프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

PDFluent

제작자: pdfluent버전 0.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.pdfluent/pdfluent-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: PDFLUENT_MCP_MAX_PAGES, PDFLUENT_MCP_MAX_BYTES, PDFLUENT_MCP_MAX_OUTPUT_CHARS

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • 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).

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 pdfluent 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 93%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7223개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

PDFluent, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 그저께 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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,

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기