AI Skill Hub 强烈推荐：PDF阅读MCP服务器 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.2 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
生产级MCP服务器，专门用于PDF文档处理。采用并行处理技术，性能比传统方案快5-10倍。适合AI智能体、LLM应用和自动化文档处理系统集成，帮助开发者快速构建文档智能化解决方案。
PDF阅读MCP服务器 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
生产级MCP服务器，专门用于PDF文档处理。采用并行处理技术，性能比传统方案快5-10倍。适合AI智能体、LLM应用和自动化文档处理系统集成，帮助开发者快速构建文档智能化解决方案。
PDF阅读MCP服务器 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"pdf--mcp---": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "pdf-reader-mcp"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 PDF阅读MCP服务器 执行以下任务... Claude: [自动调用 PDF阅读MCP服务器 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"pdf__mcp___": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "pdf-reader-mcp"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
PDF Reader MCP is a production-ready Model Context Protocol server that empowers AI agents with enterprise-grade PDF processing capabilities. Extract text, images, and metadata with unmatched performance and reliability.
The Problem:
// Traditional PDF processing
- Sequential page processing (slow)
- No natural content ordering
- Complex path handling
- Poor error isolationThe Solution:
// PDF Reader MCP
- 5-10x faster parallel processing ⚡
- Y-coordinate based ordering 📐
- Flexible path support (absolute/relative) 🎯
- Per-page error resilience 🛡️
- 94%+ test coverage ✅Result: Production-ready PDF processing that scales.
---
---
```bash
npx @sylphx/pdf-reader-mcp
npm install -g @sylphx/pdf-reader-mcp ```
---
FROM oven/bun:1
WORKDIR /app
RUN bun add @sylphx/pdf-reader-mcp
ENV MCP_TRANSPORT=http
ENV MCP_HTTP_PORT=8080
EXPOSE 8080
CMD ["bun", "node_modules/@sylphx/pdf-reader-mcp/dist/index.js"]{
"sources": [{
"path": "documents/report.pdf"
}],
"include_full_text": true,
"include_metadata": true,
"include_page_count": true
}Result: - ✅ Full text content extracted - ✅ PDF metadata (author, title, dates) - ✅ Total page count - ✅ Structural sharing - unchanged parts preserved
<details> <summary><strong>📐 Y-Coordinate Content Ordering</strong></summary>
<br/>
Content is returned in natural reading order based on Y-coordinates:
Document Layout:
┌─────────────────────┐
│ [Title] Y:100 │
│ [Image] Y:150 │
│ [Text] Y:400 │
│ [Photo A] Y:500 │
│ [Photo B] Y:550 │
└─────────────────────┘
Response Order:
[
{ type: "text", text: "Title..." },
{ type: "image", data: "..." },
{ type: "text", text: "..." },
{ type: "image", data: "..." },
{ type: "image", data: "..." }
]Benefits: - AI understands spatial relationships - Natural document comprehension - Perfect for vision-enabled models - Automatic multi-line text grouping
</details>
<details> <summary><strong>🖼️ Image Extraction</strong></summary>
<br/>
Enable extraction:
{
"sources": [{ "path": "manual.pdf" }],
"include_images": true
}Response format:
{
"images": [{
"page": 1,
"index": 0,
"width": 1920,
"height": 1080,
"format": "rgb",
"data": "base64-encoded-png..."
}]
}Supported formats: RGB, RGBA, Grayscale Auto-detected: JPEG, PNG, and other embedded formats
</details>
<details> <summary><strong>📂 Path Configuration</strong></summary>
<br/>
Absolute paths (v1.3.0+) - Direct file access:
{ "path": "C:\\Users\\John\\file.pdf" }
{ "path": "/home/user/file.pdf" }Relative paths - Workspace files:
{ "path": "docs/report.pdf" }
{ "path": "./2024/Q1.pdf" }Configure working directory:
{
"mcpServers": {
"pdf-reader-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@sylphx/pdf-reader-mcp"],
"cwd": "/path/to/documents"
}
}
}</details>
<details> <summary><strong>📊 Large PDF Strategies</strong></summary>
<br/>
Strategy 1: Page ranges
{ "sources": [{ "path": "big.pdf", "pages": "1-20" }] }Strategy 2: Progressive loading
// Step 1: Get page count
{ "sources": [{ "path": "big.pdf" }], "include_full_text": false }
// Step 2: Extract sections
{ "sources": [{ "path": "big.pdf", "pages": "50-75" }] }Strategy 3: Parallel batching
{
"sources": [
{ "path": "big.pdf", "pages": "1-50" },
{ "path": "big.pdf", "pages": "51-100" }
]
}</details>
---
```bash
MCP_PDF_ALLOWED_DIRS="/srv/pdfs:/data/reports" npx @sylphx/pdf-reader-mcp
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
MCP_TRANSPORT | stdio | Transport type: stdio or http |
MCP_HTTP_PORT | 8080 | HTTP server port |
MCP_HTTP_HOST | 0.0.0.0 | HTTP server hostname |
MCP_API_KEY | - | Optional API key for authentication |
{
"servers": {
"pdf-reader": {
"type": "http",
"url": "https://your-server.com/mcp",
"headers": {
"X-API-Key": "your-api-key"
}
}
}
}npx @sylphx/pdf-reader-mcp --allow-dir=/srv/pdfs --allow-dir=/data/reports
| Endpoint | Method | Description |
|---|---|---|
/mcp | POST | JSON-RPC endpoint |
/mcp/health | GET | Health check |
---
code --add-mcp '{"name":"pdf-reader","command":"npx","args":["@sylphx/pdf-reader-mcp"]}'aiskill88点评：成熟的MCP PDF处理方案，性能优势明显，生产就绪。TypeScript实现，集成度高，适合现代AI应用栈。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
总体来看，PDF阅读MCP服务器 是一款质量优秀的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | pdf-reader-mcp |
| 原始描述 | 开源MCP工具：📄 Production-ready MCP server for PDF processing - 5-10x faster with parallel p。⭐723 · TypeScript |
| Topics | PDF处理MCP工具并行处理文档智能LLM集成 |
| GitHub | https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-05-22 · 更新时间：2026-05-22 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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