解析 Media Kit pdf 文件 について
広告・マーケティング業界で使われる Media Kit PDF を解析する MCP サーバーです。ローカルの PDF を Markdown に変換し、DeepSeek でオーディエンスや料金などの情報を構造化します。
主な機能
- 01ローカル PDF の Markdown 変換
- 02オーディエンスや料金の分析
- 03オプションの HTTP API
活用シーン
- 01Media Kit のオーディエンス情報整理
- 02媒体プランと料金の抽出
MCP 対応
stdio 経由で PDF の Markdown 変換と Media Kit 分析ツールを MCP クライアントに提供します。オプションの HTTP API も利用できます。
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。
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。
ツール
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
Media Kit MCP Server
概要
Media Kit MCP Server は、広告・マーケティング業界で一般的に使用されるメディアキットの PDF ファイルを解析・分析するためのサービスです。PDF ファイルから重要な情報を抽出して Markdown に変換し、AI(DeepSeek API)を活用して、オーディエンスの属性、価格、マーケティングに関する洞察など、コンテンツを包括的に分析します。このサーバーは、MCP(Model Context Protocol)ホストのプラグインとして統合できるように構築されており、stdio と HTTP API の両方のモードに対応しています。
機能
- PDF から Markdown への変換:ローカルの PDF ファイルを自動的に抽出し、Markdown テキストに変換します。
- AI を活用したコンテンツ分析:DeepSeek API を使用してメディアキットのコンテンツを分析し、構造化された洞察(オーディエンス、パッケージ、リーチなど)を提供します。
- MCP プロトコルのサポート:stdio 経由で MCP ホストに簡単に統合できるよう、MCP サーバープロトコルを実装しています。
- オプションの RESTful API:フロントエンドやサードパーティとの連携に使用できる HTTP API を提供します。
- TypeScript と型安全性:保守性を高めるため、明確な型定義を備えた TypeScript で記述されています。
- テスト:信頼性を確保するため、統合テストと API テストが含まれています。
- シンプルな Web UI:(任意)HTTP API のローカルテスト用の基本的な HTML ページです。
ディレクトリ構成
media_kit_mcp_server/
├── src/
│ ├── index.ts # MCP server entry point
│ ├── server.ts # MCP server logic and tool registration
│ ├── nodeServer.ts # Optional HTTP API server
│ ├── mcpClient.ts # MCP client for local API calls
│ ├── helper/
│ │ ├── markdownify.ts # PDF-to-Markdown utility
│ │ └── deepseek.ts # DeepSeek AI analysis utility
│ ├── type/
│ │ ├── common.ts # Common type definitions
│ │ └── mediaKit.ts # Media Kit structure types
│ ├── test/
│ │ ├── comprehensive.test.ts # Integration test
│ │ └── deepseek.test.ts # DeepSeek API test
│ └── index.html # Simple web UI for HTTP API
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
はじめに
1. 依存関係のインストール
npm install
2. プロジェクトのビルド
npm run build
3. MCP サーバーとして実行(推奨)
このプロジェクトを MCP HOST の設定で MCP プラグインとして統合します。
{
"mcpServers": {
"media-kit-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/dist/index.js"],
"env": {
"DEEP_SEEK_API_KEY": "YOUR_DEEP_SEEK_API_KEY"
},
"transport": "stdio",
"enabled": true,
"description": "Parse and analyze Media Kit PDF files for advertising and marketing use cases"
}
}
}
4. HTTP API として実行(任意)
HTTP API を使用する場合(フロントエンドやサードパーティとの連携):
npm run build
node dist/nodeServer.js
サーバーはデフォルトでポート 3000 をリッスンします。付属の src/index.html ページまたは API 呼び出しを使ってテストできます。
MCP ツール
parse-pdf-to-markdown
- 説明:ローカルの PDF ファイル(file://)を Markdown テキストに変換します。
- パラメータスキーマ:
{ "pdfUrl": "file:///absolute/path/to/file.pdf" } - 戻り値スキーマ:
{ "content": [ { "type": "text", "text": "Extracted markdown content..." } ], "error": "Error message if any error occurred." }
analyze-media-kit
- 説明:メディアキットの Markdown コンテンツを分析し、構造化された洞察(オーディエンス、価格など)を返します。
- パラメータスキーマ:
{ "markdown": "# Media Kit\n..." } - 戻り値スキーマ:
{ "content": [ { "type": "text", "text": "{ \"basicInfo\": { ... }, \"analysis\": { ... } }" } ], "error": "Error message if any error occurred." }
HTTP API リファレンス
- POST /analyze
- 本文:
{ pdfUrl: "file:///absolute/path/to/file.pdf" } - レスポンス:JSON 形式の分析結果
- 本文:
依存関係
- Node.js 18+
- TypeScript
- @modelcontextprotocol/sdk
- DeepSeek API(
DEEP_SEEK_API_KEY環境変数が必要です) - markitdown(PDF から Markdown への変換に使用。ローカルの Python 仮想環境と markitdown ツールが必要です)
開発とテスト
テストの実行
# Integration test
ts-node src/test/comprehensive.test.ts
# DeepSeek API test
ts-node src/test/deepseek.test.ts
コード構成
src/helper/markdownify.ts:ローカルの markitdown ツールを呼び出して、PDF を Markdown に変換します。src/helper/deepseek.ts:コンテンツ分析用に DeepSeek API をラップします。src/server.ts:MCP ツールを登録し、リクエストを処理します。src/nodeServer.ts:外部連携用の HTTP API を提供します。src/index.html:HTTP API のローカルテスト用のシンプルな Web UI です。
よくある問題
-
markitdown が見つからない場合
- プロジェクトのルートディレクトリの親ディレクトリにある
.venv/bin/markitdownに、markitdown をインストールした Python 仮想環境があることを確認してください。
- プロジェクトのルートディレクトリの親ディレクトリにある
-
DeepSeek API キーがない場合
- サーバーを実行する前に、
DEEP_SEEK_API_KEY環境変数を設定してください。
- サーバーを実行する前に、
ライセンス
このプロジェクトは ISC ライセンスの下でライセンスされています。
貢献
貢献、問題の報告、機能リクエストを歓迎します。issue を作成するか、プルリクエストを送信してください。
コメント
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。