mcp-word-processor
An MCP server that enables text extraction and replacement in Microsoft Word documents by directly automating the Word application on Windows. It supports processing content across headers, footers, tables, and shapes using the pywin32 library.
README
mcp-word-processor
このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) に準拠したWord文書処理サーバーです。
pywin32 ライブラリを使用してMicrosoft Wordアプリケーションを直接操作することで、
Wordファイル(.docx)内のテキストコンテンツの抽出と置換を行います。
python-docx ライブラリは使用していません。
機能
- Wordファイルのテキストコンテンツ全体(本文、ヘッダー、フッター、表、図形内のテキストなど)を抽出します。
- Wordファイル内の指定されたテキストを別のテキストに置換し、新しいファイルとして保存します。
- Windows環境でのみ動作します。
セットアップ
1. 仮想環境の作成と依存関係のインストール
プロジェクトルートディレクトリで、uv を使用して仮想環境を作成し、必要な依存関係をインストールします。
uv venv
# 仮想環境をアクティベート (Windows PowerShellの場合)
.venv\Scripts\Activate.ps1
# 依存関係のインストール
uv pip install mcp pywin32 fastapi uvicorn
pyproject.toml に依存関係が定義されているため、uv pip install の代わりに uv pip sync を使用することもできます。
2. サンプルWordファイルの準備
templates ディレクトリを作成し、テスト用のWordファイル (sample_template.docx) を配置してください。
mkdir templates
例: templates/sample_template.docx
This is a sample Word document.
Here is some text to be replaced: {{OLD_TEXT_1}}
And another one: {{OLD_TEXT_2}}
This is a table:
+-------+-------+
| Header1 | Header2 |
+-------+-------+
| Value1 | Value2 |
+-------+-------+
In the header: Document Title
In the footer: Page Number
サーバーの実行
プロジェクトのルートディレクトリから main.py を実行することでサーバーを起動できます。
python main.py
サーバーは標準入出力を介してMCPリクエストを待ち受けます。
利用可能なツール
このMCPサーバーは以下のツールを提供します。
get_word_elements
指定されたWordファイルから全てのテキスト要素を取得します。
- 説明: Word文書の本文、ヘッダー、フッター、表、図形内のテキストなど、全ての可視テキストを抽出します。
- 入力スキーマ:
{ "type": "object", "properties": { "file_path": { "type": "string", "description": "処理するWordファイルの絶対パス。" } }, "required": ["file_path"] } - 例:
{ "name": "get_word_elements", "arguments": { "file_path": "C:\\path\\to\\your\\document.docx" } }
replace_word_elements
指定されたWordファイル内のテキストを指定された内容で置換し、新しいファイルに保存します。
- 説明: 元のWordファイルをコピーし、そのコピー内で複数のテキスト置換を実行し、指定されたパスに新しいファイルとして保存します。
- 入力スキーマ:
{ "type": "object", "properties": { "file_path": { "type": "string", "description": "処理するWordファイルの絶対パス。" }, "output_path": { "type": "string", "description": "変更を保存する新しいWordファイルの絶対パス。" }, "replacements": { "type": "object", "patternProperties": { "^[a-zA-Z0-9_\\s\\S]+$": { "type": "string" } }, "description": "置換するキー(古いテキスト)と値(新しいテキスト)のペアを含む辞書。" } }, "required": ["file_path", "output_path", "replacements"] } - 例:
{ "name": "replace_word_elements", "arguments": { "file_path": "C:\\path\\to\\your\\templates\\sample_template.docx", "output_path": "C:\\path\\to\\your\\output\\new_document.docx", "replacements": { "{{OLD_TEXT_1}}": "新しいテキスト1", "{{OLD_TEXT_2}}": "新しいテキスト2", "Header1": "新しいヘッダー1" } } }
注意事項
- このサーバーはWindows環境にMicrosoft Wordがインストールされている必要があります。
pywin32を使用しているため、サーバー実行中はバックグラウンドでWordアプリケーションが起動します。output_pathには、元のfile_pathと異なるパスを指定してください。同じパスを指定すると予期せぬ動作を引き起こす可能性があります。
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。