MCP 文档处理服务器

一个使用 Docling 库提供文档处理功能的 MCP 服务器。

安装

你可以使用 pip 进行安装：

pip install -e .

使用方法

使用标准输入输出（默认）或 SSE 传输启动服务器：

# 使用 stdio 传输（默认）
mcp-server-lls

# 使用 SSE 传输和自定义端口
mcp-server-lls --transport sse --port 8000

如果你使用 uv，可以直接运行服务器而不需安装：

# 使用 stdio 传输（默认）
uv run mcp-server-lls

# 使用 SSE 传输和自定义端口
uv run mcp-server-lls --transport sse --port 8000

可用工具

服务器公开了以下工具：

1. convert_document: 将来自 URL 或本地路径的文档转换为 Markdown 格式

   • source: 文档的 URL 或本地文件路径（必需）
   • enable_ocr: 是否启用 OCR 处理扫描件（可选，默认：false）
   • ocr_language: OCR 语言代码列表，例如 ["en", "fr"]（可选）

2. convert_document_with_images: 转换文档并提取嵌入的图片

   • source: 文档的 URL 或本地文件路径（必需）
   • enable_ocr: 是否启用 OCR 处理扫描件（可选，默认：false）
   • ocr_language: OCR 语言代码列表（可选）

3. extract_tables: 提取文档中的表格并以结构化数据形式返回

   • source: 文档的 URL 或本地文件路径（必需）

4. convert_batch: 批量处理多个文档

   • sources: 文档 URL 或文件路径的列表（必需）
   • enable_ocr: 是否启用 OCR 处理扫描件（可选，默认：false）
   • ocr_language: OCR 语言代码列表（可选）

5. qna_from_document: 将文档转换为 YAML 格式的 Q&A 文件

   • source: 文档的 URL 或本地文件路径（必需）
   • no_of_qnas: 预期问答对的数量（可选，默认：5）
   • 注意：此工具需要 IBM Watson X 凭证，设置环境变量：
     • WATSONX_PROJECT_ID: 你的 Watson X 项目 ID
     • WATSONX_APIKEY: 你的 IBM Cloud API Key
     • WATSONX_URL: Watson X API 地址（默认：https://us-south.ml.cloud.ibm.com）

6. get_system_info: 获取系统配置和加速状态的信息

示例与 Llama Stack 结合使用

你可以将此服务器与 Llama Stack 结合使用，为你的大语言模型应用提供文档处理功能。确保有一个运行中的 Llama Stack 实例。

# 以下是一个示例代码：
_summary_and_qna('https://arxiv.org/pdf/2004.07606')

缓存

服务器在 ~/.cache/mcp-docling/ 目录下缓存处理过的文档，以提高重复请求的性能。