Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server for extracting text, images, tables, links, annotations, and metadata from PDF files.
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": {
"pdf-reader": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add pdf-reader -- uvx pdf-insight-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"pdf-reader": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pdf-insight-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.
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 Xvvln 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(0.2.1)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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 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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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