Парсинг документів за допомогою AI‑агентів з використанням відкритого серверу GroupDocs.Parser Cloud MCP

Огляд

GroupDocs.Parser Cloud MCP Server — це легковаговий обгортка навколо API GroupDocs.Parser Cloud, яка реалізує Model Context Protocol (MCP). Надаючи можливості парсингу документів (текст, зображення, штрихкоди) та інструменти роботи з хмарним сховищем (перелік, завантаження, скачування, видалення) у вигляді інструментів, сумісних з MCP, сервер дозволяє AI‑агентам, асистентам та інструментам розробки взаємодіяти з документами так само, як з будь‑яким іншим джерелом даних, що керується моделлю. Це усуває необхідність у кастомних викликах SDK чи пропрієтарних інтеграціях, спрощуючи вбудовування витягнення документів у робочі процеси, керовані LLM, інструменти автодоповнення чи середовища коду‑ассистентів.

Ключові переваги:

Універсальний доступ – Будь‑який клієнт, сумісний з MCP (VS Code, Cursor, KiloCode, кастомні агенти тощо), може викликати один і той же ендпоінт для парсингу документів, що зберігаються в GroupDocs Cloud.
Багатий екстракціон – Отримуйте чистий текст, вбудовані зображення та штрихкоди з більш ніж 50 форматів файлів (PDF, Word, Excel, PowerPoint, електронна пошта, архіви тощо).
Операції зі сховищем – Перелік папок, завантаження нових файлів, скачування існуючих і управління хмарним сховищем безпосередньо через виклики MCP.
Крос‑платформений – Працює на Windows, macOS та Linux як єдиний сервіс на базі Python.

Нижче наведено швидку навігацію по розділах, які проведуть вас через протокол, інсталяцію, налаштування популярних інструментів, розширені опції та FAQ.

Що таке Model Context Protocol (MCP)?
Навіщо використовувати GroupDocs.Parser Cloud MCP Server?
Швидкий старт
Використання MCP з KiloCode
Використання MCP з Cursor
Використання MCP з VS Code
Розширені опції
Висновок
Дивіться також
FAQ

Що таке Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) – це стандартний інтерфейс, який дозволяє великим мовним моделям (LLM) та AI‑агентам взаємодіяти з зовнішніми інструментами та сервісами у структурований, передбачуваний і відкритий спосіб.

Замість того, щоб вбудовувати бізнес‑логіку безпосередньо в підказки, MCP надає зовнішні можливості (API, сервіси, джерела даних) у вигляді типізованих інструментів, які AI‑агент може викликати за потребою.

Ключові концепції MCP

Інтеграція на основі інструментів
Кожна можливість експонується як інструмент з чіткою метою (наприклад, витягнути текст з документа або перелічити файли у сховищі). AI‑агенти динамічно обирають і викликають ці інструменти, виходячи з намірів користувача.
Типізовані схеми вхідних та вихідних даних
Інструменти MCP описують свої входи та виходи за допомогою JSON‑схем. Це усуває неоднозначність, знижує галюцинації та дозволяє моделям розуміти, який інструмент викликати і як обробляти результат.
Явне розділення міркувань і виконання
LLM зосереджується на розумінні та прийнятті рішень, тоді як сервер MCP виконує детерміністичні операції – парсинг документів, обробка файлів, отримання даних.
Повторне використання у різних середовищах
Будь‑який клієнт, сумісний з MCP (IDE, чат‑боти, автономні агенти, локальні інструменти) може підключитися до того ж серверу без написання додаткового коду.

Навіщо використовувати GroupDocs.Parser Cloud MCP Server?

Перевага	Як це допомагає
Одна точка інтеграції	Будь‑який клієнт, сумісний з MCP (Cursor, VS Code extensions, AI‑агенти, кастомні інструменти) може отримати доступ до парсингу документів через єдиний стабільний інтерфейс.
Всебічне вилучення контенту	Витягайте чистий текст, зображення та штрихкоди з більш ніж 50 форматів, включаючи PDF, DOCX, XLSX, PPTX, електронну пошту та архіви.
Операції зі сховищем у комплекті	Працюйте безпосередньо з файлами у сховищі GroupDocs Cloud: завантаження, скачування, перелік папок, перевірка існування та видалення як частину того самого робочого процесу.
Без SDK у агентах	AI‑агенти та клієнтські застосунки не потребують інтегрувати чи управляти SDK GroupDocs – сервер MCP виконує всю комунікацію та автентифікацію.
Крос‑платформений та самостійний	Запустіть сервер локально або у власній інфраструктурі, використовуючи один Python‑службу на Windows, macOS або Linux.
Призначений для AI‑робочих процесів	Інтерфейс MCP пропонує детерміністичні, схематичні інструменти, які AI‑агент може безпечно викликати у складі більш складних сценаріїв міркування та автоматизації.

Швидкий старт

Цей розділ показує, як налаштувати та запустити GroupDocs.Parser Cloud MCP Server всього за кілька кроків.

1. Клонувати репозиторій

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

2. Налаштувати змінні середовища

Створіть файл .env з вашими обліковими даними GroupDocs Cloud.
Файл можна створити вручну або скопіювати з шаблону .env.example.

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

Отримати Client ID та Client Secret можна у ділянці Dashboard на сайті GroupDocs Cloud:
https://dashboard.groupdocs.cloud/#/applications

3. Запустити сервер MCP

Виберіть команду, відповідну вашій операційній системі.

Linux / macOS

./run_mcp.sh

Windows (PowerShell)

.\run_mcp.ps1

Windows (Command Prompt)

run_mcp.bat

Точка входу сервера

Після запуску сервер доступний за адресою:

http://localhost:8000/mcp

Тепер ви можете підключити цей ендпоінт до будь‑якого MCP‑сумісного хосту, наприклад AI‑агентів, IDE‑копілотів або LLM‑інструментів, що підтримують Model Context Protocol.

Використання MCP з KiloCode

KiloCode може викликати будь‑яку MCP‑точку безпосередньо зі свого чат‑інтерфейсу.

Підготовчі кроки

Відкрийте KiloCode → Settings → MCP Servers.
Додайте новий запис сервера з назвою groupdocs-parser-mcp-local.
Вставте JSON‑конфігурацію (URL та тип).

JSON‑конфігурація KiloCode

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

Приклади запитів у KiloCode

Витягнути весь текст з sample_invoice.pdf за допомогою GroupDocs.Parser MCP сервера, а потім надати короткий підсумок суми рахунку.

KiloCode виконає:

Завантаження sample_invoice.pdf у GroupDocs Cloud.
Виклик методу parse/text через MCP.
Повернення підсумкового тексту, сформованого моделлю.

Витягнути всі зображення з document.pdf, зберегти їх у поточну папку, підпапку “document_images” і після обробки видалити зображення з GroupDocs.Cloud сховища.

KiloCode виконає:

Завантаження document.pdf у GroupDocs Cloud.
Виклик MCP‑інструменту для витягнення зображень.
Виклик parse/images через MCP.
Завантаження отриманих зображень у папку document_images та їх видалення з хмарного сховища.

Використання MCP з Cursor

Панель Tools & MCP у Cursor дозволяє реєструвати кастомні MCP‑сервери.

Налаштування

Відкрийте Cursor Settings → Tools & MCP.
Натисніть Add Custom MCP.
Вставте наступний фрагмент JSON у розділ mcp.json.

JSON‑конфігурація Cursor

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

Приклад запиту для Cursor

Витягнути текст з Message.msg за допомогою GroupDocs.Parser MCP, а потім дати короткий підсумок листа.

Cursor автоматично:

Завантажить файл у ваш особистий GroupDocs.Cloud сховищі.
Отримає текст за допомогою GroupDocs.Parser Cloud.
Додасть результат у відповідь чату.

Використання MCP з VS Code

VS Code підтримує MCP‑сервери. У цьому розділі показано, як його налаштувати та користуватися можливостями GroupDocs MCP.

Кроки налаштування

У корені проєкту створіть папку .vscode, якщо її ще немає.
Додайте файл mcp.json з визначенням сервера.

Приклад mcp.json для VS Code

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

Перезавантажте VS Code (Ctrl+Shift+P → Developer: Reload Window).
Тепер відкрийте чат (Ctrl+Alt+I) – чат автоматично викликатиме MCP‑інструменти за запитом.

Приклад запиту

Розпарсити Invoice.pdf за допомогою GroupDocs.Parser MCP і надати короткий підсумок рахунку.

Розширені опції

Протестувати сервер за допомогою MCP Inspector

MCP Inspector – легковаговий UI, який дозволяє досліджувати схеми сервера та тестувати виклики в інтерактивному режимі.

# Запустити інспектор (потрібен Node.js)
npx @modelcontextprotocol/inspector

У браузері:

Оберіть “streamable HTTP” як тип підключення.
Введіть URL вашого сервера: http://127.0.0.1:8000/mcp.
Натисніть Connect і перегляньте доступні методи (наприклад parser_extract_text, parser_extract_barcodes).

Перезапуск віртуального середовища

Якщо ви змінили requirements.txt або зіткнулися з помилками залежностей, перезапустіть середовище:

# Linux / macOS
./init_mcp.sh

# Windows PowerShell
.\init_mcp.ps1

# Windows CMD
init_mcp.bat

Скрипт виконає:

Видалення існуючого .venv.
Створення чистого віртуального середовища.
Перевстановлення всіх пакетів з requirements.txt.

Після скидання знову запустіть сервер:

# Linux / macOS
./run.sh

# Windows PowerShell
.\run.ps1

# Windows CMD
run.bat

Висновок

У цій статті ми розглянули:

Що таке MCP і чому він важливий для інструментів, керованих ШІ.
GroupDocs.Parser Cloud MCP Server – легковаговий міст, що додає витягнення тексту, зображень і штрихкодів, а також повний менеджмент сховища, до будь‑якого MCP‑сумісного клієнта.
Покрокова інсталяція (клонування, налаштування, запуск).
Як підключити сервер до популярних середовищ – KiloCode, Cursor та VS Code.
Розширена діагностика за допомогою MCP Inspector та перезапуску середовища.

Маючи працюючий MCP‑сервер, розробники можуть дозволити LLM‑моделям взаємодіяти з документами так само, як вони працюють з базами даних чи API, усуваючи зайвий SDK‑код і прискорюючи AI‑орієнтовані документоорієнтовані робочі процеси.

Дивіться також

GroupDocs.Parser Cloud API Reference – https://reference.groupdocs.cloud/parser/
GroupDocs.Parser Cloud Documentation – https://docs.groupdocs.cloud/parser/
Start a Free Trial – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/trial/
Purchase Policies and FAQ – https://purchase.groupdocs.cloud/cloud/policies/

Часто задавані запитання (FAQ)

Питання: Чому сервер MCP є відкритим та працює локально? Чому немає публічного хостингу?
Відповідь: Model Context Protocol (MCP) ще дуже новий стандарт, і поточні LLM та AI‑ассистенти мають обмежену чи ненадійну підтримку бінарних потокових даних (PDF, зображення, архіви). Парсинг документів, OCR, витягнення зображень та розпізнавання штрихкодів – це сфери, де спеціалізовані API, такі як GroupDocs.Parser Cloud, працюють найкраще. Локальний MCP‑сервер служить надійним мостом між цими можливостями та стандартом MCP.
Питання: Чи потрібно встановлювати додаткове ПЗ для використання серверу MCP?
Відповідь: Ні. Сервер працює на будь‑якій ОС, що підтримує Python 3.10+, і потребує лише пакетів, зазначених у requirements.txt.
Питання: Які формати документів підтримуються?
Відповідь: Понад 50 форматів, включаючи PDF, DOCX, XLSX, PPTX, файли електронної пошти (.eml, .msg), архіви (ZIP, RAR) та поширені типи зображень (PNG, JPG, TIFF).
Питання: Чи можу я витягнути штрихкоди зі сканованих PDF?
Відповідь: Так. MCP‑сервер підтримує кінцеву точку parse/barcodes, яка розпізнає 1D та 2D штрихкоди у растрових зображеннях і PDF‑файлах.
Питання: Як отримати список файлів у певній папці GroupDocs Cloud?
Відповідь: Сервер MCP підтримує кінцеві точки сховища GroupDocs.Cloud (storage/list, storage/upload, storage/download, storage/delete). Операції виконуються автоматично під час чат‑сесій або за вашим запитом.
Питання: Що робити, якщо я змінив порт прослуховування MCP?
Відповідь: Оновіть значення MCP_PORT у файлі .env і перезапустіть сервер (run.sh / run.ps1).
Питання: Чи є безкоштовна пробна версія?
Відповідь: Так, доступно 150 безкоштовних API‑викликів на місяць.

Огляд#

Що таке Model Context Protocol (MCP)?#

Ключові концепції MCP#

Навіщо використовувати GroupDocs.Parser Cloud MCP Server?#

Швидкий старт#

1. Клонувати репозиторій#

2. Налаштувати змінні середовища#

3. Запустити сервер MCP#

Linux / macOS#

Windows (PowerShell)#

Windows (Command Prompt)#

Точка входу сервера#

Використання MCP з KiloCode#

Використання MCP з Cursor#

Використання MCP з VS Code#

Розширені опції#

Протестувати сервер за допомогою MCP Inspector#

Перезапуск віртуального середовища#

Висновок#

Дивіться також#

Часто задавані запитання (FAQ)#