Mcp Ocr

MCP OCR サーバー

MCP（Model Context Protocol）を使用して構築された、本番環境に対応する OCR サーバーです。シンプルなインターフェースで OCR 機能を提供します。

機能

• Tesseract OCR を使用して画像からテキストを抽出します
• 複数の入力形式に対応しています：
  • ローカルの画像ファイル
  • 画像 URL
  • 生の画像バイト列
• Tesseract を自動インストールします
• 複数の言語に対応しています
• 本番環境に対応したエラー処理

インストール

# Using pip
pip install mcp-ocr

# Using uv
uv pip install mcp-ocr

対応プラットフォームでは、Tesseract が自動的にインストールされます：

• macOS（Homebrew 経由）
• Linux（apt、dnf、または pacman 経由）
• Windows（手動インストール手順を提供）

使用方法

MCP サーバーとして

1. サーバーを起動します：

python -m mcp_ocr

2. Claude for Desktop を設定します： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します：

{
    "mcpServers": {
        "ocr": {
            "command": "python",
            "args": ["-m", "mcp_ocr"]
        }
    }
}

利用可能なツール

perform_ocr

画像からテキストを抽出します：

# From file
perform_ocr("/path/to/image.jpg")

# From URL
perform_ocr("https://example.com/image.jpg")

# From bytes
perform_ocr(image_bytes)

get_supported_languages

利用可能な OCR 言語を一覧表示します：

get_supported_languages()

開発

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/rjn32s/mcp-ocr.git
cd mcp-ocr

2. 開発環境をセットアップします：

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

3. テストを実行します：

pytest

貢献

1. リポジトリをフォークします
2. 機能ブランチを作成します（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更をコミットします（git commit -m 'Add amazing feature'）
4. ブランチにプッシュします（git push origin feature/amazing-feature）
5. プルリクエストを作成します

セキュリティ

• API トークンや機密性の高い認証情報をコミットしないでください
• 環境変数または安全な認証情報ストレージを使用してください
• GitHub のセキュリティに関するベストプラクティスに従ってください

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

謝辞

• Tesseract OCR
• Model Context Protocol