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AIDataParser

AIDataParser

远程服务
aidataparser.com开发工具04 周前更新

关于 AIDataParser

AIDataParser 是托管式数据提取 API,可将 PDF、图像和原始文本转换为符合 JSON Schema 的 JSON,适合需要结构化文档数据的应用。支持试用提取、推断 Schema 和校验 JSON。

主要功能

  1. 01从 PDF 和图像提取 JSON
  2. 02将原始文本转换为结构化 JSON
  3. 03从样例推断 JSON Schema
  4. 04校验 JSON 是否符合 Schema
  5. 05提供内置 Schema 模板
  6. 06查询 API 密钥的剩余额度

适用场景

  1. 01从发票或收据提取字段
  2. 02将简历等文档转换为结构化数据
  3. 03为样例数据生成可复用 Schema
  4. 04在提交前校验 JSON 数据

MCP 相关

托管式 MCP 服务通过 Streamable HTTP 提供文档解析、文本解析、Schema 推断及校验等工具。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://aidataparser.com/v1/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

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参数类型必填说明
textstring是要提取结构化数据的原始文本,最多 4000 个字符。请发送有代表性的摘录,而非整个语料。
schemaobject否可选的 JSON Schema,用于描述所需的确切输出格式。提供后,返回的 `data` 将符合该格式。
schema_idstring否可选的命名模板,用于替代手写 schema,例如 "invoice"、"receipt"、"resume"。调用 list_schemas 获取完整列表。提供 `schema` 时将忽略此参数。
instructionsstring否用于指导提取内容的可选自然语言说明。

详细介绍

AIDataParser MCP 服务

AIDataParser 的官方 Model Context Protocol 注册表 记录——一款按额度计费的数据提取 API,可将 PDF、图像和杂乱文本转换为符合指定架构的 JSON。

此仓库不包含服务端代码。MCP 服务是托管的:它位于 https://aidataparser.com/v1/mcp,通过 Streamable HTTP 使用 JSON-RPC 2.0 协议。 此仓库存放 server.json,它是我们在 registry.modelcontextprotocol.io 上记录的源文件, 也是所有下游 MCP 目录同步所依据的规范上游。

将它添加到你的客户端

{
  "mcpServers": {
    "aidataparser": {
      "type": "http",
      "url": "https://aidataparser.com/v1/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer adp_live_..." }
    }
  }
}

注册前先试用。 try_parse 无需密钥、 邮箱或账户即可执行真实的数据提取——最多处理 4,000 个字符的文本,每天可调用 3 次。添加服务时不带 headers 块,然后调用它:

{ "name": "try_parse", "arguments": { "text": "INVOICE #1042 ... Total due $1,240.00", "schema_id": "invoice" } }

需要更多额度时,获取密钥(免费 50 个额度,无需信用卡)——可通过 MCP 的 create_api_key 工具获取,或:

curl -X POST https://aidataparser.com/v1/keys \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"email":"[email protected]"}'

工具

工具费用功能
try_parse免费,无需密钥对最多 4,000 个字符的文本执行真实的数据提取,每天 3 次——注册前查看输出
create_api_key免费,无需密钥提供邮箱 → 获取一个包含 50 个免费额度的有效 adp_live_ 密钥
parse_document1 个额度PDF 或图像(url 或 base64)→ 匹配你的架构的 JSON
parse_text1 个额度原始/杂乱文本 → 匹配你的架构的 JSON
infer_schema1 个额度一个示例 → 可复用的 JSON Schema
validate免费,无需密钥根据架构检查 JSON 值
check_credits免费查询密钥的剩余额度
list_schemas免费,无需密钥内置模板(发票、收据、简历等)

额度包:https://aidataparser.com/pricing

发布

.github/workflows/publish-mcp.yml 使用 GitHub OIDC 在推送到 main 时发布——无需密钥。更新 server.json 中的 version 即可发布新版本;版本未变更的推送不会执行任何操作。

发布前,工作流会运行两项检查:

  • npm test — 对 server.json 进行静态检查(validate-server-json.mjs)。每条规则都对应某个相关仓库中的真实故障,例如注册表的描述上限为 100 个字符,曾导致 aisotools-mcp-server v0.1.0 返回 422 错误。
  • npm run check:remote — 针对即将公布的 URL 执行实时 initialize + tools/list 握手。指向失效端点的注册表记录还不如没有记录。

这两项检查都可以在本地运行。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。