Rapidocr MCP

Rapidocr MCP

RapidOCRに基づくMCPサーバーで、便利なOCRインターフェースサービスを提供します。

画像とビデオ処理開発者ツール #OCR認識 #画像処理 #テキスト抽出 .Python

スコア : 2.5ポイント

ダウンロード数 : 7.4K

更新時間 : 2025-04-29

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RapidOCR MCPサーバーとは？

RapidOCR MCPサーバーは、RapidOCRをベースに開発されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。画像内の文字を迅速に認識し、構造化されたテキスト内容を返します。画像ファイルを処理する場合でも、画像データを直接アップロードする場合でも、このサーバーはOCRタスクを効率的に完了できます。

RapidOCR MCPサーバーの使い方は？

簡単なコマンドを実行するだけでサーバーを起動でき、APIインターフェースを通じて画像をアップロードするか、画像のパスを入力することでテキスト内容を取得できます。

適用シーン

RapidOCR MCPサーバーは、画像内の文字を自動的に抽出する必要があるアプリケーションシーンに非常に適しています。例えば、領収書のスキャン、ナンバープレートの認識、文書分析などです。

主要機能

OCRテキスト抽出

画像から文字を抽出し、構造化データを返すことをサポートします。

複数の入力方法

ファイルパスまたは直接画像内容をアップロードしてOCR操作を行うことができます。

高性能処理

最適化されたアルゴリズムを採用し、大規模なOCRタスクを迅速かつ正確に完了します。

利点

統合が容易：複数の入力方法をサポートし、開発者が使いやすいです。

高精度：RapidOCRの強力なエンジンに基づいており、高い認識率を保証します。

クロスプラットフォーム対応：主流のオペレーティングシステムと互換性があり、追加の環境設定が不要です。

オープンソースで無料：完全にオープンソースで、使用制限が一切なく、コストを節約できます。

制限

複雑な背景の画像に対しては、効果が不十分な場合があります。

大規模な並列リクエストをサポートするには、一定のネットワーク帯域が必要です。

非常に小さい文字やぼやけた画像に対しては、完全に認識できない場合があります。

使い方

サーバーのインストールと起動

必要な依存関係がインストールされていることを確認し、コマンド `uvx run rapidocr-mcp` を実行してサーバーを起動します。

画像をアップロードしてOCRを行う

APIインターフェースを使用して画像ファイルをアップロードするか、Base64エンコードされた画像データを直接渡します。

使用例

領収書の文字を抽出する

領収書の画像をサーバーにアップロードし、その中の文字情報を取得します。

リアルタイムのナンバープレート認識

カメラで車両の画像をキャプチャし、すぐにナンバープレートの番号を抽出します。

よくある質問

OCR結果の精度を確保するにはどうすればいいですか？

多言語認識に対応していますか？

試用版はありますか？

関連リソース

GitHubリポジトリ

GitHubリポジトリにアクセスして、最新バージョンとドキュメントを取得します。

クイックスタートガイド

クイックスタートガイドを読んで、RapidOCR MCPの使い方を学びます。

オンラインデモ

オンラインデモページにアクセスして、リアルタイムOCR機能を体験します。

Gmail MCP Server

Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。

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Edgeone Pages MCP Server

EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。

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Gitlab MCP Server

GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。

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Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。

Sequential Thinking MCP Server

MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。

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