Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
作者による説明(英語の原文)
Local-first MCP server + CLI that turns PDFs into source-linked, card-based HTML readers.
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。
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。
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。
必要なもの
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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pdf-card -- uvx pdf-card-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"pdf-card": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-card-mcp"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"pdf-card": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-card-mcp"
]
}
}
}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。
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。
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。
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8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント velyan で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは5 か月前です。
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), MCPBも必要です。
同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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
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.
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。
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.-
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