mcp-dharmamitra

mcp-dharmamitra

通过公共 Dharmamitra OCR 端点对图像运行 OCR，并将提取的 文本写入本地文件。针对藏文／梵文／天城文输入进行了优化。

工具

ocr_image

参数	类型	默认值	说明
image_path	str	—	本地图像的绝对路径（png/jpg/…）。
output_path	str	—	用于写入 UTF-8 文本的文件。会创建父目录。
transliterate_devanagari_to_iast	bool	false	传递给 API。
transliterate_tibetan_to_wylie	bool	false	传递给 API。
instruction	str	""	可选的模型指令。
model	str	"auto"	OCR 模型 ID。
poll_interval_seconds	float	2.0	状态轮询之间的延迟。
timeout_seconds	float	300.0	轮询的总截止时间。

返回简短的 JSON 摘要——提取的文本会写入 output_path， 而不会返回给客户端。

{
  "job_id": "b8b26984b3ca49199c28303cad6a144d",
  "output_path": "/abs/path/out.txt",
  "pages": 1,
  "processing_time_seconds": 3.957,
  "chars": 1234
}

从 MCP 注册表安装

该项目已列入官方 Model Context Protocol 注册表，名称为 io.github.alex-deus/mcp-dharmamitra。软件包发布至 PyPI，名称为 mcp-dharmamitra，预期通过 uvx 运行——无需克隆，也无需手动安装。

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（或 Claude Code 中对应的 mcp 区块）：

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-dharmamitra"],
      "env": {"DHARMAMITRA_COOKIE": ""}
    }
  }
}

或者通过 Claude Code CLI：

claude mcp add dharmamitra -e DHARMAMITRA_COOKIE="" -- uvx mcp-dharmamitra

使用 uvx [email protected] 固定特定版本。

从源代码安装

uv sync                           # or: pip install -e '.[dev]'

使用 MCP inspector 在本地运行：

uv run mcp dev src/mcp_dharmamitra/server.py

运行测试：

uv run pytest

从源代码检出后，Claude Desktop 配置项使用本地路径：

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/mcp-dharmamitra", "run", "mcp-dharmamitra"],
      "env": {"DHARMAMITRA_COOKIE": ""}
    }
  }
}

Docker

构建镜像：

docker build -t mcp-dharmamitra:latest .

MCP 通过 stdio 通信，因此运行容器时必须使用 -i（不能使用 -t）。挂载一个存放输入图像的主机目录——工具参数 （image_path、output_path）是容器内的路径。

对入口点进行冒烟测试：

docker run --rm --entrypoint python mcp-dharmamitra:latest \
  -c "from mcp_dharmamitra.server import mcp; print(mcp.name)"

将容器接入 Claude Desktop / Claude Code

将 /path/mcp-dharmamitra 替换为你希望工具能够读取／写入的任意主机 目录。该目录中的文件将在容器内显示为 /data。

{
  "mcpServers": {
    "dharmamitra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-v", "/path/mcp-dharmamitra/data:/data",
        "-e", "DHARMAMITRA_COOKIE",
        "mcp-dharmamitra:latest"
      ],
      "env": {
        "DHARMAMITRA_COOKIE": ""
      }
    }
  }
}

或者通过 CLI 执行相同操作：

claude mcp add dharmamitra \
  --scope project \
  -e DHARMAMITRA_COOKIE="" \
  -- docker run -i --rm \
       -v /path/mcp-dharmamitra/data:/data \
       -e DHARMAMITRA_COOKIE \
       mcp-dharmamitra:latest

调用工具时，请传入容器路径。例如，图像位于 <host>/tmp/text.png → /data/text.png：

{
  "image_path": "/data/text.png",
  "output_path": "/data/text.txt"
}

生成的 text.txt 会出现在挂载的主机目录中。

Cloudflare / cf_clearance

该端点位于 Cloudflare 之后。大多数请求无需任何 cookie 即可通过。如果开始收到 403，请从已登录的浏览器会话中获取新的 cf_clearance 值（会话位于 dharmamitra.org），并将其导出：

export DHARMAMITRA_COOKIE='cf_clearance value here'

服务会在每个请求中将其附加为 cookie。不要将其硬编码—— Cloudflare 会轮换该值。