mcp-dharmamitra

mcp-dharmamitra

公開されているDharmamitra OCR エンドポイントを使って画像の OCR を実行し、抽出したテキストをローカルファイルに書き込む MCP サーバーです。チベット語／サンスクリット語／デーヴァナーガリー文字の入力に最適化されています。

ツール

ocr_image

引数	型	デフォルト	備考
image_path	str	—	ローカル画像（png/jpg/…）の絶対パスです。
output_path	str	—	UTF-8 テキストを書き込むファイルです。親ディレクトリは作成されます。
transliterate_devanagari_to_iast	bool	false	API に渡されます。
transliterate_tibetan_to_wylie	bool	false	API に渡されます。
instruction	str	""	任意のモデル向け指示です。
model	str	"auto"	OCR モデル ID です。
poll_interval_seconds	float	2.0	ステータス確認の間隔です。
timeout_seconds	float	300.0	ステータス確認の全体的なタイムアウトです。

小さな JSON の概要を返します。抽出されたテキストは output_path に書き込まれ、クライアントには返されません。

{
  "job_id": "b8b26984b3ca49199c28303cad6a144d",
  "output_path": "/abs/path/out.txt",
  "pages": 1,
  "processing_time_seconds": 3.957,
  "chars": 1234
}

MCP レジストリからインストール

公式の Model Context Protocol レジストリにio.github.alex-deus/mcp-dharmamitraとして登録されています。パッケージは PyPI にmcp-dharmamitraとして公開されており、uvx で実行することを想定しています。クローンや手動インストールは不要です。

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（または Claude Code の同等の mcp ブロック）：

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-dharmamitra"],
      "env": {"DHARMAMITRA_COOKIE": ""}
    }
  }
}

または、Claude Code CLI を使います：

claude mcp add dharmamitra -e DHARMAMITRA_COOKIE="" -- uvx mcp-dharmamitra

uvx [email protected] で特定のバージョンを指定できます。

ソースからインストール

uv sync                           # or: pip install -e '.[dev]'

MCP Inspector を使ってローカルで実行します：

uv run mcp dev src/mcp_dharmamitra/server.py

テストを実行します：

uv run pytest

ソースをチェックアウトした場合、Claude Desktop のエントリーではローカルパスを使用します：

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/mcp-dharmamitra", "run", "mcp-dharmamitra"],
      "env": {"DHARMAMITRA_COOKIE": ""}
    }
  }
}

Docker

イメージをビルドします：

docker build -t mcp-dharmamitra:latest .

MCP は stdio 経由で通信するため、コンテナーは -i（-t は付けない）を指定して実行する必要があります。入力画像を格納するホストディレクトリをマウントしてください。ツールの引数（image_path、output_path）にはコンテナー内のパスを指定します。

エントリーポイントの簡易テストを実行します：

docker run --rm --entrypoint python mcp-dharmamitra:latest \
  -c "from mcp_dharmamitra.server import mcp; print(mcp.name)"

コンテナーを Claude Desktop／Claude Code に接続

/path/mcp-dharmamitra を、ツールが読み書きできる任意のホストディレクトリに置き換えてください。そのディレクトリ内のファイルは、コンテナー内の /data に表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "/path/mcp-dharmamitra/data:/data",
        "-e", "DHARMAMITRA_COOKIE",
        "mcp-dharmamitra:latest"
      ],
      "env": {
        "DHARMAMITRA_COOKIE": ""
      }
    }
  }
}

または、CLI から同様に設定します：

claude mcp add dharmamitra \
  --scope project \
  -e DHARMAMITRA_COOKIE="" \
  -- docker run -i --rm \
       -v /path/mcp-dharmamitra/data:/data \
       -e DHARMAMITRA_COOKIE \
       mcp-dharmamitra:latest

ツールを呼び出すときは、コンテナーパスを渡してください。例：<host>/tmp/text.png にある画像 → /data/text.png：

{
  "image_path": "/data/text.png",
  "output_path": "/data/text.txt"
}

生成された text.txt は、マウントされたホストディレクトリに表示されます。

Cloudflare／cf_clearance

エンドポイントは Cloudflare の背後にあります。ほとんどのリクエストは Cookie なしで処理されます。403 が発生し始めた場合は、dharmamitra.org にログインしたブラウザーセッションから最新の cf_clearance 値を取得して、環境変数に設定してください：

export DHARMAMITRA_COOKIE='cf_clearance value here'

サーバーはすべてのリクエストに Cookie として付加します。値をハードコードしないでください。Cloudflare によって値はローテーションされます。