Optical Context MCP
Compress OCR-heavy PDFs into dense packed images so agents can work with long visual documents.
光学上下文MCP是为一项特定任务而构建的：车削 大型、视觉结构化的PDF 转换为一组较小的可检索打包图像，用于代理工作流。
它读取本地PDF，使用Mistral运行OCR，将提取的文本和图形重新组合成密集的PNG，并通过MCP公开这些伪影以进行批量检索。
它的作用
- 从MCP主机读取本地PDF
- 使用Mistral OCR提取页面标记和嵌入图像
- 将内容打包成密集的PNG，以保持视觉分组
- 可选择使用捆绑的技术文档模型来调整嵌入图形的大小
- 存储清单和临时作业工件以供后续检索
- 让代理只提取它需要的打包图像
它适合哪里
将其用于：
- 操作手册
- 扫描手册
- 产品目录
- PDF幻灯片
- 视觉结构化OCR重型文档
跳过它：
- 小PDF
- 纯文本原生PDF，正常提取就足够了
- 需要精确页面忠实渲染的工作流
- OCR成本不合理的情况
示例结果
下图显示了一篇公共研究论文的真实本地验证运行，其中包含密集的文本、数字、图表和页面级视觉结构。右侧的打包图像整合了左侧显示的七个源页面。
生成的清单中的本地运行事实示例：
- 源论文页数：22
- 预览源页面范围：15到21
- 提取图像：30
- 打包输出图像：6
- 示例打包图像大小：
986x1084 - 示例打包图像文件大小：
536,697 bytes
此示例显示了预期的工作流程：取一个长的、视觉结构化的PDF，并将其压缩成一组较小的可检索打包图像，这些图像仍然保留了源的视觉结构。
安装
python -m pip install optical-context-mcp使用自适应大小调整运行时进行安装：
python -m pip install "optical-context-mcp[ml]"运行而不安装：
uvx optical-context-mcpMISTRAL_API_KEY是必需的compress_pdf- 打包的图像始终存储在系统临时目录下的本地
compress_pdf返回到30默认情况下，内联打包图像- 自适应大小检查点与包捆绑在一起
- 自适应大小调整在以下情况下自动激活
torch和torchvision可用的 - 集
OPTICAL_CONTEXT_DISABLE_ADAPTIVE_SIZING=1强制使用传统的固定大小 - 集
OPTICAL_CONTEXT_ADAPTIVE_MODEL_PATH=/path/to/model.pt覆盖捆绑的检查点
对于固定共享设置：
uvx --from optical-context-mcp==0.1.4 optical-context-mcp跑
默认传输方式为 stdio:
optical-context-mcp克劳德代码
在项目中注册服务器：
claude mcp add -s project optical-context -- uvx optical-context-mcp典型用途：
- 呼叫
compress_pdf - 检查返回的舱单
- 使用以下命令获取打包图像
get_packed_images
MCP工具
compress_pdf：运行OCR并重新组合，然后创建存储作业get_job_manifest：加载现有作业的元数据get_packed_images：从现有作业中获取一个或多个打包的PNG
运作原理
flowchart LR
A["Local PDF"] --> B["Mistral OCR"]
B --> C["Page markdown + embedded images"]
C --> D["Recomposition engine"]
D --> E["Dense packed PNG images"]
E --> F["Stored job artifacts"]
F --> G["Agent fetches manifest or image batches over MCP"]为什么打包图像而不仅仅是OCR文本
- 区段分组
- 表格式布局
- 数字旁边的标题
- 文本与嵌入式图形的视觉邻接
对于许多具有视觉能力的代理来说，这是一种比普通OCR转储更好的中间格式。
当前范围
- 取决于Mistral OCR
- 当前处理本地文件路径，而不是远程上传
- 默认情况下，将工件存储在本地系统临时目录中
- 针对压缩和检索进行了优化，而不是最终的抛光标记生成
- 质量取决于OCR质量和源文档的视觉密度
- 当ML运行时不存在时，自适应大小安全地回落到固定的中等图像大小
路线图
- 使OCR层提供者不可知，这样不同的OCR后端就可以在同一MCP工作流后交换
发展
uv venv --python /opt/homebrew/bin/python3.11 .venv
uv pip install --python .venv/bin/python -e ".[dev]"
.venv/bin/python -m pytest