PDF Reader

pdf-reader-mcp

PDF ファイルの読み取りと分析に使用する MCP サーバーです。MCP（Model Context Protocol）に対応するクライアントに、PDF のテキスト、ページ画像、表、リンク、注釈、目次、メタデータ、基本的なテキスト統計を提供します。

PDF ファイルからテキスト、レンダリングしたページ、表、リンク、注釈、アウトライン、メタデータ、テキスト統計を抽出することに特化した MCP サーバーです。

パッケージ名

• GitHub リポジトリ：pdf-reader-mcp
• MCP Registry 名：io.github.Xvvln/pdf-reader-mcp
• PyPI パッケージ：pdf-insight-mcp
• CLI コマンド：pdf-reader-mcp および pdf-insight-mcp

pdf-reader-mcp はプロジェクト名です。PyPI では、pdf-reader-mcp というパッケージ名が利用できないため、pdf-insight-mcp として公開されています。

機能

ツール	説明
get_pdf_info	ドキュメントのメタデータ、ページ数、ファイルサイズ、暗号化状態を読み取ります。
read_pdf_as_text	ページ数と文字数の上限を指定して、選択したページからテキストを抽出します。
read_pdf_as_images	選択したページを Base64 エンコードされた画像としてレンダリングします。
get_pdf_outline	ブックマークとアウトライン項目を読み取ります。
search_pdf_text	テキストを検索し、一致箇所ごとのページコンテキストを返します。
extract_pdf_tables	PyMuPDF が検出できる場合、構造化された表を抽出します。
extract_pdf_images	PDF に埋め込まれた画像を抽出します。
get_pdf_page_info	1 ページのサイズ、テキスト、画像、リンク、回転を調べます。
extract_pdf_links	外部 URL と内部ページへのジャンプを抽出します。
get_pdf_annotations	コメント、ハイライト、注釈のメタデータを読み取ります。
get_pdf_text_stats	テキスト、行、段落、およびスキャン文書らしさの統計を算出します。
compare_pdf_pages	2 ページ間のテキストの類似度を比較します。

クイックスタート

まだインストールしていない場合は、uv をインストールします。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

PyPI からサーバーを直接実行します。

uvx pdf-insight-mcp

または、先にインストールします。

python -m pip install pdf-insight-mcp
pdf-reader-mcp

MCP クライアントの設定

公開済みの PyPI パッケージを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pdf-insight-mcp"]
    }
  }
}

開発にはローカルのチェックアウトを使用します。

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/pdf-reader-mcp",
        "run",
        "pdf-reader-mcp"
      ]
    }
  }
}

/absolute/path/to/pdf-reader-mcp を、お使いのマシン上にあるこのリポジトリの絶対パスに置き換えてください。

一般的な使い方

MCP クライアントに、絶対パスで PDF を指定してツールを呼び出すよう依頼します。リクエストの例：

Read /Users/me/Documents/report.pdf as text.
Search /Users/me/Documents/report.pdf for "baseline characteristics".
Render pages 1-3 of /Users/me/Documents/report.pdf as images.
Extract links and annotations from /Users/me/Documents/review.pdf.

大きな PDF の場合は、まず小さなページ範囲を指定してください。スキャンされた PDF やレイアウトが重要な PDF では、read_pdf_as_images を使い、pages の範囲を小さくして、適度な dpi を指定してください。

制限と動作

• read_pdf_as_text は、デフォルトで最大 50 ページ、返される文字数は最大 200000 文字です。
• read_pdf_as_images は、20 ページを超えるリクエストを拒否します。
• read_pdf_as_images の画像ペイロード全体の上限は、デフォルトで約 20 MB です。
• extract_pdf_images は、埋め込み画像を最大 20 個返しますが、実際に検出した総数も報告します。
• 暗号化された PDF は、パスワードなしですでにアクセスできる場合を除き、拒否されます。
• スキャンされた PDF では、抽出可能なテキストがほとんどない、またはまったくない場合があります。必要に応じて、画像のレンダリングを使用するか、このサーバーの外部で OCR を行ってください。

開発

依存関係をインストールします。

uv sync --extra dev

テストを実行します。

uv run pytest -q

パッケージをビルドします。

uv build
uvx twine check dist/*

ローカルサーバーを実行します。

uv run pdf-reader-mcp

リリース

リリースは GitHub Actions を通じて公開されます。

初回リリースの前に、以下の設定で PyPI Trusted Publishing を構成してください。

PyPI project name: pdf-insight-mcp
Owner: Xvvln
Repository name: pdf-reader-mcp
Workflow filename: publish.yml
Environment name: leave empty

その後、pyproject.toml と server.json のバージョンを更新し、変更をコミットして、バージョンタグをプッシュするとリリースできます。

git tag vX.Y.Z
git push origin main --tags

Publish ワークフローは、テストの実行、Python パッケージのビルド、PyPI への公開、GitHub OIDC による MCP Registry の認証、server.json の公開を行います。

技術スタック

• Python 3.10+
• MCP Python SDK
• PyMuPDF
• uv
• pytest

ライセンス

MIT