ParseFlow MCP Server
Enables AI assistants to parse and search documents including PDF, Word, Excel, PowerPoint, and images via OCR, with support for semantic search and batch processing.
README
📄 ParseFlow
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AI 驱动的全能文档解析库
English | 中文
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ParseFlow 是一个全面的文档解析解决方案,支持 PDF、Word、Excel、PowerPoint 和 图片 OCR。它提供独立的核心库和 MCP 服务器,可供 AI 助手使用。
✨ 功能特性
📄 PDF 支持
- ✅ 多策略文本提取(原始、格式化、清理)
- ✅ 按页或按范围提取
- ✅ 🔐 加密 PDF 密码支持
- ✅ 📄 PDF 合并、拆分、提取页面
- ✅ 元数据获取、全文搜索
📝 Word / 📊 Excel / 🎯 PowerPoint
- ✅ 文本提取和搜索
- ✅ HTML 转换(Word)
- ✅ 多工作表支持(Excel)
- ✅ 幻灯片提取(PowerPoint)
🔍 OCR 图片识别
- ✅ 支持 12 种语言
- ✅ 图片文字提取和搜索
🧠 语义搜索
- ✅ AI 向量嵌入
- ✅ 智能文档搜索(无需精确关键词)
📦 批量处理
- ✅ 并行处理多个文件
- ✅ 目录递归扫描
- ✅ 批量提取和搜索
🤖 MCP 服务器
- ✅ 20 个 AI 助手工具
- ✅ 支持 Claude Desktop、Windsurf、Cursor
📦 安装
核心库
npm install parseflow-core
MCP 服务器
npm install -g parseflow-mcp-server
# 或使用 npx
npx parseflow-mcp-server
🚀 快速开始
PDF 解析
import { PDFParser } from 'parseflow-core';
const parser = new PDFParser();
const text = await parser.extractText('document.pdf');
const results = await parser.search('document.pdf', '关键词');
Word 解析
import { WordParser } from 'parseflow-core';
const parser = new WordParser();
const result = await parser.extractText('report.docx');
const html = await parser.extractHTML('report.docx');
Excel 解析
import { ExcelParser } from 'parseflow-core';
const parser = new ExcelParser();
const data = await parser.extractData('spreadsheet.xlsx');
const results = await parser.searchText('data.xlsx', '收入');
PowerPoint 解析
import { PowerPointParser } from 'parseflow-core';
const parser = new PowerPointParser();
const result = await parser.extractText('presentation.pptx');
const results = await parser.searchText('slides.pptx', '关键词');
🛠️ MCP 服务器配置
Claude Desktop
在 claude_desktop_config.json 中添加:
{
"mcpServers": {
"parseflow": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "parseflow-mcp-server"]
}
}
}
可用工具(23 个)
| 类别 | 工具 | 描述 |
|---|---|---|
extract_text |
提取文本(支持加密 PDF) | |
get_metadata |
获取元数据 | |
search_pdf |
全文搜索 | |
extract_images |
提取图片 | |
get_toc |
获取目录 | |
merge_pdf |
合并多个 PDF | |
split_pdf |
拆分为单页 | |
extract_pdf_pages |
提取指定页码 | |
add_watermark |
添加文字水印 | |
add_image_watermark |
添加图片水印 | |
remove_watermark |
移除水印(覆盖) | |
| Word | extract_word |
提取文本/HTML |
search_word |
文本搜索 | |
| Excel | extract_excel |
提取数据 |
search_excel |
单元格搜索 | |
| PPT | extract_powerpoint |
提取幻灯片 |
search_powerpoint |
幻灯片搜索 | |
| OCR | extract_ocr |
图片文字识别 |
search_ocr |
OCR 文本搜索 | |
| AI | semantic_index |
文档向量索引 |
semantic_search |
语义相似搜索 | |
| 批量 | batch_extract |
批量提取多文件 |
batch_search |
批量搜索多文件 |
📈 版本历史
| 版本 | 功能 |
|---|---|
| v1.8.0 | 💧 PDF 水印(文字/图片水印) |
| v1.7.0 | 📦 批量处理(并行处理多文件) |
| v1.6.0 | 🧠 语义搜索(AI 向量嵌入) |
| v1.5.0 | 📄 PDF 合并/拆分/提取 |
| v1.4.0 | 🔐 加密 PDF 支持 |
| v1.3.0 | 🔍 OCR 图片文字识别 |
| v1.2.0 | 🎯 PowerPoint 支持 |
| v1.1.0 | 📝 Word + 📊 Excel 支持 |
| v1.0.0 | 📄 PDF 基础解析 |
🔗 链接
- npm Core: https://www.npmjs.com/package/parseflow-core
- npm MCP: https://www.npmjs.com/package/parseflow-mcp-server
- GitHub: https://github.com/Libres-coder/ParseFlow
📄 许可证
MIT License - 详见 LICENSE
Made with ❤️ by Libres-coder
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。