Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Text extraction, keyword extraction, language detection, and chunking for RAG
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"file-processor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@opafex/mcp-file-processor"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add file-processor -- npx -y @opafex/mcp-file-processor프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"file-processor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@opafex/mcp-file-processor"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"file-processor": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@opafex/mcp-file-processor"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 opafex 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 12일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
MCP server for universal text extraction, keyword extraction, language detection, and text chunking — designed for RAG pipelines.
Supports PDF, DOCX, CSV, JSON, Markdown, HTML, and code files. Zero platform dependencies.
npm install @opafex/mcp-file-processor
Requires Node.js 20+.
{
"mcpServers": { "file-processor": { "command": "npx", "args": ["@opafex/mcp-file-processor"] } } }
No API keys needed — everything runs locally.
extract_textExtract text content from a file.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
content | string | Yes | File content — base64 for binary formats (PDF, DOCX), raw text for text formats |
fileType | string | Yes | MIME type (e.g. "application/pdf") or extension (e.g. ".pdf", "pdf") |
Example response
{
"success": true, "text": "Extracted text content here...", "wordCount": 142, "pageCount": 3, "processingTimeMs": 45 }
</details>
extract_keywordsExtract ranked keywords from text. Filters stop words, sorted by frequency.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
text | string | Yes | Text to extract keywords from |
limit | number | No | Max keywords to return (default: 20) |
Example response
{
"success": true, "keywords": [ { "word": "javascript", "frequency": 8 }, { "word": "framework", "frequency": 4 }, { "word": "react", "frequency": 3 } ], "totalWords": 156 }
</details>
detect_languageDetect whether content is code, natural language, or mixed.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
text | string | Yes | Text to analyse |
fileName | string | No | File name for extension-based detection (e.g. "app.ts") |
Example response
{
"success": true, "contentType": "code", "programmingLanguage": "typescript" }
</details>
chunk_textSplit text into overlapping chunks for RAG/embedding pipelines.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
text | string | Yes | Text to chunk |
chunkSize | number | No | Target chunk size in characters (default: 1000) |
overlap | number | No | Overlap between chunks in characters (default: 200) |
Example response
{
"success": true, "chunks": [ { "index": 0, "text": "...", "startOffset": 0, "endOffset": 1000, "wordCount": 167 }, { "index": 1, "text": "...", "startOffset": 800, "endOffset": 1800, "wordCount": 172 } ], "totalChunks": 5, "totalCharacters": 4200 }
</details>
process_fileAll-in-one: extract text, detect content type, extract keywords, and chunk.
| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
content | string | Yes | File content (base64 or raw text) |
fileType | string | Yes | MIME type or file extension |
chunkSize | number | No | Chunk size in characters (default: 1000) |
chunkOverlap | number | No | Overlap in characters (default: 200) |
keywordLimit | number | No | Max keywords (default: 20) |
server_info (built-in)Returns server metadata, registered tools, and resources.
| Resource | Description |
|---|---|
file-processor://supported-types | Lists all supported MIME types and file extensions |
| Format | Extension | Input |
|---|---|---|
.pdf | base64 | |
| Word | .docx, .doc | base64 |
| Plain text | .txt | raw text |
| Markdown | .md | raw text |
| CSV | .csv | raw text |
| JSON | .json | raw text |
| HTML | .html | raw text |
| XML | .xml | raw text |
| JavaScript | .js, .jsx, .mjs | raw text |
| TypeScript | .ts, .tsx | raw text |
| Python | .py | raw text |
| Java | .java | raw text |
| Go | .go | raw text |
| Rust | .rs | raw text |
| C/C++ | .c, .cpp, .h | raw text |
npm run build # Compile TypeScript
npm run dev # Run with tsx npm test # Run tests npm start # Run compiled server
import { FileProcessorService } from '@opafex/mcp-file-processor/service';
const service = new FileProcessorService();
const result = await service.processFile( 'Hello world, this is a document.', '.txt', 500, // chunk size 100 // overlap );
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MIT — see LICENSE.