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

Sezzlee PDF

제작자: sezzlee버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.sezzlee/pdf

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Extract text from local PDF documents with optional pluggable OCR. Read-only, no network.

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: 문서, 시트 및 사무 업무

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.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "pdf": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/pdf-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add pdf -- npx -y @sezzlee/pdf-mcp

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": {
    "pdf": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/pdf-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "pdf": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sezzlee/pdf-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 sezzlee 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

문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2183개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2183개 중 53%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2183개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Sezzlee PDF, 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(0.1.2)은 26일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Calendar

제작자: BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

클라우드에서 실행★ 7,620MIT2개월 전 업데이트
설치

Excel MCP Server

제작자: haris-musa

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

내 컴퓨터에서 실행★ 4,276MIT6일 전 업데이트
설치

MCP Server for Excel

제작자: sbroenne

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

내 컴퓨터에서 실행★ 847MIT3일 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.

@sezzlee/pdf-mcp

A read-only, sandboxed MCP server for local PDF documents. It builds on @sezzlee/file-core, which supplies sandbox path resolution, the response budget, the error envelope, cursors and the document cache. Text extraction uses @firecrawl/pdf-inspector. The server never reaches the network: OCR is optional, and when it is enabled, the connection decision belongs entirely to whoever supplies the two injected ports.

Quick start

{

"mcpServers": { "pdf": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sezzlee/pdf-mcp", "/path/to/documents"] } } }

To enable OCR, point --ocr at a module whose default export is an OcrBinding (see Configuration and OCR):

{

"mcpServers": { "pdf": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@sezzlee/pdf-mcp", "/path/to/documents", "--ocr", "/path/to/ollama-binding.js" ] } } }

Tools

ToolWhat it doesKey arguments
list_documentsLists readable PDF candidates under the root; never opens a filesubdirectory, pattern, maxResults
describe_documentPage count, document type, per-page OCR need, server capabilitiesfilePath
read_pagesReads selected pages as Markdown, page numbers 1-basedfilePath, pages, maxPages, ocr, cursor
find_in_documentLiteral search over extracted text, with page number and match contextfilePath, query, matchMode, caseSensitive, ocr, cursor

If the file path is already known, describe_document is optional: read_pages and find_in_document work from filePath alone.

Configuration

CLI (sezzlee-pdf [--ocr ]):

ArgumentDefaultMeaning
requiredSandbox root; every readable path is resolved and checked against it.
--ocr nonePath or package specifier to a module whose default export is { rasterizer, provider }. Absent means no OCR: read_pages/find_in_document refuse ocr: true and describe_document reports capabilities.ocr: false.

Programmatic (createPdfMcpServer(root, options)):

OptionDefaultMeaning
documentCacheSize2Extracted documents held in memory at once, 1–16. A budget, not a guard: each cached document holds every page's Markdown on the heap.
maxConcurrentListings4Concurrent list_documents calls before a request is refused.
maxConcurrentExtractions2Concurrent PDF extractions before a request is refused.
ocrnoneAn OcrBinding ({ rasterizer, provider, dpi?, maxPagesPerCall?, timeoutMs? }). Neither port is a dependency of this package.

OCR

The server does not perform OCR; it supports it. Two ports are injected — neither the raster library nor the model client is a dependency of this package.

interface PageRasterizer {

render(job: { bytes: Buffer; pages: readonly number[]; dpi: number; signal?: AbortSignal; }): Promise ; // { page, image, mediaType } }

interface OcrProvider { readonly name: string; recognize(job: { pages: readonly RenderedPage[]; signal?: AbortSignal; }): Promise ; // { page, markdown, confidence? } }

The server does exactly this: it renders the pages the text layer could not answer, recognizes the resulting images, substitutes the result for that page, and marks it source: "ocr".

Programmatic binding:

createPdfMcpServer(root, {

ocr: { rasterizer: pdfjsRasterizer, provider: ollamaProvider, dpi: 200 }, });

CLI binding — a module whose default export matches OcrBinding, loaded with --ocr (see examples/ollama-binding.ts in this package for a working example built from @sezzlee/pdf-raster-pdfjs and @sezzlee/ocr-ollama):

import { createPdfjsRasterizer } from "@sezzlee/pdf-raster-pdfjs";

import { createOllamaOcrProvider } from "@sezzlee/ocr-ollama"; import type { OcrBinding } from "@sezzlee/pdf-mcp";

const binding: OcrBinding = { rasterizer: createPdfjsRasterizer(), provider: createOllamaOcrProvider({ baseUrl: process.env["SEZZLEE_PDF_OCR_URL"] ?? "http://127.0.0.1:11434", model: process.env["SEZZLEE_PDF_OCR_MODEL"] ?? "deepseek-ocr:3b", }), dpi: 200, };

export default binding;

OCR rules
  • `ocr: true` with no provider bound is an error (ocr_unavailable), never a silent fall back to the text layer. Otherwise an agent that asked for OCR could mistake "nobody transcribed this document" for "no match". describe_document → capabilities.ocr reports whether one is bound.
  • An empty transcription does not count as an answer. If the provider returns empty text, the page stays needsOcr — "the model returned nothing" is not the same as "this page is blank".
  • An unrequested page is ignored. The ports may reorder, skip, or invent pages; results are matched to the page number that was requested, so a provider cannot overwrite a page the text layer already trusted.
  • Bytes leave the process. Binding a provider means those pages' pixels go somewhere else. OCR therefore defaults to off and is requested explicitly on every call.
  • A page is not re-transcribed on every call. Transcriptions are cached by document fingerprint plus page number. The cache is not a progress log: a search sends only the pages after the cursor to OCR and carries coverage forward in the cursor, so even a large document is eventually walked to the end from cache.
  • An expired job does not release its slot. Neither the engine nor an injected port can cancel work that has already started; the slot stays held until the work actually finishes. A provider that never returns can only be recovered by restarting the server — reclaiming the slot on a timer would only postpone the limit.

Rules

  • Every page number on the public surface is 1-based. The underlying library returns some fields 0-based and others 1-based within the same result object. The whole conversion lives in src/engine/, and lint bans importing @firecrawl/pdf-inspector outside that folder — a second import site would reintroduce the bug (measured on 1.23.0: PageMarkdownResult.page is 0-based, sibling pagesNeedingOcr is 1-based).
  • Page selection is validated before it reaches the library. An out-of-range index otherwise comes back as a phantom page marked needsOcr; a negative index wraps through u32. Both would look like a real page to the agent.
  • `describe_document` never builds its OCR page list from the classifier. classifyPdf marks every page of a document that contains a single scanned page. The list comes from the per-page extraction instead. classificationConfidence is confidence in the classifier's own verdict, not in any extracted text's accuracy.
  • An unreadable page is never presented as an empty one. A scanned page returns `needsOcr:

true; empty is true` only for a page the engine trusted and found genuinely blank.

  • Search coverage is reported on every response. When any page needs OCR, coverageComplete is false, and an empty match list is not proof the query is absent from the whole document.
  • A document is extracted once, in full; the response is paginated. Measurement showed that requesting a single page cuts extraction cost by a third, not 200-fold — the fixed cost dominates. Cursor identity depends on document content and OCR mode, not page size. An explicit pages selection is preserved across a cursor: it carries forward the rest of that selection and never wanders into unselected pages. A cursor resuming inside a page carries that page's text fingerprint; if the text changed since transcription, the response is stale_cursor rather than silently skipping content.
  • The server never reaches the network. fetch, node:http, node:net and their siblings are lint-banned inside src/, and the ban is repeated in every layer's override — a later oxlint override replaces no-restricted-imports rather than merging with it, so a single top-level ban would not apply everywhere.
  • Platform support is narrow. The engine ships no darwin-x64 binary and its wasm fallback is unpublished. On an unsupported host the server stops at startup with a one-line message (exit code 3).

Development

pnpm turbo run build --filter=@sezzlee/pdf-mcp

node packages/servers/pdf-mcp/dist/cli.js /path/to/documents

Tests: pnpm turbo run test --filter=@sezzlee/pdf-mcp (Vitest). A live-Ollama suite (test/ocr-live.spec.ts) is skipped unless SEZZLEE_PDF_OCR_URL is set; it also reads SEZZLEE_PDF_OCR_MODEL (default deepseek-ocr:3b). Everything else in test/ocr.spec.ts runs against fake ports; the live suite only proves the two real adapters compose.

PopNx에게 묻기