MCPサーバ - PDF - 版の履歴

2026年2月6日 (金) 20:00にWikiによる

2026-02-06T20:00:19Z

Wiki: /* 外部リンク */

2026-01-11T16:47:06Z

外部リンク

← 古い版		2026年1月12日 (月) 01:47時点における版
762行目:		762行目:

	== 外部リンク ==		== 外部リンク ==
	* [https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp ~~GitHub Repository~~]		* [https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp PDF Reader MCPのGithub]
	* [https://glama.ai/mcp/servers/@SylphxAI/pdf-reader-mcp PDF Reader MCP on Glama]		* [https://glama.ai/mcp/servers/@SylphxAI/pdf-reader-mcp PDF Reader MCP on Glama]
	* [https://lobehub.com/ja/mcp/bach-ai-tools-pdf-reader-mcp LobeHub MCP Directory]		* [https://lobehub.com/ja/mcp/bach-ai-tools-pdf-reader-mcp LobeHub MCP Directory]
777行目:		777行目:

	__FORCETOC__		__FORCETOC__
	[[カテゴリ:~~その他~~]]		[[カテゴリ:設定]]

Wiki: /* Claude Desktopからの接続 */

2026-01-11T16:43:43Z

Claude Desktopからの接続

@@ 217行目: / 217行目: @@
           "NODE_ENV": "production"
+        }
+      }
+    }

Wiki: /* PDF Reader MCPのインストール */

2026-01-11T16:42:13Z

PDF Reader MCPのインストール

← 古い版		2026年1月12日 (月) 01:42時点における版
118行目:		118行目:
	Node.jsを使用する場合、依存関係をインストールする。<br>		Node.jsを使用する場合、依存関係をインストールする。<br>
	npm install		npm install

			# エラーが表示される場合
			rm -rf node_modules package-lock.json
			npm install --ignore-scripts
			npm run build

			# または
			npm install -g @sylphx/pdf-reader-mcp
	<br>		<br>
	Pythonを使用する場合、仮想環境を作成して依存関係をインストールする。<br>		Pythonを使用する場合、仮想環境を作成して依存関係をインストールする。<br>

Wiki: /* Linux */

2026-01-11T16:23:31Z

Linux

← 古い版		2026年1月12日 (月) 01:23時点における版
65行目:		65行目:
	== インストール ==		== インストール ==
	==== Linux ====		==== Linux ====
			===== 依存関係のインストール =====
	まず、必要な環境をインストールする。<br>		まず、必要な環境をインストールする。<br>
	# RHEL		# RHEL
	sudo dnf install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm		sudo dnf install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm unzip

	# SUSE		# SUSE
	sudo zypper install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm		sudo zypper install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm unzip

	# Debian		# Debian
	sudo apt install curl wget git build-essential python3 python3-pip nodejs npm		sudo apt install curl wget git build-essential python3 python3-pip nodejs npm unzip
	<br>		<br>
			===== Node.jsのインストール =====
	Node.jsの最新版をインストールする場合は、NodeSourceリポジトリを使用する。<br>		Node.jsの最新版をインストールする場合は、NodeSourceリポジトリを使用する。<br>
	curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x \| sudo -E bash -		curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x \| sudo -E bash -
87行目:		89行目:
	sudo apt install nodejs		sudo apt install nodejs
	<br>		<br>
			===== Bunのインストール =====
			Bunをインストールする。<br>
			curl -fsSL https://bun.com/install \| bash
			<br>
			~/.profileファイル等に、環境変数 <code>PATH</code> を設定する。<br>
			<syntaxhighlight lang="sh">
			export PATH="$BUN_INSTALL/bin:$PATH"
			</syntaxhighlight>
			<br>
			または、下記のURLからバンドル版をダウンロードする。<br>
			* https://github.com/oven-sh/bun/releases/latest/download/bun-linux-x64.zip
			<br>
			ダウンロードしたファイルを解凍する。<br>
			必要ならば、解凍したファイルを任意のディレクトリに配置する。<br>
			unzip bun-linux-x64.zip
			mv bun-linux-x64 <任意のディレクトリ>
			<br>
			~/.profileファイル等に、環境変数 <code>PATH</code> を設定する。<br>
			<syntaxhighlight lang="sh">
			export PATH="/<Bunのインストールディレクトリ>/bin:$PATH"
			</syntaxhighlight>
			<br>
			===== PDF Reader MCPのインストール =====
	PDF Reader MCPをダウンロードする。<br>		PDF Reader MCPをダウンロードする。<br>
	git clone https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp.git		git clone https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp.git
106行目:		131行目:
	pip install -r requirements.txt		pip install -r requirements.txt
	<br>		<br>

	==== Windows ====		==== Windows ====
	[https://nodejs.org/ Node.jsの公式Webサイト]からNode.jsをダウンロードしてインストールする。<br>		[https://nodejs.org/ Node.jsの公式Webサイト]からNode.jsをダウンロードしてインストールする。<br>

Wiki: /* 必須ライブラリ */

2026-01-11T15:53:06Z

必須ライブラリ

← 古い版		2026年1月12日 (月) 00:53時点における版
51行目:		51行目:
	<br>		<br>
	==== 必須ライブラリ ====		==== 必須ライブラリ ====
	Node.~~js実装の場合~~		Node.jsを使用する場合
	* pdf-parse >= 1.1.1		* pdf-parse >= 1.1.1
	* pdf-lib >= 1.17.1		* pdf-lib >= 1.17.1

Wiki: /* Claude Desktopからの接続 */

2026-01-11T15:52:26Z

Claude Desktopからの接続

← 古い版		2026年1月12日 (月) 00:52時点における版
195行目:		195行目:
	"command": "/<任意のディレクトリ>/pdf-reader-mcp/venv/bin/python",		"command": "/<任意のディレクトリ>/pdf-reader-mcp/venv/bin/python",
	"args": [		"args": [
	"~~/home~~/<~~ユーザ名~~>~~/mcp-servers~~/pdf-reader-mcp/server.py"		"/<任意のディレクトリ>/pdf-reader-mcp/server.py"
	]		]
	}		}
218行目:		218行目:
	Claude Desktopを再起動して、PDF Reader MCPサーバが利用可能であることを確認する。<br>		Claude Desktopを再起動して、PDF Reader MCPサーバが利用可能であることを確認する。<br>
	<br>		<br>

	==== Clineからの接続 ====		==== Clineからの接続 ====
	Clineの設定ファイルを編集する。<br>		Clineの設定ファイルを編集する。<br>

Wiki: ページの作成:「== 概要 == PDF Reader MCPサーバは、AIアシスタントがPDFファイルの読み取り、解析、操作を可能にするMCP (Model Context Protocol) サーバである。
このMCPを使用することにより、Claude等のLLMがPDFドキュメントのテキスト抽出、メタデータ取得、ページ操作等を実行することができる。

PDF Reader MCPサーバは、以下に示すような機能を提供する。
* PDFフ…」

2026-01-11T15:52:00Z

ページの作成:「== 概要 == PDF Reader MCPサーバは、AIアシスタントがPDFファイルの読み取り、解析、操作を可能にするMCP (Model Context Protocol) サーバである。 このMCPを使用することにより、Claude等のLLMがPDFドキュメントのテキスト抽出、メタデータ取得、ページ操作等を実行することができる。 PDF Reader MCPサーバは、以下に示すような機能を提供する。 * PDFフ…」

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== 概要 ==
PDF Reader MCPサーバは、AIアシスタントがPDFファイルの読み取り、解析、操作を可能にするMCP (Model Context Protocol) サーバである。 
このMCPを使用することにより、Claude等のLLMがPDFドキュメントのテキスト抽出、メタデータ取得、ページ操作等を実行することができる。 
 
PDF Reader MCPサーバは、以下に示すような機能を提供する。 
* PDFファイルからのテキスト抽出
* PDFメタデータの取得 (タイトル、著者、作成日等)
* ページ数やドキュメント構造の取得
* 複数PDFファイルの同時処理
* ページ範囲指定によるテキスト抽出
* PDFテーブルデータの抽出 (一部実装)
 
PDF Reader MCPサーバは、Standard I/O (STDIO) トランスポートを使用してローカル環境で動作する。 
これにより、Claude Desktop、Claude Code、Cursor等のMCPクライアントと統合することができる。 
 

== PDF Reader MCPの機能 ==
==== テキスト抽出 ====
* PDFドキュメント全体からのテキスト抽出
* 指定ページ範囲からのテキスト抽出
* フォーマット保持オプション
* マルチカラム対応
* レイアウト解析
 
==== メタデータ処理 ====
* ドキュメントタイトル
* 著者情報
* 作成日時
* 修正日時
* PDFバージョン
* ページ数
* ファイルサイズ
 
==== ページ操作 ====
* 個別ページへのアクセス
* ページ範囲指定
* ページ数の取得
* ページサイズ情報
 
==== 高度な機能 ====
* テーブルデータの抽出
* 画像情報の取得
* リンクとアノテーションの解析
* ブックマーク構造の取得
 

== 動作要件 ==
==== システム要件 ====
* Node.js 18以上
* Python 3.8以上 (Pythonを使用するの場合)
 
==== 必須ライブラリ ====
Node.js実装の場合
* pdf-parse >= 1.1.1
* pdf-lib >= 1.17.1
* pdfjs-dist >= 3.0.0
 
Pythonを使用する場合
* PyPDF2 >= 3.0.0
* pdfplumber >= 0.9.0
* PyMuPDF (fitz) >= 1.22.0
* fastmcp >= 0.1.0
 

== インストール ==
==== Linux ====
まず、必要な環境をインストールする。 
# RHEL
sudo dnf install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm

# SUSE
sudo zypper install curl wget git gcc-c++ make python3 python3-pip nodejs npm

# Debian
sudo apt install curl wget git build-essential python3 python3-pip nodejs npm
 
Node.jsの最新版をインストールする場合は、NodeSourceリポジトリを使用する。 
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
 
# RHEL
sudo dnf install nodejs

# SUSE
sudo zypper install nodejs

# Debian
sudo apt install nodejs
 
PDF Reader MCPをダウンロードする。 
git clone https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp.git
cd pdf-reader-mcp
 
Node.jsを使用する場合、依存関係をインストールする。 
npm install
 
Pythonを使用する場合、仮想環境を作成して依存関係をインストールする。 
python3 -m venv venv

# Bash / Zshの場合
source venv/bin/activate

# Fishの場合
source venv/bin/activate.sh

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
 
==== Windows ====
[https://nodejs.org/ Node.jsの公式Webサイト]からNode.jsをダウンロードしてインストールする。 
 
[https://git-scm.com/ Git for Windowsの公式Webサイト]からインストーラをダウンロードしてインストールする。 
 
PowerShellまたはコマンドプロンプトを開いて、PDF Reader MCPをダウンロードする。 
git clone https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp.git
cd pdf-reader-mcp
 
PDF Reader MCPの依存関係をインストールする。 
npm install
 

== プロジェクト構造 ==
PDF Reader MCPサーバのプロジェクト構造を以下に示す。 
 
pdf-reader-mcp/
├── README.md # プロジェクトドキュメント
├── package.json # Node.js依存関係 (Node.js実装)
├── requirements.txt # Python依存関係 (Python実装)
├── tsconfig.json # TypeScript設定 (Node.js実装)
├── .env.example # 環境設定の例
├── src/ # ソースコード (Node.js実装)
│ ├── index.ts # メインエントリーポイント
│ ├── tools/ # ツール実装
│ │ ├── read_pdf.ts
│ │ ├── get_metadata.ts
│ │ ├── get_page_count.ts
│ │ ├── search_pdf.ts
│ │ └── extract_table.ts
│ └── utils/ # ユーティリティ関数
│ ├── file_validator.ts
│ ├── path_resolver.ts
│ └── error_handler.ts
├── server.py # メインサーバ (Python実装)
├── tools/ # ツール実装 (Python実装)
│ ├── __init__.py
│ ├── read_pdf.py
│ ├── metadata.py
│ ├── search.py
│ └── tables.py
├── utils/ # ユーティリティ (Python実装)
│ ├── __init__.py
│ ├── validators.py
│ └── security.py
├── tests/ # テスト
│ ├── test_read_pdf.py
│ ├── test_metadata.py
│ └── test_security.py
└── docs/ # ドキュメント
├── API.md
├── USAGE.md
└── TROUBLESHOOTING.md
 

== クライアント接続設定 ==
==== Claude Desktopからの接続 ====
Claude Desktopの設定ファイルを編集する。 
 
設定ファイルの場所は、以下の通りである。 
* Linux
*: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
* Windows
*: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
 
Node.jsを使用する場合の設定を以下に示す。 
<syntaxhighlight lang="json">
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "node",
"args": [
"/<任意のディレクトリ>/pdf-reader-mcp/dist/index.js"
],
"env": {
"NODE_ENV": "production"
}
}
}
}
</syntaxhighlight>
 
Pythonを使用する場合の設定を以下に示す。 
<syntaxhighlight lang="json">
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "/<任意のディレクトリ>/pdf-reader-mcp/venv/bin/python",
"args": [
"/home/<ユーザ名>/mcp-servers/pdf-reader-mcp/server.py"
]
}
}
}
</syntaxhighlight>
 
Windows環境の場合、パスを適切に変更する。 
<syntaxhighlight lang="json">
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "node",
"args": [
"C:\\<任意のディレクトリ>\\pdf-reader-mcp\\dist\\index.js"
]
}
}
}
</syntaxhighlight>
 
Claude Desktopを再起動して、PDF Reader MCPサーバが利用可能であることを確認する。 
 
==== Clineからの接続 ====
Clineの設定ファイルを編集する。 
# Linux
~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json

# Windows
%APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json
 
設定内容はClaude Desktopと同じフォーマットを使用する。 
 
==== Cursorからの接続 ====
Cursorのグローバル設定ファイルを編集する。 
# Linux
~/.cursor/mcp.json

# Windows
%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json

# macOS
~/.cursor/mcp.json
 
設定内容を以下に示す。 
<syntaxhighlight lang="json">
{
"mcpServers": {
"pdf-reader": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/pdf-reader-mcp/dist/index.js"],
"autoApprove": [],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"transportType": "stdio"
}
}
}
</syntaxhighlight>
 
または、プロジェクト固有の設定として .cursor/mcp.jsonファイルをプロジェクトディレクトリに配置する。 
 
==== Claude Codeからの接続 ====
Claude Codeは、カレントディレクトリ内のMCPサーバを自動的に検出するため、追加の設定は不要である。 
 

== 利用可能なツール ==
==== read_pdf ====
PDFファイル全体または指定ページ範囲からテキストを抽出する。 
 
<center>
{| class="wikitable"
|+ パラメータ
|-
! パラメータ !! 型 !! 必須 !! 説明
|-
| file_path || string || 必須 || PDFファイルの絶対パスまたは相対パス
|-
| start_page || integer || オプション || 開始ページ番号 (1から始まる)
|-
| end_page || integer || オプション || 終了ページ番号 (1から始まる)
|}
</center>
 
* 使用例
*: <syntaxhighlight lang="text">
# PDFファイル全体を読み取る
「/path/to/document.pdf」のPDFファイルを読み取ってください。

# ページ範囲を指定して読み取る
「/path/to/document.pdf」の5ページから10ページまでを読み取ってください。
</syntaxhighlight>
*: 
* 戻り値の例
*: <syntaxhighlight lang="json">
{
"text": "抽出されたテキストの内容...",
"pages": 6,
"file": "/path/to/document.pdf"
}
</syntaxhighlight>
 
==== get_pdf_metadata ====
PDFファイルのメタデータを取得する。 
 
<center>
{| class="wikitable"
|+ パラメータ
|-
! パラメータ !! 型 !! 必須 !! 説明
|-
| file_path || string || 必須 || PDFファイルの絶対パスまたは相対パス
|}
</center>
 
* 使用例
*: <pre>「/path/to/document.pdf」のメタデータを取得してください。</pre>
*: 
* 戻り値の例
*: <syntaxhighlight lang="json">
{
"title": "Document Title",
"author": "Author Name",
"subject": "Document Subject",
"creator": "PDF Creator",
"producer": "PDF Producer",
"creation_date": "2024-01-15T10:30:00Z",
"modification_date": "2024-01-20T15:45:00Z",
"page_count": 42,
"pdf_version": "1.7",
"file_size": 1024576
}
</syntaxhighlight>
 
==== get_pdf_page_count ====
PDFファイルの総ページ数を取得する。 
 
<center>
{| class="wikitable"
|+ パラメータ
|-
! パラメータ !! 型 !! 必須 !! 説明
|-
| file_path || string || 必須 || PDFファイルの絶対パスまたは相対パス
|}
</center>
 
* 使用例
*: <pre>「/path/to/document.pdf」のページ数を教えてください。</pre>
*: 
* 戻り値の例
*: <syntaxhighlight lang="json">
{
"page_count": 42,
"file": "/path/to/document.pdf"
}
</syntaxhighlight>
 
==== extract_pdf_table ====
PDFファイルからテーブルデータを抽出する。(定義により利用可能性が異なる)。 
 
<center>
{| class="wikitable"
|+ パラメータ
|-
! パラメータ !! 型 !! 必須 !! 説明
|-
| file_path || string || 必須 || PDFファイルの絶対パスまたは相対パス
|-
| page_number || integer || オプション || テーブルを抽出するページ番号
|-
| table_settings || object || オプション || テーブル抽出の詳細設定
|}
</center>
 
* 使用例
*: <pre>「/path/to/document.pdf」の3ページ目からテーブルを抽出してください。</pre>
 
==== search_pdf ====
PDFファイル内でキーワードを検索する。 
 
<center>
{| class="wikitable"
|+ パラメータ
|-
! パラメータ !! 型 !! 必須 !! 説明
|-
| file_path || string || 必須 || PDFファイルの絶対パスまたは相対パス
|-
| keyword || string || 必須 || 検索するキーワード
|-
| case_sensitive || boolean || オプション || 大文字小文字を区別するか (デフォルト : false)
|}
</center>
 
* 使用例
*: <pre>「/path/to/document.pdf」から「機械学習」というキーワードを検索してください。</pre>
*: 
* 戻り値の例
*: <syntaxhighlight lang="json">
{
"matches": [
{
"page": 5,
"context": "...機械学習アルゴリズムを使用して...",
"position": 234
},
{
"page": 12,
"context": "...機械学習モデルの訓練では...",
"position": 567
}
],
"total_matches": 2
}
</syntaxhighlight>
 

== 使用例 ==
==== 基本的なPDF読み取り ====
* 「~/Documents/report.pdf」を読み取ってください。
* 「/home/user/papers/research.pdf」の1ページから5ページまでを読み取ってください。
 
==== メタデータ取得 ====
* 「~/Documents/manual.pdf」のメタデータを取得してください。
* 「~/Downloads/invoice.pdf」のページ数を教えてください。
 
==== キーワード検索 ====
* 「~/Documents/thesis.pdf」から「機械学習」というキーワードを検索してください。
* 「~/papers/article.pdf」で「neural network」を大文字小文字を区別して検索してください。
 
==== テーブル抽出 ====
* 「~/Documents/financial_report.pdf」の3ページ目からテーブルを抽出してください。
* 「~/data/statistics.pdf」からすべてのテーブルを抽出してください。
 
==== 複数ファイルの処理 ====
* 以下のPDFファイルを全て読み取って、内容を要約してください。
*: - ~/Documents/chapter1.pdf
*: - ~/Documents/chapter2.pdf
*: - ~/Documents/chapter3.pdf
 

== トラブルシューティング ==
==== PDFファイルの読み込みに失敗する ====
* ファイルが存在しないエラー
* 読み込み権限エラー
* フォーマットエラー
 
解決方法を以下に示す。 
* ファイルパスが正しいか確認する
*: <pre>ls -la /path/to/file.pdf</pre>
* ファイルの読み取り権限があるか確認する
*: <pre>chmod 644 /path/to/file.pdf</pre>
* PDFファイルが破損していないか確認する
*: <pre>pdfinfo /path/to/file.pdf</pre>
* PDFのバージョンが古い場合、変換を試みる
*: <pre>gs -sDEVICE=pdfwrite -dCompatibilityLevel=1.7 -o output.pdf input.pdf</pre>
 
==== テキスト抽出が正しく動作しない ====
* 空のテキストが返される
* 文字化けが発生する
* レイアウトが崩れる
 
解決方法を以下に示す。 
* PDFがスキャン画像ベースでないか確認する (OCRが必要)
* 異なるライブラリを試す (pdfplumber → PyMuPDF)
*: <syntaxhighlight lang="python">
import fitz # PyMuPDF

def read_pdf_with_pymupdf(file_path: str) -> str:
doc = fitz.open(file_path)
text = ""
for page in doc:
text += page.get_text()
return text
</syntaxhighlight>
 
また、エンコーディングの問題を確認する 
 
==== メモリ不足エラー ====
* 大きなPDFファイルで処理が停止する
* メモリエラーが発生する
 
解決方法を以下に示す。 
* ページ単位の処理を実装する
* ファイルサイズ制限を設定する
* ストリーミング処理を使用する
* Python環境のメモリ制限を増やす
 

== パフォーマンスの最適化 ==
==== ページ単位の処理 ====
大規模なPDFファイルを処理する場合、ページ単位で処理することでメモリ使用量を削減できる。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
def read_pdf_streaming(file_path: str, page_size: int = 10):
"""ストリーミング方式でPDFを読み込む"""
path = Path(file_path).resolve()

with pdfplumber.open(str(path)) as pdf:
total_pages = len(pdf.pages)

for start in range(0, total_pages, page_size):
end = min(start + page_size, total_pages)

batch_text = []
for page_num in range(start, end):
page = pdf.pages[page_num]
text = page.extract_text()
if text:
batch_text.append(text)

yield {
"text": "\n\n".join(batch_text),
"pages": f"{start + 1}-{end}",
"total_pages": total_pages
}
</syntaxhighlight>
 
==== キャッシング ====
頻繁にアクセスされるPDFファイルのメタデータをキャッシュする。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
from functools import lru_cache
import hashlib

def get_file_hash(file_path: str) -> str:
"""ファイルのハッシュ値を計算する"""
hasher = hashlib.md5()
with open(file_path, 'rb') as f:
buf = f.read(65536)
while len(buf) > 0:
hasher.update(buf)
buf = f.read(65536)
return hasher.hexdigest()

@lru_cache(maxsize=50)
def get_cached_metadata(file_path: str, file_hash: str) -> dict:
"""キャッシュされたメタデータを取得する"""
return get_pdf_metadata(file_path)

@mcp.tool()
def get_pdf_metadata_cached(file_path: str) -> dict:
"""キャッシュを使用してメタデータを取得する"""
try:
file_hash = get_file_hash(file_path)
return get_cached_metadata(file_path, file_hash)
except Exception as e:
return {"error": str(e)}
</syntaxhighlight>
 
==== 並列処理 ====
複数のPDFファイルを同時に処理する場合、並列処理を使用する。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

def process_multiple_pdfs(file_paths: list[str]) -> list[dict]:
"""複数のPDFファイルを並列処理する"""
results = []

with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
future_to_path = {
executor.submit(read_pdf, path): path
for path in file_paths
}

for future in as_completed(future_to_path):
path = future_to_path[future]
try:
result = future.result()
results.append({
"file": path,
"result": result
})
except Exception as e:
results.append({
"file": path,
"error": str(e)
})

return results
</syntaxhighlight>
 

== 高度な機能 ==
==== OCR統合 ====
スキャンされたPDFファイルからテキストを抽出する場合、OCR機能を統合する。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
from PIL import Image
import pytesseract
import pdf2image

def extract_text_with_ocr(file_path: str) -> str:
"""OCRを使用してスキャンPDFからテキストを抽出する"""
# PDFを画像に変換
images = pdf2image.convert_from_path(file_path)

text_content = []
for image in images:
# OCR実行
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='jpn+eng')
text_content.append(text)

return "\n\n".join(text_content)
</syntaxhighlight>
 
==== PDF分割 ====
大きなPDFファイルを分割する機能を追加する。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
from PyPDF2 import PdfWriter, PdfReader

@mcp.tool()
def split_pdf(
file_path: str,
output_dir: str,
pages_per_file: int = 10
) -> dict:
"""PDFファイルを複数のファイルに分割する"""
try:
path = Path(file_path).resolve()
output_path = Path(output_dir).resolve()
output_path.mkdir(exist_ok=True)

reader = PdfReader(str(path))
total_pages = len(reader.pages)

file_count = 0
for start in range(0, total_pages, pages_per_file):
writer = PdfWriter()
end = min(start + pages_per_file, total_pages)

for page_num in range(start, end):
writer.add_page(reader.pages[page_num])

output_file = output_path / f"split_{file_count + 1}.pdf"
with open(output_file, 'wb') as output:
writer.write(output)

file_count += 1

return {
"files_created": file_count,
"output_directory": str(output_path)
}

except Exception as e:
return {"error": f"分割エラー: {str(e)}"}
</syntaxhighlight>
 
==== PDF結合 ====
複数のPDFファイルを結合する機能を追加する。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
@mcp.tool()
def merge_pdfs(
file_paths: list[str],
output_path: str
) -> dict:
"""複数のPDFファイルを結合する"""
try:
writer = PdfWriter()

for file_path in file_paths:
reader = PdfReader(file_path)
for page in reader.pages:
writer.add_page(page)

with open(output_path, 'wb') as output:
writer.write(output)

return {
"output_file": output_path,
"total_pages": len(writer.pages)
}

except Exception as e:
return {"error": f"結合エラー: {str(e)}"}
</syntaxhighlight>
 
==== PDFブックマーク抽出 ====
PDFファイルのブックマーク構造を取得する。 
 
<syntaxhighlight lang="python">
@mcp.tool()
def get_pdf_bookmarks(file_path: str) -> dict:
"""PDFファイルのブックマーク構造を取得する"""
try:
path = Path(file_path).resolve()
reader = PdfReader(str(path))

def extract_bookmarks(bookmarks, level=0):
result = []
for item in bookmarks:
if isinstance(item, list):
result.extend(extract_bookmarks(item, level + 1))
else:
result.append({
"title": item.title,
"page": reader.get_destination_page_number(item) + 1,
"level": level
})
return result

bookmarks = reader.outline
if bookmarks:
return {
"bookmarks": extract_bookmarks(bookmarks)
}
else:
return {"bookmarks": [], "message": "ブックマークが見つかりません"}

except Exception as e:
return {"error": f"ブックマーク取得エラー: {str(e)}"}
</syntaxhighlight>
 

== 外部リンク ==
* [https://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp GitHub Repository]
* [https://glama.ai/mcp/servers/@SylphxAI/pdf-reader-mcp PDF Reader MCP on Glama]
* [https://lobehub.com/ja/mcp/bach-ai-tools-pdf-reader-mcp LobeHub MCP Directory]
* [https://modelcontextprotocol.io/ Model Context Protocol公式サイト]
 

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|title={{PAGENAME}} : PDF Reader MCP Server | MochiuWiki
|keywords=MochiuWiki,Mochiu,Wiki,Mochiu Wiki,MCP,Model Context Protocol,PDF,PDF Reader,Document Processing,Claude,AI,Machine Learning,Python,Node.js,TypeScript,PDF Processing,Document Analysis
|description={{PAGENAME}} - PDF Reader MCPサーバに関する包括的なガイド、AIアシスタントによるPDF操作の統合 | This page is {{PAGENAME}} in our wiki about PDF Reader MCP servers and AI-powered document processing
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__FORCETOC__
[[カテゴリ:その他]]