docalyze

Docalyze MCP サーバー

AI アシスタントがローカルのドキュメント（PDF、Excel スプレッドシート、CSV ファイル、Word ドキュメント、PowerPoint プレゼンテーション、画像）を読み取り、視覚的に分析できる MCP（Model Context Protocol）サーバーです。

API キーは不要です。ホスト AI（GitHub Copilot、Claude など）が直接すべての推論を行います。

対応形式

形式	拡張子	読み取り	視覚分析
PDF	.pdf	✅	✅
Excel	.xlsx、.xls	✅	✅
CSV / TSV	.csv、.tsv	✅	—
JSON	.json	✅	—
Word	.docx	✅	✅
PowerPoint	.pptx	✅	✅
プレーンテキスト	.txt、.md	✅	—
画像	.png、.jpg、.jpeg、.gif、.bmp、.tiff、.webp	—	✅

ツール

ツール	説明
list_documents	ディレクトリ内のファイルを、glob パターンで絞り込んで一覧表示します
document_info	ファイルのメタデータ（サイズ、更新日、シート）を取得します
read_document	ページネーション付きでドキュメントからテキストを抽出します
visual_evaluate_document	ページ画像をインラインで返し、AI がグラフ、表、図を分析できるようにします

インストール

VS Code から（推奨）

MCP サーバーギャラリー（拡張機能サイドバー → MCP タブ）で docalyze を検索し、インストールをクリックします。

PyPI から

pip install docalyze-mcp-server

npm から

npx docalyze-mcp-server

uv または pipx のインストールが必要です。npm ラッパーは uvx を呼び出し、Python パッケージを自動的に実行します。

手動セットアップ

VS Code の mcp.json（または settings.json）に追加します。

{
  "servers": {
    "docalyze": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "docalyze_mcp_server"],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
      }
    }
  }
}

または、pip でインストールし、エントリーポイントを使用する場合は、次のようにします。

{
  "servers": {
    "docalyze": {
      "type": "stdio",
      "command": "docalyze-mcp-server"
    }
  }
}

オプションの依存関係

基本インストールでは、PDF、Excel、CSV、JSON、プレーンテキストに対応します。ほかの形式を使用する場合は、次のようにします。

# Word documents
pip install docalyze-mcp-server[docx]

# PowerPoint
pip install docalyze-mcp-server[pptx]

# OCR (requires Tesseract installed on your system)
pip install docalyze-mcp-server[ocr]

# Everything
pip install docalyze-mcp-server[all]

設定

サーバーは、設定可能なルートディレクトリからドキュメントを読み取ります。変更するには、DOCUMENTS_ROOT 環境変数を設定します。

{
  "servers": {
    "docalyze": {
      "type": "stdio",
      "command": "docalyze-mcp-server",
      "env": {
        "DOCUMENTS_ROOT": "/path/to/your/documents"
      }
    }
  }
}

設定されていない場合は、サーバースクリプトが置かれているディレクトリがデフォルトになります。

ライセンス

MIT