FlexOrch

Name: FlexOrch
Author: flexorch

作者：flexorch版本 0.1.2i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.dev-flexorch/flexorch-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Classify documents, extract structured fields, mask PII, export JSONL/RAG datasets for AI agents.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 0 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 搜索与 AI 记忆
你需要填写：FLEXORCH_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 0 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： FLEXORCH_API_KEY

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "flexorch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "flexorch-mcp"
      ],
      "env": {
        "FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add flexorch --env FLEXORCH_API_KEY=your-value -- uvx flexorch-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "flexorch": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "flexorch-mcp"
      ],
      "env": {
        "FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "flexorch": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "flexorch-mcp"
      ],
      "env": {
        "FLEXORCH_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

FLEXORCH_API_KEY 机密必填 env
FlexOrch API key — get one at app.flexorch.com/settings

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

! 注意
作者与仓库一致
发布者（dev-flexorch）不是仓库所有者（flexorch）；可能是其他人代为上架的
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 7236 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 7236 个服务器的 18% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 7236 个服务器的 36%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

FlexOrch 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：FLEXORCH_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.2）于4个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT3天前更新

安装

Codebase Memory

作者：DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新

安装

Exa

作者：exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT44天前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

flexorch-mcp

MCP server for FlexOrch — SDK for machines.

Connect Claude and other MCP-compatible agents to the FlexOrch document intelligence pipeline. Process documents, extract structured data, detect PII, and export LLM-ready datasets — all through natural language tool calls.

What this is

flexorch-mcp is a thin proxy that exposes the FlexOrch API as MCP tools. All processing happens on FlexOrch's managed infrastructure. A FlexOrch account and API key are required.

For humans writing code: use flexorch-sdk (Python) or flexorch-sdk-js (TypeScript). For agents: use this package.

Tools

Tool	Description
`document.process`	Upload and process a document (PDF, DOCX, TXT, XLSX, HTML, XML, EML, JPG, PNG, TIFF)
`document.reprocess`	Re-queue an already-uploaded document through the pipeline
`job.status`	Poll a processing job until completed or failed
`job.result`	Get structured extracted fields from a completed job
`dataset.build`	Build a structured dataset from a completed execution
`dataset.search`	Semantic search across indexed datasets (Pro+)
`dataset.export`	Export a dataset as JSONL, CSV, JSON, XML, MD, or RAG (LangChain/LlamaIndex chunks)
`dataset.index`	Trigger semantic vector indexing for a dataset (Pro+)
`dataset.chunks`	Retrieve paginated RAG-ready text chunks from an indexed dataset (Pro+)

Installation

pip install flexorch-mcp

Requires Python 3.10+.

Configuration

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config file (create it if it doesn't exist):

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

"mcpServers": { "flexorch": { "command": "flexorch-mcp", "env": { "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here" } } } }

Cursor

Add to your Cursor MCP config:

"flexorch": { "command": "flexorch-mcp", "env": { "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here" } } }

OpenAI Codex

Add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.flexorch]

command = "uvx" args = ["flexorch-mcp"]

[mcp_servers.flexorch.env] FLEXORCH_API_KEY = "dfx_your_key_here"

Get your API key from app.flexorch.com/settings.

Verify connection

flexorch-mcp --check

→ FlexOrch API key: dfx_xxx*** ✓

→ Connection: OK (api.flexorch.com)

→ Plan: Starter (1,200 credits/mo)

→ Tools: 9 registered

Example agent workflow

User: "Process this invoice and export it as JSONL for fine-tuning."

Agent:

document.process(file_url="https://...") → job_id: 1234
job.status(1234) → completed, execution_id: 567
job.result(567) → vendor, total, date, PII masked
dataset.build(execution_id=567) → job_id: 1235
job.status(1235) → completed, dataset_id: 89
dataset.export(89, format="jsonl") → inline JSONL content

Plan limits

All FlexOrch plan limits apply to MCP tool calls. Credits are consumed per document processed.

Plan	Credits/mo	Semantic search
Trial	1,200 (30 days)	—
Starter	1,200	—
Pro	6,000	✓
Enterprise	Custom	✓

Security

API key is read from the FLEXORCH_API_KEY environment variable — never passed as a tool argument
No data is stored or cached by this server — stateless proxy
PII masking is applied by FlexOrch's pipeline before results are returned
All communication with api.flexorch.com uses HTTPS

flexorch-audit — Standalone PII detection and document quality scoring (no account required)
flexorch-sdk — Python SDK for developers
flexorch-sdk-js — TypeScript SDK for developers
docs.flexorch.com — Full documentation

License

MIT — see LICENSE.