Analizar documentos con agentes de IA usando el servidor MCP de código abierto GroupDocs.Parser Cloud

Visión general

El GroupDocs.Parser Cloud MCP Server es un contenedor ligero alrededor de la API GroupDocs.Parser Cloud que implementa el Model Context Protocol (MCP). Al exponer capacidades de análisis de documentos (texto, imágenes, códigos de barras) y utilidades de almacenamiento en la nube (listar, subir, descargar, eliminar) como herramientas compatibles con MCP, el servidor permite que agentes de IA, asistentes y herramientas de desarrollo interactúen con documentos de la misma manera que con cualquier otra fuente de datos basada en modelos. Esto elimina la necesidad de llamadas SDK personalizadas o integraciones propietarias, facilitando la incorporación de extracción de documentos en flujos de trabajo impulsados por LLM, herramientas de autocompletado o entornos de asistentes de código.

Los beneficios clave incluyen:

• Acceso universal – Cualquier cliente compatible con MCP (VS Code, Cursor, KiloCode, agentes personalizados y otros) puede llamar al mismo endpoint para analizar documentos almacenados en GroupDocs Cloud.
• Extracción rica – Recupera texto plano, imágenes incrustadas y códigos de barras de más de 50 formatos de archivo (PDF, Word, Excel, PowerPoint, correos electrónicos, archivos comprimidos, etc.).
• Operaciones de almacenamiento – Lista carpetas, sube nuevos archivos, descarga los existentes y gestiona el almacenamiento en la nube directamente a través de llamadas MCP.
• Multiplataforma – Se ejecuta en Windows, macOS y Linux con un único servicio basado en Python.

A continuación encontrará una navegación rápida a las secciones que le guiarán a través del protocolo, la instalación, la configuración para herramientas populares, opciones avanzadas y preguntas frecuentes.

• ¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)?
• ¿Por qué usar el servidor MCP de GroupDocs.Parser Cloud?
• Inicio rápido
• Uso de MCP con KiloCode
• Uso de MCP con Cursor
• Uso de MCP con VS Code
• Opciones avanzadas
• Conclusión
• Véase también
• Preguntas frecuentes

¿Qué es el Model Context Protocol (MCP)?

El Model Context Protocol (MCP) es una interfaz estándar que permite a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y a los agentes de IA interactuar con herramientas y servicios externos de forma estructurada, predecible y descubrible.

En lugar de incrustar la lógica de negocio directamente en los prompts, MCP expone capacidades externas (APIs, servicios, fuentes de datos) como herramientas tipificadas que un agente de IA puede invocar cuando sea necesario.

Conceptos clave de MCP

• Integración basada en herramientas
  Cada capacidad se expone como una herramienta con un propósito claro (por ejemplo, extraer texto de un documento o listar archivos en el almacenamiento). Los agentes de IA pueden seleccionar e invocar estas herramientas dinámicamente según la intención del usuario.

• Esquemas tipificados de entrada y salida
  Las herramientas MCP definen sus entradas y salidas mediante esquemas JSON. Esto elimina ambigüedades, reduce alucinaciones y permite a los modelos razonar sobre qué herramienta llamar y cómo usar el resultado.

• Separación explícita de razonamiento y ejecución
  El LLM se centra en el razonamiento y la toma de decisiones, mientras que el servidor MCP realiza operaciones determinísticas como el análisis de documentos, el procesamiento de archivos o la recuperación de datos.

• Reutilizable en diferentes entornos
  Cualquier cliente compatible con MCP (IDE de IA, aplicaciones de chat, agentes autónomos, herramientas locales) puede conectarse al mismo servidor MCP sin necesidad de código de integración personalizado.

Al implementar MCP, un servicio se vuelve nativo para IA: su funcionalidad puede ser descubierta, comprendida e invocada de forma segura por agentes de IA como parte de un flujo de trabajo más amplio.

¿Por qué usar el servidor MCP de GroupDocs.Parser Cloud?

Inicio rápido

Esta sección muestra cómo configurar y ejecutar el GroupDocs.Parser Cloud MCP Server en unos pocos pasos.

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/groupdocs-parser-cloud/groupdocs-parser-cloud-mcp.git
cd groupdocs-parser-cloud-mcp

2. Configurar variables de entorno

Cree un archivo .env con sus credenciales de GroupDocs Cloud.
Puede crearlo manualmente o copiar la plantilla proporcionada .env.example.

CLIENT_ID=su-client-id
CLIENT_SECRET=su-client-secret
MCP_PORT=8000

Puede obtener su Client ID y Client Secret desde el panel de GroupDocs Cloud:
https://dashboard.groupdocs.cloud/#/applications

3. Ejecutar el servidor MCP

Elija el comando que corresponda a su sistema operativo.

Linux / macOS

./run_mcp.sh

Windows (PowerShell)

.\run_mcp.ps1

Windows (Command Prompt)

run_mcp.bat

Endpoint del servidor

Una vez iniciado, el servidor MCP está disponible en:

http://localhost:8000/mcp

Ahora puede conectar este endpoint a cualquier host compatible con MCP, como agentes de IA, copilotos de IDE o herramientas LLM que soporten el Model Context Protocol.

Uso de MCP con KiloCode

KiloCode puede llamar a cualquier endpoint MCP directamente desde su interfaz de chat.

Pasos de preparación

1. Abra Settings → MCP Servers en KiloCode.
2. Añada una nueva entrada de servidor llamada groupdocs-parser-mcp-local.
3. Pegue el JSON de configuración (URL y tipo).

JSON de configuración para KiloCode

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

Ejemplos de prompts en KiloCode

Extrae todo el texto de sample_invoice.pdf usando el servidor MCP de GroupDocs.Parser, y luego dame un breve resumen del importe de la factura.

Al enviar el prompt, KiloCode:

• Subirá sample_invoice.pdf a GroupDocs Cloud.
• Llamará al método MCP parse/text.
• Devolverá el resumen generado por el modelo.

Extrae todas las imágenes de document.pdf, guárdalas en la carpeta actual, subcarpeta “document_images” y, tras el procesamiento, elimina las imágenes del almacenamiento de GroupDocs.Cloud.

Al enviar el prompt, KiloCode:

• Subirá document.pdf a GroupDocs Cloud.
• Llamará a la herramienta MCP para extraer imágenes.
• Usará el endpoint parse/images vía MCP para obtener las imágenes.
• Descargará las imágenes extraídas y las guardará en la carpeta document_images.

Uso de MCP con Cursor

El panel “Tools & MCP” de Cursor permite registrar servidores MCP personalizados.

Pasos de configuración

1. Abra Cursor Settings → Tools & MCP.
2. Haga clic en Add Custom MCP.
3. Inserte el siguiente fragmento JSON en la sección del archivo mcp.json.

Configuración mcp.json para Cursor

{
  "mcpServers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

Prompt de ejemplo para Cursor

Extrae texto de Message.msg usando el MCP de GroupDocs.Parser, y luego dame un breve resumen del mensaje de correo.

Cursor:

• Subirá el archivo a su almacenamiento personal de GroupDocs.Cloud
• Recuperará el texto usando GroupDocs.Parser Cloud.
• Incluirá los resultados en la respuesta del chat.

Uso de MCP con VS Code

VS Code admite servidores MCP. En esta sección le mostramos cómo configurarlo y utilizar las funciones del servidor MCP de GroupDocs.

Pasos de configuración

1. Cree una carpeta .vscode en su proyecto si aún no existe.
2. Añada un archivo llamado mcp.json con la definición del servidor.

Ejemplo de mcp.json para VS Code

{
  "servers": {
    "groupdocs-parser-mcp-local": {
      "type": "http",
      "url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
    }
  }
}

3. Recargue VS Code (Ctrl+Shift+P → Developer: Reload Window).
4. Ahora puede abrir un Chat (Ctrl+Alt+I) y el chat invocará las herramientas MCP cuando se le solicite.

Por ejemplo, pregunte en el chat sobre un archivo ubicado en la carpeta actual abierta en VSCode:

Analiza Invoice.pdf usando el MCP de GroupDocs.Parser y dame un breve resumen de la factura.

Opciones avanzadas

Probar el servidor con MCP Inspector

El MCP Inspector es una interfaz ligera que le permite explorar el esquema del servidor y probar llamadas de forma interactiva.

# Ejecutar el inspector (requiere Node.js)
npx @modelcontextprotocol/inspector

En el navegador:

1. Seleccione “streamable HTTP” como tipo de conexión.
2. Introduzca la URL de su servidor: http://127.0.0.1:8000/mcp.
3. Haga clic en Connect y explore los métodos disponibles (por ejemplo, parser_extract_text, parser_extract_barcodes).

Reinicializar el entorno virtual

Si modifica requirements.txt o encuentra errores de dependencias, reinicialice el entorno:

# Linux / macOS
./init_mcp.sh

# Windows PowerShell
.\init_mcp.ps1

# Windows CMD
init_mcp.bat

El script:

1. Eliminará el .venv existente.
2. Creará un nuevo entorno virtual limpio.
3. Reinstalará todos los paquetes desde requirements.txt.

Tras el reinicio, inicie nuevamente el servidor:

# Linux / macOS
./run.sh

# Windows PowerShell
.\run.ps1

# Windows CMD
run.bat

Conclusión

En este artículo cubrimos:

• Qué es MCP y por qué es relevante para herramientas impulsadas por IA.
• GroupDocs.Parser Cloud MCP Server – un puente ligero que agrega extracción de texto, imágenes y códigos de barras, además de gestión completa de almacenamiento, a cualquier cliente compatible con MCP.
• Instalación paso a paso (clonar, configurar, ejecutar).
• Cómo conectar el servidor a entornos populares – KiloCode, Cursor y VS Code.
• Diagnósticos avanzados usando el MCP Inspector y la reinicialización del entorno.

Con el servidor MCP en funcionamiento, los desarrolladores pueden permitir que los LLM interactúen con documentos tan naturalmente como lo hacen con bases de datos o APIs, eliminando código SDK redundante y acelerando flujos de trabajo de documentos impulsados por IA.

Véase también

• GroupDocs.Parser Cloud API Reference – https://reference.groupdocs.cloud/parser/
• GroupDocs.Parser Cloud Documentation – https://docs.groupdocs.cloud/parser/
• Iniciar prueba gratuita – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/trial/
• Políticas de compra y FAQ – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/policies/

Preguntas frecuentes (FAQs)

• Q: ¿Por qué el servidor MCP es de código abierto y se ejecuta localmente? ¿Por qué no hay un servidor MCP alojado públicamente?
  A: El Model Context Protocol (MCP) sigue siendo un estándar muy nuevo y los LLM actuales y asistentes de IA suelen ofrecer soporte limitado o poco fiable para flujos binarios de archivos (PDF, imágenes, archivos comprimidos). El análisis de documentos, OCR, extracción de imágenes y reconocimiento de códigos de barras son áreas donde APIs especializadas como GroupDocs.Parser Cloud sobresalen. El servidor MCP local rellena este vacío de forma fiable y estandarizada.

• Q: ¿Necesito instalar software adicional para usar el servidor MCP?
  A: No. El servidor se ejecuta en cualquier sistema operativo que admita Python 3.10+ y solo requiere los paquetes listados en requirements.txt.

• Q: ¿Qué formatos de documento son compatibles?
  A: Más de 50 formatos, incluidos PDF, DOCX, XLSX, PPTX, archivos de correo electrónico (.eml, .msg), archivos comprimidos (ZIP, RAR) y tipos de imagen comunes (PNG, JPG, TIFF).

• Q: ¿Puedo extraer códigos de barras de PDFs escaneados?
  A: Sí. El servidor MCP soporta el endpoint parse/barcodes que detecta códigos 1D y 2D en imágenes raster y PDFs.

• Q: ¿Cómo listo archivos en una carpeta específica de GroupDocs Cloud?
  A: El servidor MCP admite los endpoints de almacenamiento de GroupDocs.Cloud (storage/list, storage/upload, storage/download, storage/delete) y las operaciones de almacenamiento se pueden invocar en sesiones de chat automáticamente o bajo petición.

• Q: ¿Qué ocurre si cambio el puerto del MCP después de que el servidor esté en marcha?
  A: Actualice el valor MCP_PORT en .env y reinicie el servidor (run.sh / run.ps1).

• Q: ¿Obtengo una prueba gratuita?
  A: Sí, dispone de 150 llamadas API gratuitas al mes.