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)
MCP server for extracting text, images, tables, links, annotations, and metadata from PDF files.
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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add pdf-reader -- uvx pdf-insight-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-reader": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-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-reader": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-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7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 Xvvln 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(0.2.1)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)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:★ 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。
一个用于读取和分析 PDF 文件的 MCP 服务器。它可以为支持 MCP(Model Context Protocol)的客户端提供 PDF 文本、页面图片、表格、链接、批注、目录、元数据和基础文本统计。
A PDF-focused MCP server for extracting text, rendered pages, tables, links, annotations, outlines, metadata, and text statistics from PDF files.
pdf-reader-mcpio.github.Xvvln/pdf-reader-mcppdf-insight-mcppdf-reader-mcp and pdf-insight-mcppdf-reader-mcp is the project name. The PyPI package is published as pdf-insight-mcp because the pdf-reader-mcp package name is not available on PyPI.
| Tool | What it does |
|---|---|
get_pdf_info | Read document metadata, page count, file size, and encryption status. |
read_pdf_as_text | Extract text from selected pages with page and character limits. |
read_pdf_as_images | Render selected pages as base64-encoded images. |
get_pdf_outline | Read bookmarks and outline entries. |
search_pdf_text | Search text and return per-match page context. |
extract_pdf_tables | Extract structured tables when PyMuPDF can detect them. |
extract_pdf_images | Extract embedded PDF images. |
get_pdf_page_info | Inspect one page's size, text, images, links, and rotation. |
extract_pdf_links | Extract external URLs and internal page jumps. |
get_pdf_annotations | Read comments, highlights, and annotation metadata. |
get_pdf_text_stats | Compute text, line, paragraph, and scan-likelihood stats. |
compare_pdf_pages | Compare text similarity between two pages. |
Install uv if you do not already have it:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Run the server directly from PyPI:
uvx pdf-insight-mcp
Or install it first:
python -m pip install pdf-insight-mcp
pdf-reader-mcp
Use the published PyPI package:
{
"mcpServers": { "pdf-reader": { "command": "uvx", "args": ["pdf-insight-mcp"] } } }
Use a local checkout for development:
{
"mcpServers": { "pdf-reader": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/absolute/path/to/pdf-reader-mcp", "run", "pdf-reader-mcp" ] } } }
Replace /absolute/path/to/pdf-reader-mcp with the absolute path to this repository on your machine.
Ask your MCP client to call tools with an absolute PDF path. Example requests:
Read /Users/me/Documents/report.pdf as text.
Search /Users/me/Documents/report.pdf for "baseline characteristics". Render pages 1-3 of /Users/me/Documents/report.pdf as images. Extract links and annotations from /Users/me/Documents/review.pdf.
For large PDFs, prefer small page ranges first. For scanned or layout-sensitive PDFs, use read_pdf_as_images with a small pages range and moderate dpi.
read_pdf_as_text defaults to at most 50 pages and 200000 returned characters.read_pdf_as_images rejects requests above 20 pages.read_pdf_as_images defaults to an overall image payload cap of about 20 MB.extract_pdf_images returns at most 20 embedded images but reports the actual detected total.Install dependencies:
uv sync --extra dev
Run tests:
uv run pytest -q
Build the package:
uv build
uvx twine check dist/*
Run the local server:
uv run pdf-reader-mcp
Releases are published through GitHub Actions.
Before the first release, configure PyPI Trusted Publishing with:
PyPI project name: pdf-insight-mcp
Owner: Xvvln Repository name: pdf-reader-mcp Workflow filename: publish.yml Environment name: leave empty
Then release by bumping versions in pyproject.toml and server.json, committing the change, and pushing a version tag:
git tag vX.Y.Z
git push origin main --tags
The Publish workflow runs tests, builds the Python package, publishes to PyPI, authenticates to the MCP Registry with GitHub OIDC, and publishes server.json.
MIT