MCP File Processor

Name: MCP File Processor
Author: IntelagentStudios

von IntelagentStudiosVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.IntelagentStudios/mcp-file-processor

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Text extraction, keyword extraction, language detection, and chunking for RAG

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "file-processor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@intelagent/mcp-file-processor"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add file-processor -- npx -y @intelagent/mcp-file-processor

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "file-processor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@intelagent/mcp-file-processor"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "file-processor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@intelagent/mcp-file-processor"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto IntelagentStudios bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP File Processor sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen

Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen

Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@opafex/mcp-file-processor

MCP server for universal text extraction, keyword extraction, language detection, and text chunking — designed for RAG pipelines.

Supports PDF, DOCX, CSV, JSON, Markdown, HTML, and code files. Zero platform dependencies.

Installation

npm install @opafex/mcp-file-processor

Requires Node.js 20+.

Quick Start

Add to Claude Code / Claude Desktop

"mcpServers": { "file-processor": { "command": "npx", "args": ["@opafex/mcp-file-processor"] } } }

No API keys needed — everything runs locally.

Tools

`extract_text`

Extract text content from a file.

Parameter	Type	Required	Description
`content`	string	Yes	File content — base64 for binary formats (PDF, DOCX), raw text for text formats
`fileType`	string	Yes	MIME type (e.g. `"application/pdf"`) or extension (e.g. `".pdf"`, `"pdf"`)

Example response

"success": true, "text": "Extracted text content here...", "wordCount": 142, "pageCount": 3, "processingTimeMs": 45 }

</details>

`extract_keywords`

Extract ranked keywords from text. Filters stop words, sorted by frequency.

Parameter	Type	Required	Description
`text`	string	Yes	Text to extract keywords from
`limit`	number	No	Max keywords to return (default: 20)

Example response

"success": true, "keywords": [ { "word": "javascript", "frequency": 8 }, { "word": "framework", "frequency": 4 }, { "word": "react", "frequency": 3 } ], "totalWords": 156 }

</details>

`detect_language`

Detect whether content is code, natural language, or mixed.

Parameter	Type	Required	Description
`text`	string	Yes	Text to analyse
`fileName`	string	No	File name for extension-based detection (e.g. `"app.ts"`)

Example response

"success": true, "contentType": "code", "programmingLanguage": "typescript" }

</details>

`chunk_text`

Split text into overlapping chunks for RAG/embedding pipelines.

Parameter	Type	Required	Description
`text`	string	Yes	Text to chunk
`chunkSize`	number	No	Target chunk size in characters (default: 1000)
`overlap`	number	No	Overlap between chunks in characters (default: 200)

Example response

"success": true, "chunks": [ { "index": 0, "text": "...", "startOffset": 0, "endOffset": 1000, "wordCount": 167 }, { "index": 1, "text": "...", "startOffset": 800, "endOffset": 1800, "wordCount": 172 } ], "totalChunks": 5, "totalCharacters": 4200 }

</details>

`process_file`

All-in-one: extract text, detect content type, extract keywords, and chunk.

Parameter	Type	Required	Description
`content`	string	Yes	File content (base64 or raw text)
`fileType`	string	Yes	MIME type or file extension
`chunkSize`	number	No	Chunk size in characters (default: 1000)
`chunkOverlap`	number	No	Overlap in characters (default: 200)
`keywordLimit`	number	No	Max keywords (default: 20)

`server_info` (built-in)

Returns server metadata, registered tools, and resources.

Resources

Resource	Description
`file-processor://supported-types`	Lists all supported MIME types and file extensions

Supported Formats

Format	Extension	Input
PDF	`.pdf`	base64
Word	`.docx`, `.doc`	base64
Plain text	`.txt`	raw text
Markdown	`.md`	raw text
CSV	`.csv`	raw text
JSON	`.json`	raw text
HTML	`.html`	raw text
XML	`.xml`	raw text
JavaScript	`.js`, `.jsx`, `.mjs`	raw text
TypeScript	`.ts`, `.tsx`	raw text
Python	`.py`	raw text
Java	`.java`	raw text
Go	`.go`	raw text
Rust	`.rs`	raw text
C/C++	`.c`, `.cpp`, `.h`	raw text

Development

npm run build    # Compile TypeScript

npm run dev # Run with tsx npm test # Run tests npm start # Run compiled server

Library Usage

import { FileProcessorService } from '@opafex/mcp-file-processor/service';

const service = new FileProcessorService();

const result = await service.processFile( 'Hello world, this is a document.', '.txt', 500, // chunk size 100 // overlap );

Contributing

Found a bug or have a feature request? Open an issue.

License

MIT — see LICENSE.

MCP File Processor

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

@opafex/mcp-file-processor

Installation

Quick Start

Add to Claude Code / Claude Desktop

Tools

extract_text

extract_keywords

detect_language

chunk_text

process_file

server_info (built-in)

Resources

Supported Formats

Development

Library Usage

Contributing

License

`extract_text`

`extract_keywords`

`detect_language`

`chunk_text`

`process_file`

`server_info` (built-in)