プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Section Anything

作者:Omniwotバージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Omniwot/section-anything

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 文書・表計算・事務作業
  • 入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Omniwot で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2193件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2193件のうち85%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの2193件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Section Anythingは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Excel MCP Server

作者:haris-musa

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

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

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

パソコンで動く★ 847MIT3 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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)

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く