Command Palette

Search for a command to run...

UnylyUnyly
Весь каталог

Doc Server

БесплатноНе проверен

Enables AI agents to generate PDFs from Markdown or URLs, extract text, merge documents, and perform text conversions via the Model Context Protocol.

GitHubEmbed

Описание

Enables AI agents to generate PDFs from Markdown or URLs, extract text, merge documents, and perform text conversions via the Model Context Protocol.

README

Python License Stars MCP GitHub

A Model Context Protocol (MCP) server for document processing — PDF generation with Markdown rendering, text extraction, merging, and web-to-PDF conversion.

Built for AI agents. Works with Hermes Agent, Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible client.

✨ Features

Tool Description
markdown_to_pdf Render Markdown → PDF with headings, lists, code blocks, HR
generate_pdf Simple plain text → PDF with custom font size
url_to_pdf Fetch a URL via Jina Reader and save as PDF
extract_pdf_text Extract text from any PDF (file, URL, or base64)
pdf_metadata Read PDF metadata (title, author, pages, size)
merge_pdfs Merge multiple PDFs into a single document
convert_text Text format conversion & cleanup (case, whitespace)
count_words Word, character, line, paragraph & reading time stats

🚀 Quick Start

Install

# From PyPI (coming soon)
pip install doc-mcp-server

# Or directly from GitHub
pip install git+https://github.com/ceeyang-ai/doc-mcp-server.git

Run

# Start as MCP server (stdio mode)
doc-mcp-server

🔌 Usage with AI Agents

Hermes Agent

Add to ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:
  doc:
    command: "doc-mcp-server"

Restart → use mcp_doc_markdown_to_pdf, mcp_doc_extract_pdf_text, etc.

Claude Code / Cursor / Any MCP Client

Add to your MCP config:

{
  "mcpServers": {
    "doc": {
      "command": "doc-mcp-server"
    }
  }
}

📖 Examples

Markdown → PDF

# Via MCP tool call
result = markdown_to_pdf(
    markdown="# My Report\n\n- Item 1\n- Item 2\n\n```python\nprint('hello')\n```",
    title="Report",
    filename="report.pdf"
)

Merge PDFs

result = merge_pdfs(
    sources=[
        "https://example.com/doc1.pdf",
        "/path/to/local/file.pdf",
    ]
)

URL → PDF

result = url_to_pdf(
    url="https://en.wikipedia.org/wiki/Markdown",
    filename="wiki-md.pdf"
)

🛠 Requirements

  • Python 3.10+
  • fpdf2 ≥ 2.8
  • PyMuPDF ≥ 1.24
  • mcp ≥ 1.0

📦 Project Structure

doc-mcp-server/
├── doc_mcp_server/
│   └── __init__.py       # All tools + MarkdownPDF engine
├── pyproject.toml         # Build config (setuptools)
├── README.md
└── LICENSE (MIT)

👨‍💻 Development

git clone https://github.com/ceeyang-ai/doc-mcp-server.git
cd doc-mcp-server
pip install -e .
python3 -c "from doc_mcp_server import markdown_to_pdf; print(markdown_to_pdf('# Hello', 'Test'))"

📄 License

MIT — free for personal and commercial use.

from github.com/ceeyang-ai/doc-mcp-server

Установка Doc Server

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

▸ github.com/ceeyang-ai/doc-mcp-server

FAQ

Doc Server MCP бесплатный?

Да, Doc Server MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.

Нужен ли API-ключ для Doc Server?

Нет, Doc Server работает без API-ключей и переменных окружения.

Doc Server — hosted или self-hosted?

Доступен hosted-вариант: Unyly запускает сервер в облаке, локальная установка не обязательна.

Как установить Doc Server в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?

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

Похожие MCP

Compare Doc Server with

Не уверен что выбрать?

Найди свой стек за 60 секунд

Автор?

Embed-бейдж для README

Похожее

Все в категории ai