Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Section Anything

de Omniwotversión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Omniwot/section-anything

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

A PDF's real sections for agents: heading tree, pages and section text. Free mode is local.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Documentos, hojas de cálculo y oficina
  • Debes completar: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "section-anything": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "section-anything-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add section-anything --env OPENAI_API_KEY=your-value --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- uvx section-anything-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "section-anything": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "section-anything-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "section-anything": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "section-anything-mcp"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • OPENAI_API_KEY secreto env
    Only for the paid quick and standard modes with OpenAI models
  • ANTHROPIC_API_KEY secreto env
    Only for the paid modes with a Claude model

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Omniwot, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Documentos, hojas de cálculo y oficinai

  • Más estrellas que el 0% de los otros 2193 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 85% de los otros 2193 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 2193 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Section Anything?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 4 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Se ejecuta en la nube★ 7620MITActualizado hace 2 meses
Instalar

Excel MCP Server

de haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Se ejecuta en tu computadora★ 4276MITActualizado hace 6 días
Instalar

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Se ejecuta en tu computadora★ 847MITActualizado hace 3 días
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Section Anything

Find the real sections of a PDF: every heading, its level, the pages it spans and the exact text under it. Built for RAG pipelines and document tools that need structure, with a dial from free rules to an LLM that reads the whole document, and a hard cost cap on every paid run.

Real output of section-anything 0.1.3, Quick mode (gpt-6-luna), on *Visual Instruction Tuning*, Liu et al., arXiv:2304.08485, CC BY 4.0; the wait for the run is shortened (capture, script). Quick mode's output can vary slightly between runs. Try it on that paper in the Colab notebook (Free mode, no key needed), or in the browser on the Hugging Face Space (Free mode on any PDF, plus saved Quick check and Standard runs on three example papers; don't upload confidential documents).

Pre-release (0.1). The API may change before 1.0.

Website: https://omniwot.github.io/section-anything/ (how it works, benchmarks, examples)

import section_anything

tree = section_anything.section("paper.pdf", mode="quick") print(tree.to_markdown())

# A Study of Sectioning

## 1 Introduction

### 1.1 Scope

## 2 Methods

print(tree.summary()) # mode, model, pages, sections, calls, tokens, cost_usd, seconds

Use from an agent

An agent can take a PDF's outline first and then read only the sections it needs (0.1.6 or newer).

MCP server for Claude Code, Claude Desktop, Cursor and other MCP hosts, with three read-only tools: section_pdf (the heading tree; free mode by default, no model, $0), read_sections (the text of chosen sections) and estimate_cost (what quick and standard would cost).

claude mcp add --transport stdio section-anything -- uvx --from "section-anything[mcp]" section-anything-mcp

Other hosts take the same command in their mcpServers JSON:

{"mcpServers": {"section-anything": {"command": "uvx",

"args": ["--from", "section-anything[mcp]", "section-anything-mcp", "--max-usd", "0"]}}}

Paid modes use the API keys in the server's environment (claude mcp add --env OPENAI_API_KEY=...) and are capped per document by --max-usd (default 0.50; 0 keeps every run free). --root DIR limits the folders the server may read.

Agent skill: copy skills/section-anything into your agent's skills folder (Claude Code: ~/.claude/skills/) and the agent uses the command line the same way: outline, then the sections it needs.

Shell: section-anything paper.pdf --format json --body prints every section with its heading_path, parent, pages and text.

Why

PDF converters mostly infer headings from how a line looks, so paper titles, author names, captions and theorem statements can come out as sections, and real subsections can get the wrong level. Anything that chunks or navigates by headings inherits those mistakes. Section Anything combines the PDF's own outline (bookmarks) and printed table of contents, typography and numbering rules, and optionally a model that reviews or reads the text.

Results

Heading-tree similarity (TEDS, 0–100, higher is better) on READoc with READoc's own scoring code, October 2026. Docling and MinerU convert whole documents (layout, tables, figures, formulas, OCR); these numbers compare only the heading tree. Papers not used while developing the method:

READoc arXiv papers (held out)DocsTEDS
Section Anything standard (gpt-6-luna)90570.0
Section Anything quick (gpt-6-luna)90568.0
Section Anything free (no model)90560.0
Docling 2.140 (heading hierarchy on)90549.4

quick is release 0.1.2 and free release 0.1.5. 0.1.1 found the abstract's heading (journals often set it small, bold or run into the first line): +2.4 to free and +3.7 to quick in a pre-registered held-out test (0.1.0: 54.8 and 63.9). 0.1.2 keeps a section number that the PDF extractor split off its title ("1" | "Introduction"): +0.7 to free (95% CI +0.5 to +1.0) and +0.5 to quick (95% CI +0.4 to +0.8; +1.7 on the 291 papers it changes) in a second pre-registered test (0.1.1: 57.2 and 67.4). 0.1.5 gives back matter (References, Acknowledgements, Appendix) and appendix sections the level of the numbered sections: +2.1 to free (95% CI +1.7 to +2.4; 136 papers better, 4 worse) in a fourth pre-registered test on these papers (0.1.4: 57.9); READMEs unchanged. standard uses none of these. See the changelog.

On the same 905 papers with MinerU's cloud (3.4.4, VLM): our standard 70.0, our quick 68.0, MinerU + its own LLM title levels (gpt-6.1-sol) 64.8 (paired difference: standard +5.1, 95% CI +4.0 to +6.2, or +2.8 without the 154 papers where that step, run by us on gpt-6.1-sol, returned no parsable levels and kept MinerU's raw levels; quick +3.1, 95% CI +2.1 to +4.1, but level without those papers: +1.0, 95% CI −0.03 to +2.0), MinerU alone 53.9, Docling 49.4.

On GitHub READMEs, free scores higher than Docling: on 1,112 bookmarked READoc READMEs not used in development, 81.9 against 75.5, and Docling reaches 79.7 with the opt-in outline check we proposed upstream (docling#5002), the same idea as free's outline check. On 27 UK government reports never used in development (answer keys from each report's HTML version), the outline check improved free by +5.7 (95% CI +0.4 to +12.2; 43.1 → 48.8; measured on 0.1.0).

Where others win: on the 1,124 held-out READoc READMEs our quick and standard only tie with Docling (about 75). On the 905 held-out papers Docling scored higher than standard on 103 papers and lower on 773 (by more than 0.5 points). Nougat, an OCR model trained on arXiv, has the highest published READoc arXiv score (88.5 in the READoc paper, older tool versions; we have not run it). Docling and MinerU also read scanned pages with OCR; Section Anything needs a text layer. Better headings improved RAG retrieval in our Qasper test but not answer quality.

Settings and cost

ModeWhat runsSent to a modelCost per 1,000 pages
free (default)bookmarks or the printed contents as the outline, then typography and numbering rules; headings a complete-looking outline does not list are droppednothing$0
quickrules propose candidate heading lines; a small model keeps the real ones and sets levelscandidate lines onlyabout $0.07 (gpt-6-luna)
standarda model reads every line, with font hints, and marks where sections start and endthe document textabout $0.16 (gpt-6-luna, the default); $2.90 with gpt-6.1-sol
local: quick, answered by a local Ollama modelnothing leaves the machine$0

Every paid run is estimated first and capped (default $0.50 per document); over the cap it downgrades (standard → quick → free) or fails, as you choose.

The default model for quick and standard is gpt-6-luna, the model behind their READoc scores above. standard can run on gpt-6.1-sol instead (SECTIONANY_STANDARD_MODEL=gpt-6.1-sol or model="gpt-6.1-sol") at about 18 times the cost. On development documents only (98 READoc papers and 100 READMEs, same code) it scored 5.8 points higher on READMEs (95% CI +2.1 to +9.6) and 0.9 higher on papers (CI -0.3 to +2.1, not significant); this is not confirmed on held-out documents.

Install

Python 3.11 or newer:

pip install section-anything

pip install "section-anything[anthropic]" # optional: Claude models on Anthropic's own API pip install "section-anything[docling]" # optional: tree.to_docling_document() pip install "section-anything[langfuse]" # optional Langfuse tracing pip install "section-anything[mcp]" # optional MCP server: section-anything-mcp

latest from GitHub:

pip install "git+https://github.com/Omniwot/section-anything#subdirectory=packages/section-anything"

Command line:

section-anything paper.pdf                                # free, Markdown headings

section-anything paper.pdf --mode quick --format json # JSON with spans and cost section-anything paper.pdf --mode standard --max-usd 0.5 # cap this document at $0.50

API keys come from the environment only (SECTIONANY_API_KEY, or OPENAI_API_KEY for OpenAI's endpoint); any OpenAI-compatible endpoint works. Claude models run on Anthropic's own API with the anthropic extra and ANTHROPIC_API_KEY; on development documents Claude Haiku 5.5 tied the default at about 3 times the cost (Providers). Full options, output format and the security model for untrusted PDFs: packages/section-anything/README.md.

Integrations

One document per section, with the heading path, pages and character span as metadata. Each package depends only on section-anything and the framework's core package.

pip install langchain-section-anything

pip install llama-index-readers-section-anything pip install lightrag-section-anything

FrameworkPackageUse
LangChainlangchain-section-anythingSectionAnythingLoader("paper.pdf", mode="free").load()
LlamaIndexllama-index-readers-section-anythingSectionAnythingReader(mode="free").load_data("paper.pdf"), or as the .pdf reader of SimpleDirectoryReader
LightRAGlightrag-section-anythingparser engines (sectionany_free, sectionany_quick, ...) for LightRAG's heading-based chunker, without a MinerU or Docling service

To run Docling's HybridChunker or Unstructured's chunk_by_title on these headings, export the tree with tree.to_docling_document() or tree.to_unstructured_elements() (how).

Limitations

  • Reads the PDF's text layer; scanned PDFs need OCR first.
  • Tables, figures and equations are not structured; their text stays in the section text.
  • free is best when the PDF has bookmarks or a printed table of contents. When the bookmarks look complete, it drops headings they do not list; if the bookmarks stop at the top levels, real deeper headings are lost (about 6% of READMEs lose more than 5 points). Turn this off with SECTIONANY_DEMOTE_UNLISTED_HEADINGS='[]'.
  • quick and standard send text to the provider you configure.

Repository

PathWhat it is

| packages/section-anything/ | the library and CLI (Apache-2.0)

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx