关于 mcp-docs-reader
mcp-docs-reader 是一个面向本地 PDF 文档问答的 MCP 服务,可将文档切分并建立语义向量索引,再为 Claude 返回相关内容。它面向使用 Claude Desktop 处理文档的用户。
主要功能
- 01读取本地 docs/ 文件夹中的 PDF
- 02提取文本并切分语义片段
- 03使用 SentenceTransformer 生成向量嵌入
- 04通过 FAISS 建立语义索引
- 05按问题检索相关片段并构造提示词
适用场景
- 01询问本地 PDF 中的信息
- 02根据相关文档片段回答问题
- 03在 Claude Desktop 中查询文档内容
MCP 相关
作为 MCP 服务向 Claude Desktop 返回与问题相关的 PDF 文档片段,并将片段与问题组合成提示词。
配置
本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
mcp-docs-reader
一款轻量级 MCP(Model Context Protocol)服务,可从本地文件夹加载 PDF 文件、提取并分块处理内容、构建语义搜索索引,并将相关段落发送给 Claude Desktop,以便基于文档回答问题。
本项目旨在搭配 Claude 的 MCP 桌面功能使用。
功能
- 从本地 docs/ 文件夹加载并处理 PDF 文档
- 提取文本并将其拆分为语义块
- 使用 SentenceTransformer 生成向量嵌入
- 构建基于 FAISS 的向量索引,用于语义搜索
- 根据用户查询检索最相关的前 k 个文本块
- 构建提示词(相关段落 + 问题)并返回给 Claude
- 使用 uv 进行最简设置
使用方法
1. 安装 Claude Desktop(如果尚未安装)
- 下载并安装 Claude Desktop。
2. 下载 mcp-docs-reader
选项 1:下载 ZIP 文件
- 点击 “Code” > “Download ZIP”
- 解压下载的 ZIP 文件
选项 2:使用 Git 克隆
git clone https://github.com/AIMIZING/mcp_docs_reader.git
cd mcp_docs_reader
3. 设置 UV 环境
选项 1:手动设置
- 安装 uv(如果尚未安装):
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
- 设置虚拟环境:
uv venv
.venv\Scripts\activate
- 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
选项 2:自动设置(Windows)
- 运行随附的 “setup.bat” 文件
4. 配置 Claude Desktop
打开随附的 “weather_config.json” 文件,并复制其中的内容。 然后,打开现有的 Claude Desktop 配置文件,并附加复制的内容。
要查找 Claude Desktop 配置文件:
- 打开 Claude Desktop
- 前往菜单 → File → Settings → Developer Mode → Edit Configuration
- 这将打开当前的 “claude_desktop_config.json” 文件
- 在适当位置粘贴附加内容(例如 mcp 列表或相关部分)
⚠️ 复制前,请务必将 docReader_config.json 中的路径 "C:\PATH\TO\mcp_docs_reader" 替换为实际的本地项目路径(例如 C:\Users\YourName\Documents\mcp_docs_reader)。
⚠️ 请勿覆盖整个文件 — 请务必附加或合并内容,以免破坏现有配置。
5. 运行 Claude Desktop
启动 Claude Desktop。 启动后,它会自动检测并连接到已配置的 MCP 工具。 现在,你可以根据本地 PDF 文档向 Claude 提问,例如:
“总结已注册文件内容中的要点。”
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。