【开源发布】MCP Document Reader:让你的 AI 助手真正读懂需求文档!

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大语言模型(LLM)开发工程师中国传媒大学·数字媒体技术(智能交互与游戏设计)

深耕领域:
大语言模型开发 / RAG知识库 / AI Agent落地 / 模型微调

技术栈:Python / LangChain/RAG(Dify+Redis+Milvus)| SQL/NumPy | FastAPI+Docker ️

工程能力:专注模型工程化部署、知识库构建与优化,擅长全流程解决方案 

     

「让AI交互更智能,让技术落地更高效」

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前言:为什么 AI 总是“读不动”你的文件?

【好消息】MCP Document Converter 已正式入驻 MCP 官方 Server 列表,并同步发布至 PyPI!

在使用 Claude 或 Trae IDE 时,你是否遇到过这样的尴尬:你想让 AI 分析一个复杂的 Excel 报表或一份长达百页的 PDF,结果它要么提示“文件太大”,要么读取出来的格式乱七八糟。

为了解决这个问题,我开发了 MCP Document Reader

今天,我正式将其发布到了 MCP 官方 Server 列表!这意味着现在全球的开发者都可以通过简单的配置,让他们的 AI 助手获得“阅读大师”般的超能力。


什么是 MCP?为什么它改变了游戏规则?

MCP (Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的一种开放标准。它像是一条“数据高速公路”,让 AI 能够安全、标准地访问你的本地工具和数据。通过 MCP,我的文档读取器不再是一个孤立的脚本,而是成为了 AI 助手的“原生外挂”。


核心功能:全格式支持,一站式解决

MCP Document Reader 专注于解决 AI 处理本地文档的痛点,目前已完美支持:

  • 📊 Excel (.xlsx/.xls):不再是简单的文本导出,而是保留层级结构的单元格数据提取。
  • 📄 Word (.docx):精准提取文档结构与文字内容。
  • 📕 PDF (.pdf):高效解析复杂布局的 PDF 文本。
  • 📝 Text (.txt):最基础但也最稳健的纯文本支持。

如何一键开启?(以 Trae/Claude 为例)

我已经将包发布到了 PyPI,你甚至不需要手动下载源码。

1. 快速安装
pip install mcp-documents-reader 
2. 配置你的 AI 助手

在 Trae 或 Claude Desktop 的 MCP 配置文件中添加以下几行代码即可:

{ "mcpServers": { "mcp-document-reader": { "command": "uvx", "args": ["mcp-documents-reader"] } } } 

如果你已经安装到本地环境,那么也可以这样做:

{ "mcpServers": { "mcp-documents-reader": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp-documents-reader"] } } } 

实战演练:它能做什么?

想象一下,你直接对 AI 说:

“帮我分析一下 documents/2023年度财务报表.xlsx 里的利润趋势,并根据 建议书.docx 里的要求写一份总结。”

有了这个工具,AI 会自动调用 read_document 接口,像人类一样打开这些文件,并在几秒钟内给你精准的答复。


写在最后:开源与社区

这个项目已经在 GitHub 和 Gitee 开源,并成功通过了 MCP 官方注册表的审核。

如果你觉得好用,欢迎去 GitHub 点个 Star 🌟,或者在评论区留下你的建议!让我们一起探索 AI 的无限可能。

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ToDesk 全新 ToClaw,正在把电脑交给AI去操作

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这两年,AI 工具层出不穷,但大多数产品还停留在“能回答、会生成”的阶段:帮你写一段话、搜一份资料、整理一个思路,真正到了执行层,还是得你自己坐回电脑前,一个软件一个软件地点、一项任务一项任务地做。 这也是很多人对 AI 的真实感受——它会说,但不一定真能干活。而 ToDesk 新上线的 ToClaw,想解决的正是这个问题。 一、ToClaw 是什么? ToClaw 是一款基于 OpenClaw 深度定制、并与远程控制运行时深度结合的 AI 助手。它最大的不同,不只是“懂你说什么”,而是能直接在你的电脑上执行操作。 你只需要一句话,它就可以在电脑端完成对应动作:打开软件、点击按钮、填写表单、拖拽文件、整理资料、生成表格、汇总信息……很多原本需要人守在电脑前操作的工作,现在都可以交给 ToClaw

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