MCP Invoice

MCP Invoice

一个用于发票和收据处理的 Python MCP 服务器,它使用 OCR 技术从 PDF 和图像中提取数据,并为 AI 助手提供处理、从发票文档中提取文本以及合并发票文档的能力。 (Alternatively, a slightly more formal translation:) 一个基于 Python 的 MCP 服务器,用于发票和收据处理。该服务器利用 OCR 技术从 PDF 和图像中提取数据,并为 AI 助手提供处理发票文档、提取文本以及合并文档的功能。

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README

MCP 发票

这是一个使用 Python 开发的 MCP (Model Context Protocol) 服务器项目,专注于发票和收据处理的工具集合。该项目利用 OCR 技术实现发票识别、数据提取和 PDF 处理功能,为 AI 助手提供发票处理能力。

功能特点

  • 发票和收据 OCR 处理:
    • 使用 macOS Vision framework 进行高精度文本识别
    • 支持处理单个 PDF 或图片文件(JPEG、PNG)
    • 支持批量处理目录下的所有发票和收据文件
    • 支持中英文 OCR 识别,适用于各类发票格式
    • 提供结构化数据提取,方便后续分析
  • PDF合并和管理功能:
    • 支持将多个发票或收据 PDF 文件合并为一个
    • 支持将多张发票图片(JPEG、PNG)合并为一个 PDF 文件
    • 支持混合合并不同格式的发票和收据
  • 高效的内存处理方式,减少磁盘 I/O,提高处理速度

MCP 部署指南

环境要求

  • macOS 系统(支持 Vision framework)
  • Python 3.10 或更高版本
  • uv 依赖管理工具

从 GitHub 安装

  1. 确保已安装 uv:
pip install uv
  1. 从 GitHub 克隆项目并安装依赖:
git clone https://github.com/[username]/mcp-invoice.git
cd mcp-invoice
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install -e .

安装 PDF 处理依赖

pdf2image 需要系统上安装 Poppler:

brew install poppler

部署为 MCP 服务

有两种方式部署 MCP 服务:

1. 直接运行服务器

# 标准模式
mcp-invoice

# 或启用调试模式(包含文本位置信息)
MCP_INVOICE_DEBUG=true mcp-invoice

2. 使用 invoice_server.py 脚本

# 标准模式
python invoice_server.py

# 或启用调试模式
MCP_INVOICE_DEBUG=true python invoice_server.py

配置为系统服务

可以将 MCP 服务配置为系统服务,使其在系统启动时自动运行:

  1. 创建 LaunchAgent plist 文件:
mkdir -p ~/Library/LaunchAgents
cat > ~/Library/LaunchAgents/com.user.mcp-invoice.plist << EOF
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.user.mcp-invoice</string>
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>$(which python)</string>
        <string>$(pwd)/invoice_server.py</string>
    </array>
    <key>RunAtLoad</key>
    <true/>
    <key>KeepAlive</key>
    <true/>
    <key>StandardOutPath</key>
    <string>$(pwd)/logs/mcp-invoice.log</string>
    <key>StandardErrorPath</key>
    <string>$(pwd)/logs/mcp-invoice-error.log</string>
    <key>WorkingDirectory</key>
    <string>$(pwd)</string>
    <key>EnvironmentVariables</key>
    <dict>
        <key>PATH</key>
        <string>/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin</string>
    </dict>
</dict>
</plist>
EOF

# 创建日志目录
mkdir -p logs

# 加载服务
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.user.mcp-invoice.plist
  1. 启动服务:
launchctl start com.user.mcp-invoice
  1. 停止服务:
launchctl stop com.user.mcp-invoice

AI 编辑器集成

在 Cursor 中配置 MCP

在 Cursor 编辑器中,可以通过以下配置添加 MCP Invoice 服务:

  1. 打开 Cursor 的 MCP 配置文件:

    • macOS: $HOME/Library/Application Support/Cursor/tools/tools.json
    • Linux: $HOME/.config/Cursor/tools/tools.json
    • Windows: %APPDATA%\Cursor\tools\tools.json
  2. 在 tools.json 文件中添加 MCP Invoice 服务配置:

{
  "tools": {
    "invoice": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/mcp-invoice",
        "run",
        "invoice_server.py"
      ],
      "env": {
        "MCP_INVOICE_DEBUG": "false"
      },
      "alwaysAllow": [
        "process_file",
        "process_directory",
        "merge_pdfs"
      ]
    }
  }
}
  1. 重启 Cursor 后,你可以在 AI 助手中直接请求使用功能,例如: "请使用 OCR 工具读取文件:/path/to/document.pdf" "请合并这些 PDF 文件:/path/to/file1.pdf, /path/to/file2.pdf"

在 Cline 中配置 MCP

Cline 与 MCP 集成方法类似于 Cursor:

  1. 更新 Cline 配置文件来添加此 MCP 工具
  2. 重启 Cline 客户端
  3. 使用与 Cursor 相同的方式来请求处理发票文件

在 Roocode 中配置 MCP

在 Roocode 中集成 MCP Invoice 服务:

  1. 按照 Roocode 文档配置外部工具
  2. 指向已部署的 MCP Invoice 服务
  3. 在 Roocode 中使用自然语言请求处理发票文件

MCP 服务调试

  1. 启用详细日志:
MCP_INVOICE_DEBUG=true mcp-invoice
  1. 检查服务是否正常运行:
ps aux | grep mcp-invoice
  1. 查看日志:
tail -f logs/mcp-invoice.log

使用方法

MCP 服务器提供以下主要工具:

  1. process_file: 处理单个文件并提取文本

    • 参数:file_path - 文件的绝对路径
    • 返回:包含文件路径和提取文本的字典
  2. process_directory: 处理一个目录中的所有 PDF 和图片文件

    • 参数:directory_path - 目录的绝对路径
    • 返回:包含每个文件路径和提取文本的字典列表
  3. merge_pdfs: 合并多个PDF和/或图片文件为一个PDF

    • 参数:file_paths - 要合并的文件路径列表
    • 参数:output_path - 输出PDF的路径
    • 返回:合并后PDF的路径

开发和扩展

本项目使用 uv 进行依赖管理,使用 hatch 进行构建。

开发环境设置

  1. 创建虚拟环境:
uv venv
source .venv/bin/activate
  1. 安装开发依赖:
uv pip install -e ".[dev]"

故障排除

  1. Vision framework 错误

    • 确保使用 macOS 系统
    • 确保已安装 pyobjc-framework-vision 11.0 或更高版本
  2. UTF-8 编码问题

    • 所有 OCR 结果均使用 UTF-8 编码处理,确保多语言文本正确显示
  3. PDF 转换错误

    • 确保已安装 poppler
    • 检查 PDF 文件是否有权限访问和可读

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