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

PDFluent

de pdfluentversión 0.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.pdfluent/pdfluent-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Read, search and fill PDFs as markdown, text, tables, forms. Your documents stay on your machine.

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: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

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

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES, PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES, PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS

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": {
    "pdfluent": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pdfluent-mcp",
        "--root"
      ],
      "env": {
        "PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add pdfluent --env PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES=your-value --env PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES=your-value --env PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS=your-value -- uvx pdfluent-mcp --root

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Este necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "pdfluent": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pdfluent-mcp",
        "--root"
      ],
      "env": {
        "PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS": "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 necesita valores en su línea de comandos, así que copia la configuración y complétalos.

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "pdfluent": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "pdfluent-mcp",
        "--root"
      ],
      "env": {
        "PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES": "your-value",
        "PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS": "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

  • PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES env
    Pages one call may read (default 200).
  • PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES env
    Largest document the server opens, in bytes (default 104857600).
  • PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS env
    Longest result one call returns, in characters (default 200000).

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub pdfluent, 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 Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7231 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 93% de los otros 7231 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7231 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 PDFluent?

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?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿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 (0.3.0) llegó al registro hace 3 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hace 3 días
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Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
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Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 44 días
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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.

pdfluent-mcp

An MCP server that lets your AI client read, search and fill local PDFs.

An MCP server for PDFluent. It lets Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code and any other MCP client read a local PDF as markdown, plain text, tables or positioned blocks, look up its metadata, search it, and fill its form fields into a new file.

Runs on your machine, no upload. It runs over stdio, one process per client, on the pdfluent Python package. Your documents stay on your machine. The server reads and writes only inside the directories you allow. Your documents are never uploaded.

Quick start

uvx pdfluent-mcp setup --root ~/Documents

This registers a stdio server named pdfluent in the user configs of Claude Desktop, Claude Code, Cursor and Codex, then tells you to restart the clients. pipx run pdfluent-mcp setup works the same way. Without --root, file access relies on client MCP roots or PDFLUENT_MCP_ROOTS (SETUP-001, SETUP-002).

Needs Python 3.10 or later and uv. uvx downloads the server and pdfluent on first use and caches them. The balanced quality tier needs model files; pdfluent models install downloads them once.

Tools

ToolWhat it doesExample prompt
extract_markdownThe document as markdown in reading order: headings, list items and tables. Running heads and page numbers are left out."Summarise ~/Documents/report.pdf."
extract_textThe plain text layer, page by page, each page behind ."Give me the raw text of pages 0 to 2 of contract.pdf."
extract_tablesOne entry per table with page, rows and header_rows."Pull the tables out of invoice.pdf."
extract_blocksPositioned blocks with kind, text, page, bbox and confidence. Also lists the pages whose text layer is missing."List every heading in manual.pdf with its page."
get_metadataPage count, title, author, dates, PDF version, encryption, form fields, signatures, bookmarks, and pages with no text layer."How many pages does scan.pdf have, and is it encrypted?"
searchThe pages that mention a query, with up to three snippets per page."Which pages of policy.pdf mention retention?"
list_form_fieldsEvery form field with name, type, value and page."Which fields does application.pdf have?"
fill_formFills the named fields and writes a new file. The input is never changed."Fill application.pdf with my name and address, save as application-filled.pdf."
vision_adviceOne entry per page with needs_vision and its reasons."Which pages of scan.pdf need a vision model?"

Page numbers are 0-based in every argument and result.

Tool arguments and result details

ToolReturns
extract_markdown(path, pages?, quality?)The document as markdown in reading order: headings, list items and tables. Running heads and page numbers are left out. quality is fast (default) or balanced.
extract_text(path, pages?)The plain text layer, page by page, each page behind .
extract_tables(path, pages?)tables: one entry per table with page, rows (lists of cell strings) and header_rows.
extract_blocks(path, pages?, include_furniture?)blocks: each with kind, text, page, bbox and confidence, plus level, ordinal or table-cell position where they apply. pages_needing_vision: the pages whose text layer is missing.
get_metadata(path)Page count, title, author, dates, PDF version, encryption, whether the document has form fields, how many signatures and bookmarks it has, and which pages have no text layer.
search(path, query)The pages that mention query, with up to three snippets per page.
list_form_fields(path)Every form field with name, type, value and page.
fill_form(path, values, out_path, overwrite?)Fills the named fields and writes a new file at out_path. The input is never changed; an existing out_path is refused unless overwrite is true, and a symbolic link there is always refused.
vision_advice(path)advice: one entry per page with needs_vision and its reasons.

confidence is the probability of the learned model that decided a block's kind; it is null where no model decided it, and null means unknown, not low.

Install per client

Replace /path/to/documents with the directory your PDFs live in.

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json and restart Claude Desktop:

{

"mcpServers": { "pdfluent": { "command": "uvx", "args": ["pdfluent-mcp", "--root", "/path/to/documents"] } } }

Config file location and troubleshooting

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json.

If Claude Desktop does not find uvx, write its full path (which uvx) in command.

Claude Code
claude mcp add pdfluent -- uvx pdfluent-mcp --root /path/to/documents

Project setup for a team, and the Claude skill

Claude Code also offers its working directory as an MCP root, so inside a project claude mcp add pdfluent -- uvx pdfluent-mcp is enough. For a team, put this in the project's .mcp.json:

{

"mcpServers": { "pdfluent": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["pdfluent-mcp"] } } }

To tell Claude when to reach for these tools, copy skills/pdfluent from this repository to ~/.claude/skills/pdfluent (every project) or to .claude/skills/pdfluent in one project.

Cursor

Add to Cursor (then change /path/to/documents), or add to ~/.cursor/mcp.json or the project's .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "pdfluent": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["pdfluent-mcp", "--root", "/path/to/documents"] } } }

VS Code

Install in VS Code, or from a terminal:

code --add-mcp '{"name":"pdfluent","type":"stdio","command":"uvx","args":["pdfluent-mcp","--root","/path/to/documents"]}'

Workspace config

Or add to .vscode/mcp.json in the workspace (note the key is servers):

{

"servers": { "pdfluent": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["pdfluent-mcp", "--root", "/path/to/documents"] } } }

Codex

Add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.pdfluent]

command = "uvx" args = ["pdfluent-mcp", "--root", "/path/to/documents"]

One-click install for Cursor and VS Code registers the server with a placeholder root that you then change.

Reference

Setup command: flags, backups, uninstall

  • --root DIR (repeatable) is added to the saved command for each directory you name, for example uvx pdfluent-mcp setup --root ~/Documents.
  • --dry-run shows what would change and writes nothing.
  • Before it replaces a config file, setup saves the previous file next to it as .pdfluent-backup- and prints the path.
  • --client claude-desktop|claude-code|cursor|codex limits it to some clients (repeatable).
  • uvx pdfluent-mcp uninstall (or setup --uninstall) removes only the pdfluent entry, and only when it was written by pdfluent-mcp (or with --force). It does not remove the Python package.

Close the clients before you run setup or uninstall. Files are replaced atomically, but no portable call lets setup detect a client that saves the same file in the last instant; a save in that gap can be lost, and where hard links are unavailable the backup is a plain copy and the gap is wider.

Setup keeps unrelated settings and servers, preserves TOML comments, and refuses malformed configs and symbolic links. A different existing pdfluent entry is left alone unless you pass --force (SETUP-003). The saved launcher uses the absolute uvx path when found, otherwise the current Python interpreter, which must stay installed (SETUP-004).

Config files used: Claude Desktop's platform config (see above), Claude Code's ~/.claude.json, Cursor's ~/.cursor/mcp.json, and Codex's ~/.codex/config.toml (CODEX_HOME is respected).

Install into your own environment

pip install pdfluent-mcp

pdfluent-mcp --root ~/Documents

Allowed roots and limits

The server touches nothing outside its roots. Give them with --root (repeat for more than one), with PDFLUENT_MCP_ROOTS (:-separated, ; on Windows), or let the client offer them: Claude Code sends its working directory and --add-dir directories as MCP roots. A server with no root from any of these answers every call with a message saying so. Symlinks are resolved before the check, so a link inside a root cannot point outside it.

A root is as wide as the directory it names. A client that offers /, ~ or a drive as an MCP root widens the server to everything the user can read; if that is not what you want, start the server with --root on the folder your PDFs live in and keep the client's roots narrow.

Three more limits: --max-pages (default 200) is how many pages one call returns, so a long document is read in windows through pages (the engine still parses the whole document for every window; the cap bounds the output, not the work); --max-bytes (default 100 MiB) is the largest document the server opens; --max-output-chars (default 200000) is the longest result one call returns, after which it is cut and says so. All three also read from PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES, PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES and PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS.

Claude plugin and data handling

The repository is also a Claude plugin (.claude-plugin/plugin.json). It bundles the pdfluent skill from skills/ and starts the local MCP server with uvx pdfluent-mcp==0.3.0 over stdio, so the plugin runs one pinned PyPI package and nothing else. A local MCP server loads in Claude Code and in Cowork sessions on your computer; chat on claude.ai ignores it.

What the plugin does with data: the server reads PDFs only inside the directories you allow,

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

Pregunta a PopNx