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mcp-docs-reader

mcp-docs-reader

ローカル
github.com/AIMIZINGメモリ・ナレッジ079 週間前に更新

mcp-docs-reader について

mcp-docs-readerは、ローカルPDFを対象とする質疑応答用のMCPサーバーです。文書を分割して意味ベクトル索引を作成し、Claude Desktopに関連箇所を返します。

主な機能

  1. 01ローカルのdocs/フォルダーからPDFを読み込み
  2. 02テキスト抽出と意味単位の分割
  3. 03SentenceTransformerによる埋め込み生成
  4. 04FAISSによる意味索引の構築
  5. 05関連箇所の検索とプロンプトの作成

活用シーン

  1. 01ローカルPDFの内容について質問
  2. 02関連する文書箇所に基づく回答
  3. 03Claude Desktopで文書内容を検索

MCP 対応

MCPサーバーとして、質問に関連するPDFの箇所を取得し、質問と組み合わせたプロンプトをClaude Desktopに返します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

mcp-docs-reader

ローカルフォルダーから PDF ファイルを読み込み、その内容を抽出してチャンクに分割し、セマンティック検索インデックスを構築して、関連する文章を Claude Desktop に送信し、ドキュメントに基づく質問応答を行う軽量な MCP(Model Context Protocol)サーバーです。

このプロジェクトは、Claude の MCP デスクトップ機能と併用することを想定しています。


機能

  • ローカルの docs/ フォルダーから PDF ドキュメントを読み込み、処理します
  • テキストを抽出し、セマンティックチャンクに分割します
  • SentenceTransformer を使ってベクトル埋め込みを生成します
  • セマンティック検索用に FAISS ベースのベクトルインデックスを構築します
  • ユーザーのクエリに基づいて、関連性の高い上位 k 個のチャンクを取得します
  • プロンプト(関連する文章+質問)を作成し、Claude に返します
  • uv を使って最小限のセットアップで利用できます

使い方

1. Claude Desktop をインストールする(未インストールの場合)
  • Claude Desktop をダウンロードしてインストールします。
2. mcp-docs-reader をダウンロードする

方法 1:ZIP としてダウンロード

  • 「Code」 > **「Download ZIP」**をクリックします
  • ダウンロードした ZIP ファイルを展開します

方法 2:Git でクローンする

git clone https://github.com/AIMIZING/mcp_docs_reader.git
cd mcp_docs_reader
3. UV 環境をセットアップする

方法 1:手動でセットアップ

  • uv をインストールします(未インストールの場合):
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
  • 仮想環境をセットアップします:
uv venv
.venv\Scripts\activate
  • 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt

方法 2:自動セットアップ(Windows)

  • 同梱の 「setup.bat」 ファイルを実行します
4. Claude Desktop を設定する

同梱の 「weather_config.json」 ファイルを開き、内容をコピーします。 次に、既存の Claude Desktop 設定ファイルを開き、コピーした内容を追記します。

Claude Desktop の設定ファイルを開くには:

  • Claude Desktop を開きます
  • メニューから「File」→「Settings」→「Developer Mode」→「Edit Configuration」の順に選択します
  • 現在の 「claude_desktop_config.json」 ファイルが開きます
  • 適切な位置(例:mcp リスト内または関連するセクション内)に追加の内容を貼り付けます

⚠️ コピーする前に、docReader_config.json 内のパス "C:\PATH\TO\mcp_docs_reader" を実際のローカルプロジェクトのパス(例:C:\Users\YourName\Documents\mcp_docs_reader)に置き換えてください。

⚠️ ファイル全体を上書きしないでください。既存の設定を壊さないよう、内容を追記または統合してください。

5. Claude Desktop を起動する

Claude Desktop を起動します。 起動すると、設定済みの MCP ツールが自動的に検出され、接続されます。 これで、次のようにローカルの PDF ドキュメントに基づいて Claude に質問できるようになります。

「登録済みファイルの内容から、重要なポイントを要約してください。」

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。