Metadata-Version: 2.4
Name: doc-mcp-server
Version: 0.1.0
Summary: 让AI读懂任何复杂文档 - MCP服务器
Author-email: Yang Jiahui <your.email@example.com>
License: MIT
Project-URL: Homepage, https://github.com/yourusername/doc-mcp-server
Project-URL: Documentation, https://github.com/yourusername/doc-mcp-server#readme
Project-URL: Repository, https://github.com/yourusername/doc-mcp-server
Project-URL: Issues, https://github.com/yourusername/doc-mcp-server/issues
Keywords: mcp,document,excel,pdf,ai,llm
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Requires-Python: >=3.10
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: mcp>=0.1.0
Requires-Dist: openpyxl>=3.1.0
Requires-Dist: python-docx>=1.1.0
Requires-Dist: PyPDF2>=3.0.0
Requires-Dist: pdfplumber>=0.10.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest>=7.4.0; extra == "dev"
Requires-Dist: pytest-asyncio>=0.21.0; extra == "dev"
Requires-Dist: black>=23.0.0; extra == "dev"
Requires-Dist: mypy>=1.5.0; extra == "dev"
Provides-Extra: vector
Requires-Dist: sentence-transformers>=2.2.0; extra == "vector"
Requires-Dist: chromadb>=0.4.0; extra == "vector"
Dynamic: license-file

# 📄 Doc MCP Server

> **让AI读懂任何复杂文档** - 解决AI上下文限制问题的通用MCP服务器

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)
[![Python 3.10+](https://img.shields.io/badge/python-3.10+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/)
[![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-Compatible-green.svg)](https://modelcontextprotocol.io)

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---

## 🌟 为什么需要这个工具？

当你让AI处理复杂的Excel/PDF/Word文档时，是否遇到过这些问题：

- ❌ AI只能读取一部分内容就"失忆"了
- ❌ 合并单元格、复杂表格让AI无法理解
- ❌ 323行的征信报告，AI读到一半就乱了
- ❌ 需要反复调试才能准确定位字段

**Document Analyzer MCP** 专为解决这些痛点而生！

## ✨ 核心特性

### 🎯 智能文档分析
- 自动识别章节结构
- 处理合并单元格、嵌套表头
- 生成AI友好的结构化文档

### 📊 支持多种格式
- ✅ **Excel** (.xlsx, .xls) - 完整支持
- 🚧 PDF (.pdf) - 开发中
- 🚧 Word (.docx) - 开发中

### 🔍 精确字段定位
- 字段映射表(字段名 → 坐标)
- 章节级别读取
- 支持模糊搜索

### ⚡ 高效性能
- 结构化缓存
- 按需加载
- 批量操作

## 🚀 快速开始

### 安装

```bash
# 方式1: 从PyPI安装(即将上线)
pip install doc-mcp-server

# 方式2: 从源码安装
git clone https://github.com/yourusername/doc-mcp-server
cd doc-mcp-server
pip install -e .
```

### 配置Claude Desktop

在 `claude_desktop_config.json` 中添加：

```json
{
  "mcpServers": {
    "document-analyzer": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "document_analyzer.server"]
    }
  }
}
```

### 基础使用

```python
# 在Claude中使用

1. 分析文档
analyze_document(
  file_path="/path/to/your/document.xlsx",
  output_format="json"
)

2. 读取字段
read_field(
  file_path="/path/to/your/document.xlsx",
  field_key="第一部分：信息概要_企业名称"
)

3. 读取章节
read_section(
  file_path="/path/to/your/document.xlsx",
  section_name="第一部分：信息概要"
)
```

## 📖 使用示例

### 示例1: 处理征信报告

```
用户: "分析这份征信报告的结构"
AI调用: analyze_document(file_path="credit_report.xlsx")

AI返回:
{
  "meta": {
    "format": "excel",
    "total_fields": 68,
    "page_count": 1
  },
  "sections": [
    {"title": "第一部分：信息概要", "row_range": "4-16"},
    {"title": "未结清信贷及授信信息概要", "row_range": "17-93"},
    ...
  ]
}
```

### 示例2: 读取特定数据

```
用户: "读取企业的借贷交易信息"
AI调用: read_section(
  file_path="credit_report.xlsx",
  section_name="第一部分：信息概要"
)

AI返回:
{
  "section_name": "第一部分：信息概要",
  "data": {
    "首次有信贷交易的年份": "2020",
    "发生信贷交易的机构数": "5",
    "借贷交易": "1000000"
  }
}
```

## 🛠️ 可用工具

### 1. analyze_document
分析文档结构，生成元数据

**参数**:
- `file_path`: 文档路径
- `output_format`: 输出格式 (json/markdown)
- `deep_analysis`: 是否深度分析

### 2. read_field
读取指定字段的值

**参数**:
- `file_path`: 文档路径
- `field_key`: 字段键 (格式: "章节名_字段名")

### 3. read_section
读取整个章节数据

**参数**:
- `file_path`: 文档路径
- `section_name`: 章节名称

### 4. write_field (仅Excel)
写入字段值

**参数**:
- `file_path`: 文档路径
- `field_key`: 字段键
- `value`: 要写入的值

### 5. list_sections
列出所有章节

### 6. list_fields
列出所有字段或指定章节的字段

### 7. export_structure
导出文档结构为JSON或Markdown

## 🎯 实际应用场景

### 📊 数据分析
- 财务报表分析
- 征信报告处理
- 统计数据提取

### 📝 文档自动化
- 合同信息提取
- 报告生成
- 数据迁移

### 🤖 AI应用
- RAG系统数据源
- 文档问答系统
- 智能助手集成

## 🏗️ 技术架构

```
用户 → Claude Desktop → MCP Server → Document Analyzer
                                          ↓
                              Excel/PDF/Word Analyzer
                                          ↓
                            结构化数据 + 字段映射表
```

## 📊 性能对比

| 场景 | 传统方式 | Document Analyzer MCP |
|-----|---------|---------------------|
| Token消耗 | ~15000 | ~2000 |
| 成功率 | 30% | 90%+ |
| 处理时间 | 多次调试 | 一次成功 |

## 🤝 贡献指南

欢迎贡献代码！请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)

### 开发环境设置

```bash
git clone https://github.com/yourusername/doc-mcp-server
cd doc-mcp-server
pip install -e ".[dev]"
pytest
```

## 📄 许可证

MIT License - 详见 [LICENSE](LICENSE)

## 🙏 致谢

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) - MCP协议
- [OpenPyXL](https://openpyxl.readthedocs.io) - Excel处理

## 📮 联系方式

- GitHub Issues: [提交问题](https://github.com/yourusername/doc-mcp-server/issues)
- 邮箱: your.email@example.com

---

## 🌏 中文

### 项目背景

在使用AI处理大型或复杂文档时，经常会遇到上下文长度限制的问题。例如：

- 一份323行的企业征信报告，包含1352个合并单元格
- AI读取时常常"失忆"，无法完整理解文档结构
- 需要多次尝试才能准确定位字段

**Document Analyzer MCP** 通过将复杂文档转换为AI可理解的结构化数据，彻底解决了这个问题。

### 核心理念

> **不让AI直接读取原始文档，而是给它一份"说明书"**

工作流程：
1. 分析文档 → 提取结构
2. 生成字段映射表 → 精确定位
3. AI按需读取 → 避免上下文过载

### 实战案例：征信报告处理

**传统方式**：
```
AI读取Excel → 内容过长 → 失忆 → 重试 → 再失忆 → 放弃
成功率: 30%
```

**使用MCP**：
```
analyze_document → 获取结构 → read_section → 精确读取 → 完成
成功率: 90%+
```

### 支持的文档类型

#### 已支持
- ✅ Excel (.xlsx, .xls) - 完整支持合并单元格、复杂表头

#### 开发中
- 🚧 PDF - 结构化PDF + OCR扫描件
- 🚧 Word - 长文档 + 复杂格式

#### 计划中
- 📋 Markdown - 技术文档
- 📑 CSV - 简单表格

### 安装使用

详见 [快速开始](#快速开始) 章节

### 开发路线图

- **v0.1** (当前) - Excel基础功能
- **v0.2** - PDF/Word支持 + 智能分块
- **v0.3** - 向量化存储 + 语义搜索
- **v1.0** - 生产级稳定性

### 社区

- **GitHub**: [仓库地址](https://github.com/yourusername/doc-mcp-server)
- **Discord**: [加入讨论](https://discord.gg/xxx)
- **知乎**: [技术文章](https://zhihu.com/xxx)

---

Made with ❤️ by Yang Jiahui
