ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Sezzlee PDF

โดย sezzleeรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sezzlee/pdf

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sezzlee ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 53% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2172 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sezzlee PDF ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.2) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

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

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

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

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@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.

ถาม PopNx