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PDF解析
Claude Enhancements
通过MCP框架增强Claude桌面应用功能的Python工具集
8
2.5分
Learning Assistant
一个基于PDF文档分析的智能学习辅助系统,提供文档转换、内容组织和问题生成功能,帮助用户高效学习。
0
2分
Zotero MCP
Zotero-MCP是一个Python服务器,实现了Model Context Protocol(MCP)与Zotero文献管理软件的集成,使AI助手能够访问和查询用户的Zotero文献库。
48
2.5分
Ragchatbot MCPServer
该项目构建了一个基于RAG的HR聊天机器人,通过MCP服务器作为功能调用中心,实现PDF文档上传、解析、检索及自然语言问答功能。
4
2.5分
P
PDF Reader MCP Server
PDF阅读器MCP服务,为AI代理提供安全、灵活的PDF文件内容提取功能,包括文本、元数据和页数信息。支持本地和远程PDF文件,易于集成到MCP环境中。
13
2.5分
P
Pdf Reader MCP Server (@shtse8pdf Reader Mcp)
PDF阅读器MCP服务,为AI代理提供安全读取PDF文件内容(文本、元数据、页数)的能力,支持本地和远程PDF文件,易于集成到MCP环境中。
0
2分
Learning Assistant Server
一个通过分析PDF文档辅助用户学习的服务,提供文件转换、内容组织和问题生成功能。
0
2分
MCP Pdf Extraction Server
PDF内容提取服务
4
2.5分
Ireader MCP
iReader MCP是一个提供互联网内容读取和提取工具的MCP服务器,支持网页、YouTube视频、推特线程和PDF文件的文本提取。
0
2分
Grobid MCP Server
GROBID MCP服务器项目
0
2分
Pdffigures2 MCP Server
pdffigures2-MCP-Server是一个基于pdffigures2的MCP服务,用于从学术PDF中提取图表、表格、标题和章节标题。
1
2分
Media Kit MCP Server
一个用于解析广告营销行业中Media Kit PDF文件关键内容的项目,通过集成MCP服务实现自动化处理。
1
2分
Netmind Parse PDF MCP
NetMind ParsePro是一个高质量、稳健且成本高效的PDF解析AI服务,可将PDF文件转换为JSON或Markdown格式,并支持与AI代理无缝集成。
1
2分
精选MCP服务推荐
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
211
4.3分
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
2,955
5分
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
6,100
4.5分
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
88
4.8分
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
4,852
4.7分
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
323
4.5分
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
1,427
5分
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
363
4.8分