MCP MeasureMCP Measure

인덱스 관측됨

doc-convert-mcp

Document conversion and OCR for AI agents: PDF, Office docs, images to text.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
95%
스키마 완전성
100%
이름 품질
85%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~478토큰 (도구 정의)
~1.1 KB일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.37%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "doc-convert-mcp": {
      "url": "https://convert.ioconnex.dev/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://convert.ioconnex.dev/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
⚪pdf_to_markdown(pdf_base64, max_pages)

Convert a PDF (base64-encoded bytes) to Markdown, one section per page.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "pdf_base64": {
      "type": "string",
      "description": "The PDF file contents, base64-encoded."
    },
    "max_pages": {
      "default": 100,
      "type": "integer",
      "description": "Maximum pages to extract (default 100)."
    }
  },
  "required": [
    "pdf_base64"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "x-fastmcp-wrap-result": true
}
⚪ocr_image(image_base64, lang)

Run OCR on an image (base64-encoded bytes) and return recognized text.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "image_base64": {
      "type": "string",
      "description": "The image file contents, base64-encoded."
    },
    "lang": {
      "default": "eng",
      "type": "string",
      "description": "Tesseract language code (default 'eng')."
    }
  },
  "required": [
    "image_base64"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "x-fastmcp-wrap-result": true
}
🟢parse_spreadsheet(file_base64, filename)

Parse a CSV or XLSX file (base64-encoded bytes) into Markdown tables.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "file_base64": {
      "type": "string",
      "description": "The spreadsheet file contents, base64-encoded."
    },
    "filename": {
      "type": "string",
      "description": "Original filename (used to detect .csv vs .xlsx)."
    }
  },
  "required": [
    "file_base64",
    "filename"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "x-fastmcp-wrap-result": true
}
🟢url_to_clean_text(url)

Fetch a public http(s) URL and return its main text content as plain text.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "url": {
      "type": "string",
      "description": "The http(s) URL to fetch. Private/loopback hosts are rejected."
    }
  },
  "required": [
    "url"
  ],
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "result": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "result"
  ],
  "x-fastmcp-wrap-result": true
}

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