"文档提取" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供资源管理、工具注册与执行、以及提示模板渲染等能力，向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC 方式提供文档提取与上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供文档资源管理、工具执行与 Prompt 渲染等能力，通过 MCP 标准的 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信，支持本地/云端向量检索、文本检索、OCR、LLM 增强等流程，并可通过 stdio 或 HTTP 传输协议进行连接。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供对 Microsoft Graph 的统一资源访问、工具调用与 Prompts 渲染能力，支持 HTTP Stream 和 stdio 传输等多种工作模式，面向让大模型客户端以标准化方式获得上下文信息和功能。

基于 Model Context Protocol 的后端服务实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染，支持 JSON-RPC 通信与多传输接入，面向 LLM 客户端提供统一的上下文与功能入口。

一个支持 56 种文档格式的多语言文档智能框架，可作为MCP服务器为AI助手提供文档内容提取、元数据读取和表格识别能力。

一个通用的MCP服务器，用于从多种文档格式（如PDF、Word、Excel、CSV）中提取文本，并支持转换为Markdown格式。

基于类jq语法处理Markdown，为LLM提供文档内容提取和转换能力的MCP服务器。

基于Model Context Protocol的PDF阅读服务器，提供在项目根目录下安全读取本地或远程PDF文件的能力。

一个基于Model Context Protocol的服务器，提供读取和提取PDF文档信息的工具，支持本地文件和URL。