实际配置(需自行创建,已加入 .gitignore)
├── requirements.txt # 依赖清单
├── LICENSE # MIT License
├── .gitignore # Git 忽略规则
├── .gitattributes # 跨平台换行符统一
└── README.md # 本文档
支持的文档格式与工具
MCP Server (doc_counter_mcp.py) 注册了以下工具:
| 工具 | 功能 | 支持格式 |
|---|---|---|
get_desktop_doc_stats |
桌面文档数量总览 | 全部 |
count_desktop_files |
按类型统计文件数量 | txt/pdf/docx/xlsx/xls/csv/html/excel |
list_desktop_files |
按类型列出文件清单 | 同上 |
read_txt_file |
读取 txt 内容(字符数/行数) | .txt |
read_pdf_file |
提取 PDF 文本(页数) | |
read_docx_file |
提取 Word 文本(段落数/字符数) | .docx |
read_excel_file |
读取表格(sheet/行列/预览) | .xlsx / .xls / .csv |
read_html_file |
提取 HTML(标题/链接数/正文) | .html / .htm |
所有工具默认在 桌面 目录(
~/Desktop)下操作(可自行修改扫描目录)。
安装依赖
需要 Python ≥ 3.10。建议在独立虚拟环境(venv / conda)中安装。
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/<your-username>/multi_doc_counter.git
cd multi_doc_counter
# 2. 安装依赖(国内用户可加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 走清华源)
pip install -r requirements.txt
若使用 Anaconda,把
pip替换为对应的 Python 解释器,例如:& "D:/anaconda/python.exe" -m pip install -r requirements.txt
配置(config.yaml)
所有可变参数都集中在 config.yaml,改完重启程序即可生效,无需改动代码。
仓库不携带 config.yaml(含明文 Key,已加入 .gitignore),请先从模板复制一份:
cp config.yaml.example config.yaml # Windows PowerShell: Copy-Item config.yaml.example config.yaml
然后填入你自己的 API Key:
# DashScope API 配置
dashscope:
api_key: "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" # 在此填入你的阿里云百炼 API Key
timeout: 30
# 模型配置
model:
name: "qwen-max"
timeout: 30
retry_count: 3
# 文档检查路径配置
file_path:
scan_dir: "~/Desktop" # 改这里即可扫描任意目录
# MCP server 端口
mcp:
port: 6278
修改扫描目录(不再局限于桌面)
把 file_path.scan_dir 改成任意路径即可,支持:
| 写法 | 含义 |
|---|---|
"~/Desktop" |
桌面(默认) |
"~/Documents" |
用户文档目录 |
"D:/mydocs" |
指定绝对路径 |
"C:\\Users\\admin\\Desktop" |
Windows 绝对路径 |
建议使用
~/开头或绝对路径,避免相对路径依赖运行目录。
联网搜索(Tavily,可选)
在 config.yaml 填入 tavily.api_key 后,助手会额外接入 tavily-mcp,获得联网搜索能力(搜索新闻、查找资料等)。留空则仅本地文档功能可用。
tavily:
api_key: "tvly-xxxxxxxx" # 填入即启用;留空则禁用
前置条件:
- 到 https://app.tavily.com/dashboard 注册获取 API Key(有免费额度)
- 本机需安装 Node.js / npx(因为通过
npx tavily-mcp@0.1.4启动官方 MCP 服务),检查命令:npx -v
启用后,助手会根据问题自动在"本地文档工具"和"联网搜索"之间选择。
API Key 说明
api_key 通过 llm_cfg['api_key'] 显式传给 qwen_agent,避免被其它来源覆盖(曾经踩过的 InvalidApiKey 坑)。
安全提醒:
config.yaml含明文 Key,请勿提交到 git。建议把config.yaml加入.gitignore,另存一份config.yaml.example(Key 留空)作为模板。 可到 百炼控制台 申请 / 管理 Key。
运行
GUI 模式(默认)
python assistant_doc_bot.py
启动后访问 http://127.0.0.1:7860 ,在对话框输入自然语言指令即可,例如:
- 帮我统计桌面上各种文档的数量
- 桌面上有多少个 PDF 文件?列出来
- 读取桌面上的 test.pdf 文件内容
- 读取桌面上的 data.xlsx 表格内容
终端模式(TUI)
把 assistant_doc_bot.py 末尾改为:
if __name__ == '__main__':
app_tui()
测试模式
if __name__ == '__main__':
test()
工作原理
用户 ──> WebUI(7860) ──> qwen_agent Assistant(qwen-max)
│ 调用工具时通过 MCP 协议
▼
┌─────────────────────┴──────────────────────┐
▼ ▼
doc_counter_mcp.py (本地文档) tavily-mcp (联网搜索,可选)
│ │
▼ ▼
读取/统计本地各类文档 搜索新闻/资料/网页内容
assistant_doc_bot.py通过mcpServers配置以子进程方式拉起 MCP 服务(doc_counter_mcp.py必启;tavily-mcp仅在配置了tavily.api_key时启用)- 大模型根据用户意图自动选择并调用合适的 MCP 工具
- 工具结果返回给大模型,再组织成自然语言回复给用户
备注
command字段为"python",依赖系统 PATH 中的python能解析到已安装mcp库的解释器。如遇ModuleNotFoundError: No module named 'mcp',请把command改成对应解释器的绝对路径(如 Anaconda 的D:/anaconda/python.exe)。- 单文件内容超过 5000 字符会被截断,避免撑爆模型上下文。
安全提醒
config.yaml含明文 API Key,已加入.gitignore,不会上传 GitHub。- 提交前请检查
git status,确认config.yaml不在暂存区。 - 若历史提交中曾误传 Key,请立即在 百炼控制台 吊销并重新生成,并使用
git filter-repo清理历史。
贡献
欢迎提 Issue 或 PR。提交前请确保:
- 不要把
config.yaml加入暂存区 - 新增依赖请同步更新
requirements.txt - 代码风格与现有文件保持一致
License
本项目基于 MIT License 开源,可自由使用、修改和分发。
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