mcpField
P
PDF to Markdown with Tables for AI Agents

PDF to Markdown with Tables for AI Agents

リモート
apify.com生産性04 日前に更新
リポジトリ公式サイト

PDF to Markdown with Tables for AI Agents について

PDF、Word、PowerPoint、ExcelをMarkdownとJSON形式の表データに変換するリモートMCPサーバーです。文書テキストや構造化された表を扱うAIエージェントのワークフロー向けで、スキャン文書のOCRにも対応します。

主な機能

  1. 01PDF、Word、PowerPoint、Excelの変換
  2. 02整形されたMarkdown出力
  3. 03表をJSONの行として出力
  4. 04スキャン文書のOCR

活用シーン

  1. 01オフィス文書からテキストを抽出
  2. 02AIエージェントに表データを渡す
  3. 03OCRでスキャン文書を処理

MCP 対応

ストリーミングHTTP対応のリモートMCPサーバーとして文書変換機能を提供します。指定されたApify URLからMCPクライアントが接続できます。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.apify.com/?tools=fluidfaith/pdf-to-markdown-tables
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://mcp.apify.com/?tools=fluidfaith/pdf-to-markdown-tables認証が必要

ツール

詳細

AI エージェント向けの表を含む PDF から Markdown への変換

PDF、Word、PowerPoint、Excel を、きれいな Markdown と、すべての表を JSON の行データに変換します。スキャン文書の OCR にも対応しています。

  • Apify Store:https://apify.com/fluidfaith/pdf-to-markdown-tables
  • MCP サーバー(リモート、ストリーミング可能な HTTP):https://mcp.apify.com/?tools=fluidfaith/pdf-to-markdown-tables
  • 料金:1 文書あたり $0.008 + 1 ページあたり $0.002 + 1 表あたり $0.002 です。失敗した項目は無料で、1 回の実行で請求される金額が上限を超えることはありません。

Claude Code、Cursor、VS Code(MCP 設定)

{
  "mcpServers": {
    "pdf-to-markdown-tables": {
      "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fluidfaith/pdf-to-markdown-tables",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ${APIFY_TOKEN}" }
    }
  }
}

Claude Code のワンライナー:claude mcp add --transport http pdf-to-markdown-tables "https://mcp.apify.com/?tools=fluidfaith/pdf-to-markdown-tables" --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN"

Python(apify-client)

import os
from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient(os.environ["APIFY_TOKEN"])
run = client.actor("fluidfaith/pdf-to-markdown-tables").call(run_input={"urls": ["https://www.census.gov/retail/mrts/www/data/pdf/ec_current.pdf"]})
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    print(item)

LangChain

from langchain_apify import ApifyActorsTool
tool = ApifyActorsTool("fluidfaith/pdf-to-markdown-tables")

JavaScript(apify-client)

import { ApifyClient } from 'apify-client';
const client = new ApifyClient({ token: process.env.APIFY_TOKEN });
const run = await client.actor('fluidfaith/pdf-to-markdown-tables').call({"urls": ["https://www.census.gov/retail/mrts/www/data/pdf/ec_current.pdf"]});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
console.log(items);

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。