Command Palette

Search for a command to run...

UnylyUnyly
Весь каталог

PageIndex Light

БесплатноНе проверен

Agentic PDF search via MCP, enabling intelligent document retrieval through LLM reasoning instead of vector similarity.

GitHubEmbed

Описание

Agentic PDF search via MCP, enabling intelligent document retrieval through LLM reasoning instead of vector similarity.

README

PageIndex Light MCP

Python FastMCP MCP License

Agentic PDF Search via MCP — Inspired by PageIndex

Vectorless, reasoning-based document retrieval that thinks like a human


Overview

PageIndex Light MCP brings agentic search capabilities to your PDF documents through the Model Context Protocol. Instead of traditional vector similarity, it leverages LLM reasoning for intelligent, human-like document navigation.

Inspired by VectifyAI/PageIndex and pageindex-mcp.

Features

  • Agentic Search — LLM-powered semantic search through document structure
  • MCP Sampling — Native MCP protocol sampling support
  • LLM Fallback — Auto-fallback to OpenAI-compatible APIs for non-sampling clients
  • OCR Fallback — Automatic OCR for scanned PDFs

Tools

Tool Description
get_index Get PDF index with semantic search support
get_detail Retrieve detailed content of a specific page

How It Works

flowchart TB
    subgraph Input
        A[PDF File] --> B{Text Extraction}
    end

    subgraph TextExtraction["Text Extraction"]
        B -->|Success| C[Raw Text]
        B -->|Empty/Minimal| D{OCR Configured?}
        D -->|Yes| E[Vision LLM OCR]
        D -->|No| C
        E --> C
    end

    subgraph Indexing
        C --> F[LLM Summarization]
        F -->|Per Page| G[Page Summaries]
        G --> H[(Cached Index)]
    end

    subgraph Search["Agentic Search"]
        I[User Query] --> J{Has Query?}
        J -->|No| K[Return Full Index]
        J -->|Yes| L[LLM Reasoning]
        H --> L
        L --> M[Ranked Results]
    end

    subgraph LLMProvider["LLM Provider"]
        N{MCP Sampling?}
        N -->|Supported| O[MCP Client LLM]
        N -->|Not Supported| P[Fallback LLM API]
    end

    F -.-> N
    L -.-> N

Quick Start

Claude Desktop / Claude Code

Add to your MCP config:

{
  "mcpServers": {
    "pageindex": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/pageindex-light-mcp", "server.py"],
      "env": {
        "PAGEINDEX_LLM_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "PAGEINDEX_LLM_API_KEY": "sk-xxx",
        "PAGEINDEX_LLM_MODEL": "gpt-4o-mini",
        "PAGEINDEX_OCR_BASE_URL": "https://api.openai.com/v1",
        "PAGEINDEX_OCR_API_KEY": "sk-xxx",
        "PAGEINDEX_OCR_MODEL": "gpt-4o-mini"
      }
    }
  }
}

Environment Variables

Both configurations are optional and independent:

Variable Purpose Required
PAGEINDEX_LLM_* Fallback for non-Sampling MCP clients Optional
PAGEINDEX_OCR_* Fallback for scanned PDFs (when text extraction fails) Optional
# LLM Config — Used when MCP client doesn't support Sampling
PAGEINDEX_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
PAGEINDEX_LLM_API_KEY=sk-xxx
PAGEINDEX_LLM_MODEL=gpt-4o-mini

# OCR Config — Used when PDF text extraction returns empty/minimal content
PAGEINDEX_OCR_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
PAGEINDEX_OCR_API_KEY=sk-xxx
PAGEINDEX_OCR_MODEL=gpt-4o-mini  # Any vision-capable model

License

MIT

from github.com/BukeLy/pageindex-light-mcp

Установка PageIndex Light

У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.

▸ github.com/BukeLy/pageindex-light-mcp

FAQ

PageIndex Light MCP бесплатный?

Да, PageIndex Light MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.

Нужен ли API-ключ для PageIndex Light?

Нет, PageIndex Light работает без API-ключей и переменных окружения.

PageIndex Light — hosted или self-hosted?

Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.

Как установить PageIndex Light в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?

Открой PageIndex Light на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.

Похожие MCP

Compare PageIndex Light with

Не уверен что выбрать?

Найди свой стек за 60 секунд

Автор?

Embed-бейдж для README

Похожее

Все в категории ai