Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first MCP server + CLI that turns PDFs into source-linked, card-based HTML readers.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add pdf-card -- uvx pdf-card-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"pdf-card": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-card-mcp"
]
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"pdf-card": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-card-mcp"
]
}
}
}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.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto velyan bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv), MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
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.
PDF Card MCP is a local-first MCP server and CLI for turning dense local PDFs into portable, source-linked HTML readers. An MCP host can ask it to convert a PDF path, validate notes/highlights, or publish a static annotated reader bundle. The converter preserves source text, renders source pages for verification, crops detected tables, figures, and display formulas as images, derives safe reader styling from the original PDF palette, and writes a standalone HTML file that can be moved across devices without losing assets.
Default conversion runs locally and does not require a hosted service. Optional MCP sampling is deliberately bounded: the host model may choose validated style tokens or suggest card-boundary polish operations, but raw CSS and source-text rewrites are rejected.
The default reader is designed for comfortable reading: large type, small cards, search, section navigation, next/previous controls, keyboard navigation, a font-size slider, and source-page previews.
PDF Card MCP is meant for PDFs you actually need to read, cite, or inspect. It turns long documents into smaller source-linked cards, keeps tables/figures/formulas as faithful image crops, and lets you export your own notes and highlights as Markdown.
PDF Card MCP is a Python server, so it needs a runtime. The one thing to install first is uv — it manages Python for you, so you do not have to. This is the only prerequisite for every install path below:
# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
Then add the server with one click. The buttons run the published pdf-card-mcp package through uv:
Claude Code (terminal):
claude mcp add pdf-card -- uvx --from pdf-card-mcp pdf-card-mcp-server
Claude Desktop (no terminal, no prerequisites): download pdf-card-mcp-desktop.mcpb from the latest release and double-click it to install as an extension. This bundle declares the uv runtime, so Claude Desktop installs Python and dependencies for you — you do not need the uv step above for this path.
After installing, restart (or reload MCP servers in) your client so it picks up the new server.
These screenshots are from a generated reader for *Agents in Software Engineering* and the same source PDF opened side by side for comparison.
| Generated reader | Original PDF |
|---|---|
Convert a local PDF into one portable HTML reader:
pdf-card-mcp ./paper.pdf --output ./out/paper-reader.html
Use the explicit subcommand form with PDF-derived styling:
pdf-card-mcp convert ./paper.pdf \
--output ./out/paper-reader.html \ --style-engine pdf
Run the MCP server so a compatible host can generate readers from local PDF paths:
python -m pdf_card_mcp.server
Publish a read-only static reader with selected public annotations:
pdf-card-mcp publish ./out/paper-reader.html \
--annotations ./paper.annotations.json \ --output ./published/paper-reader.html
| Output | What it contains |
|---|---|
paper-reader.html | Standalone reader with embedded CSS, JavaScript, page images, and detected crops. |
paper.manifest.json | Structured metadata for cards, pages, warnings, and source anchors. |
| Markdown export | User-authored notes and highlights from the reader UI. |
| Published bundle | Read-only static HTML or a directory bundle for sharing public annotations. |
This is an early open-source implementation. It is useful for text-layer PDFs now, with best-effort table detection via pdfplumber, permissive raster rendering via pypdfium2, and optional richer local table detection via gmft. Scanned PDFs need optional OCR support.
Most people should use the one-click install above. To install the package directly instead, from PyPI:
python -m pip install pdf-card-mcp
Or install the latest unreleased changes directly from the repository:
python -m pip install "pdf-card-mcp @ git+https://github.com/velyan/pdf-card-mcp.git"
For local development:
git clone https://github.com/velyan/pdf-card-mcp.git
cd pdf-card-mcp python3 -m venv .venv . .venv/bin/activate python3 -m pip install -e ".[dev]"
uv is recommended for MCPB packaging:
uv sync
uv run pdf-card-mcp path/to/document.pdf --output out/document.html
Install the optional local ML table detector when you want stronger table crops:
uv sync --extra table-ml
uv run --extra table-ml pdf-card-mcp path/to/document.pdf --table-engine gmft
Add it to Claude Code or another CLI-compatible MCP client with uvx (requires uv):
claude mcp add pdf-card -- uvx --from pdf-card-mcp pdf-card-mcp-server
Generic MCP host configuration:
{
"mcpServers": { "pdf-card": { "command": "uvx", "args": ["--from", "pdf-card-mcp", "pdf-card-mcp-server"] } } }
For local development before the PyPI release, point the client at this checkout:
{
"mcpServers": { "pdf-card-local": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/pdf-card-mcp", "run", "python", "-m", "pdf_card_mcp.server" ] } } }
Claude Desktop can also install the .mcpb bundle from the latest GitHub release.
The repository includes a minimal Dockerfile so registries such as Glama can build the server, start it over stdio, and inspect its MCP tool schemas. The server still works on local file paths, so container users must mount any PDFs and output directories they want the tool to read or write:
docker build -t pdf-card-mcp .
docker run --rm -i \ -v "$PWD/examples:/docs" \ pdf-card-mcp
pdf-card-mcp path/to/document.pdf --output examples/out/document.html
The command writes:
document.html: standalone reader with embedded CSS, JavaScript, table crops, figure crops, formula crops, and source-page images.document.manifest.json: structured metadata without embedded image payloads.The explicit subcommand form is also supported:
pdf-card-mcp convert path/to/document.pdf --output examples/out/document.html
Generated readers include a local annotation overlay:
Select text in a text card, choose Highlight or Note, and use Export Markdown to download a readable .annotations.md file. Import is intentionally not exposed in the reader UI yet. Notes and highlights are user-authored data and are kept separate from the source-derived document.manifest.json.
The lower-level CLI and MCP publishing tools still accept a structured annotation bundle when you need to build a read-only static reader with embedded annotations. Validate that bundle against a reader:
pdf-card-mcp validate-annotations examples/out/document.html document.annotations.json
Publish a shareable static reader with public annotations:
pdf-card-mcp publish examples/out/document.html \
--annotations document.annotations.json \ --output published/document-reader.html
If --output is a directory instead of an .html file, the command writes a static bundle:
index.htmlreader.manifest.jsonreader.annotations.jsonbundle.jsonPublishing includes only visibility: public annotations by default, redacts the local source_pdf path by default, and renders the published reader read-only by default. Use --include-private only when you intentionally want private local notes included in the published output. Publishing fails if any included annotation cannot be anchored to the reader; run validate-annotations to inspect mismatches before publishing.
The MCP server is the automation layer around the same local converter. It accepts local file paths from an MCP client and returns generated reader paths, manifest metadata, warnings, and publishing/validation results.
The server exposes three tools:
convert_pdf_to_card_html
validate_reader_annotations publish_reader_bundle
Inputs:
pdf_path: local PDF path.output_path: optional HTML output path.title: optional title override.standalone: defaults to true; asset-folder output is reserved for a later release.ocr: optional OCR fallback if pytesseract is installed.max_pages: optional processing limit.theme: defaults to soft.style_engine: fixed, pdf, or sampling; defaults to pdf. fixed preserves the original soft palette, pdf derives bounded colors and typography hints locally from the source PDF, and sampling asks the host LLM to choose validated style tokens from those local hints.table_engine: auto, pdfplumber, or gmft; auto uses gmft when installed.text_engine: char_geometry or pdfplumber_words; defaults to char_geometry so missing spaces are repaired from PDF character positions instead of trusting fused words.postprocess_engine: none or sampling; defaults to none. When set to sampling, the MCP server asks the host LLM for boundary-only card polish operations, validates exact source-text preservation, and rewrites the generated reader. If the MCP client does not support sampling, deterministic output is returned with a warning.model_cache_dir: optional cache directory for local ML table model weights.-
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo