Lizeur

🚀 Lizeur - PDFコンテンツ抽出MCPサーバー

Lizeurは、Model Context Protocol (MCP)サーバーです。Mistral AIのOCR機能を利用して、AIアシスタントがPDF文書からコンテンツを抽出し読み取ることを可能にします。PDFファイルをAIモデルが容易に処理できるマークダウンテキストに変換するシンプルなインターフェースを提供します。

✨ 主な機能

• PDF OCR処理：Mistral AIの最新のOCRモデルを使用して、PDF文書からテキストを抽出します。
• インテリジェントキャッシュ：処理済みの文書を自動的にキャッシュし、再処理を回避します。
• マークダウン出力：AIワークフローとの統合を容易にするため、クリーンなマークダウンテキストを返します。
• FastMCP統合：最適なパフォーマンスと使いやすさのためにFastMCPで構築されています。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.10
• UVパッケージマネージャー
• Mistral AI APIキー

pypiからのインストール

pip install lizeur

そして、mcp.jsonファイルに以下の設定を追加してください。

⚠️ 重要提示

Lizeurはpython3.10フォルダにインストールされます。このフォルダがシステムのPATHに含まれていない場合、IDEがlizeurバイナリを検出できないことがあります。

💡 使用建议

コマンドフィールドにlizeurバイナリの完全パスを追加することで、IDEがそれを見つけられるようにすることができます。

{
  "mcpServers": {
    "lizeur": {
      "command": "lizeur",
      "env": {
        "MISTRAL_API_KEY": "your-mistral-api-key-here",
        "CACHE_PATH": "your cache path"
      }
    }
  }
}

手動インストール

1. リポジトリをクローンする

git clone https://github.com/SilverBzH/lizeur
cd lizeur

2. 仮想環境を作成してアクティブ化する

# 仮想環境を作成する
uv venv --python 3.10

# 仮想環境をアクティブ化する
# macOS/Linuxの場合:
source .venv/bin/activate

# Windowsの場合:
# .venv\Scripts\activate

3. 依存関係をインストールしてビルドする

# 依存関係をインストールする
uv sync

# パッケージをビルドする
uv build

4. システム全体にインストールする

# パッケージをシステム全体にインストールする
uv pip install --system .

これにより、lizeurコマンドがシステム全体にグローバルにインストールされます。

💻 使用例

基本的な使用法

設定が完了すると、MCPサーバーはAIアシスタントが使用できる2つのツールを提供します。

read_pdf

• 関数：read_pdf
• パラメータ：absolute_path (文字列) - PDFファイルの絶対パス
• 戻り値：マークダウンコンテンツ、バウンディングボックス、その他のOCRメタデータを含む完全なOCRレスポンス

read_pdf_text

• 関数：read_pdf_text
• パラメータ：absolute_path (文字列) - PDFファイルの絶対パス
• 戻り値：完全なOCRメタデータを含まない、すべてのページのマークダウンテキストコンテンツ（エージェントが処理しやすい）

高度な使用法

AIアシスタントは次のようにツールを使用できます。

What the OP command looks like for this specific controller, here is the doc /path/to/document.pdf

MCPサーバーは以下の処理を行います。

1. 文書がすでにキャッシュされているかを確認します。
2. キャッシュされていない場合、PDFをMistral AIにアップロードしてOCR処理を行います。これにはあなたのMISTRAL APIキーが使用され、費用が発生します。
3. テキストを抽出してマークダウンに変換します。
4. 結果を将来の使用のためにキャッシュします。
5. マークダウンコンテンツを返します。

⚠️ 重要提示

テキストコンテンツのみが必要な場合はread_pdf_textを、メタデータを含む完全なOCRレスポンスが必要な場合はread_pdfを使用してください。PDFファイルが大きい場合、read_pdfは一部のエージェントにとって混乱を招くことがあります。

🔧 開発

ローカル開発環境のセットアップ

# 開発モードでインストールする
uv pip install -e .

# サーバーを直接実行する
python main.py

プロジェクト構造

• main.py - FastMCP統合を備えたメインサーバーの実装
• pyproject.toml - プロジェクトの設定と依存関係
• uv.lock - ロックされた依存関係のバージョン

📄 依存関係

• mcp[cli]>=1.12.4 - モデルコンテキストプロトコルの実装
• mistralai>=0.0.10 - Mistral AIのPythonクライアント

📄 ライセンス

このプロジェクトはMITライセンスの下でライセンスされています。

サポート

問題や質問については、プロジェクトのリポジトリを参照するか、メンテナに連絡してください。