pdf-reader-mcp

让 AI 看懂 PDF：结构化提取、表格 OCR、带页码引用，本地运行。

pdf-reader-mcp 是一个基于 MCP（模型上下文协议）的 PDF 阅读工具，旨在为 AI 智能体提供“眼睛”，使其能够深入理解 PDF 文档。它通过 Rust 原生实现，支持本地优先处理，能提取结构化文本、表格数据，并具备 OCR 识别能力，同时提供视觉证据和页面级引用，让 AI 的回答有据可查。该工具解决了 LLM 在处理 PDF 时常见的格式混乱、信息丢失和难以引用来源的问题，核心能力包括精准的版面解析、多模态内容识别（文本/表格/图像）、以及将提取内容与页面位置关联，便于追溯。它作为 MCP 服务器，可无缝集成到支持 MCP 的 AI 应用（如 Claude、Cursor 等）中，增强其文档理解能力。项目处于早期阶段，但已获得近千星标，显示出社区对高质量 PDF 解析工具的强烈需求。

开源 free 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 936

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队SylphxAI

所属国家

官网地址https://sylphxai.github.io/citra

GitHubhttps://github.com/SylphxAI/pdf-reader-mcp

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型ai-agents,ai-tools,citations,developer-tools,document-processing,local-first,mcp,model-context-protocol,ocr,pdf,pdf-reader,rag,rust,visual-evidence

GitHub 星标★ 936

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-04-04 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

Rust 原生实现，解析性能高且内存安全，适合处理大型 PDF。
提供页面级引用和视觉证据，AI 回答可溯源，增强可信度。
本地优先，数据不出设备，满足隐私和合规要求。

不足之处

早期项目，API 和功能可能不稳定，文档和社区支持待观察。
依赖 MCP 生态，非 MCP 环境需额外适配。

适用场景

企业知识库问答：让 AI 基于内部 PDF 文档提供带引用的答案。
学术研究辅助：快速提取论文中的表格、图表和关键段落。
法律/合同审查：AI 定位条款并引用页码，辅助人工复核。

替代项目

MinerU、PyMuPDF、Unstructured

项目介绍

pdf-reader-mcp 是智能体领域的开源项目，由 SylphxAI 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（936）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。MIT许可证，本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：企业知识库问答：让AI基于内部PDF文档提供带引用的答案。同类可对比的替代方案包括 MinerU、PyMuPDF、Unstructured。

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