0代码,5分钟,搭建出企业级文档处理MCP Agent

MCP诞生时间并不长,但能在短时间内引发这么多关注,我想原因可能就来自于它连接“万物”的设计特殊性,像积木一样把各类AI能力拼装起来,合体成更强的Agent。

MCP充分考虑到了如今大模型应用开发中的痛点:碎片化、工具调用链固化以及安全与性能问题。

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MCP架构图

举个例子:当我们在搭建AI知识库时,往往会遇到这些软件对于PDF文档或者文档中含有复杂表格&手写内容识别不准的情况。最后导致大模型出现幻觉,知识库答非所问,如果是企业知识库,错误的结果会影响员工判断,耽误企业的正常运营。

曾经我们需要找到各种【文档解析】的小模型,先完成文档的预处理,再送去给大模型识别和理解,形成知识库。

而现在,我们可以把文档解析的MCP Server嵌入Agent搭建工作流,创造出更多实用的Agent。下面我以近期上线的TextIn MCP Server为例,手把手演示一下!

01 功能介绍

当前TextIn MCP Server 已覆盖文字识别、文档解析、信息抽取等核心产品能力:

文字识别

从图像、Word 文档和 PDF 文件中识别文字。

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文档解析

将图像、PDF 和 Word 文档转换为 Markdown。

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文档抽取

智能、自动化地从文件中提取关键信息。

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02 使用教程

登录 TextIn 工作台,如果没有账户,请注册成为 TextIn 用户。

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在 TextIn 工作台【账号与开发者信息】,可获得 APP ID 与 Secret Code

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请注意: x-ti-app-id 和 x-ti-secret-code 是您访问 TextIn API 的密钥,具有该账户的完全权限,请您妥善保管。

接下来我们就可以快速接入TextIn MCP Server了。首先选择任意支持 MCP 协议的客户端(如:Cursor、Claude、Cline),即可方便使用 TextIn MCP server,如下以 Cherry 平台为例:

1  安装 Cherry Studio

客户端下载链接:https://cherry-ai.com/

2  进入 Cherry 设置界面配置模型服务与 TextIn MCP Server

请配置您需要的大模型平台 API 密钥,以使用大模型功能。

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添加一个新的 MCP 服务器,点击【编辑 MCP 配置】,打开【编辑 JSON】窗口。

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NPX

{
  "mcpServers": {
    "textin-ocr": {
      "command""npx",
      "args": [
        "-y",
        "@intsig/server-textin"
      ],
      "env": {
        "APP_ID""<YOUR_APP_ID>",
        "APP_SECRET""<YOUR_APP_SECRET>",
        "MCP_SERVER_REQUEST_TIMEOUT""600000"
      },
      "timeout": 600
    }
  }
}

如右上角为感叹号,点击进入安装依赖即可;如图所示 TextIn MCP Server 可正常调用。

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返回【对话助手】,在下栏【MCP 服务器】选中 TextIn。

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3  开始使用

案例一:文件审核

使用 TextIn MCP Server + 大模型,基于信息抽取与分析能力,完成合同比对工作。

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案例二:文件批量解析

使用 TextIn MCP Server 无代码批量解析文件。

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03 写在最后

文档质量决定了大模型理解的上限。当你正在构建知识库或者搭建文档审核相关的Agent,可以考虑将TextIn MCP Server嵌入到你的搭建工作流中,成为你的文档处理引擎。

https://www.textin.com/user/login?redirect=%2Fmarket%2Fdetail%2Fpdf_to_markdown&from=TextInzhwd20250521_wdjx2http://立即体验文档解析

### 去除数字图像处理视频上水印的方法 #### 使用专用去水印软件 市面上存在多种专门用于去除视频水印的工具,每种工具有其独特之处。例如,在选择合适的工具时可以根据具体需求考虑功能、易用性和成本等因素[^1]。 #### 利用手动编辑方法 如果仅需删除少量帧内的简单文字型或图形标志形式的小面积固定位置静态水印,则可以直接借助Adobe Premiere Pro 或者 Final Cut Pro X 这样的专业剪辑平台来进行逐帧裁切操作;也可以利用Photoshop配合After Effects实现更精细的手绘遮罩修复效果[^3]。 #### 应用AI算法自动清除 随着人工智能的发展,些基于深度学习模型训练而成的应用程序能够智能化地识别并消除动态变化较大的复杂图案类浮动式水印。比如Video Watermark Remover这款应用程序就采用了先进的神经网络架构来完成这项任务,并且支持批量处理多个文件以提高效率[^2]。 ```python import cv2 from rembg import remove def remove_watermark(input_video_path, output_video_path): cap = cv2.VideoCapture(input_video_path) fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out = cv2.VideoWriter(output_video_path,fourcc, 20.0, (640,480)) while(cap.isOpened()): ret, frame = cap.read() if not ret: break # Apply AI-based removal on each frame no_wm_frame = remove(frame) out.write(no_wm_frame) cap.release() out.release() remove_watermark('input.mp4', 'output.avi') ``` 此Python脚本展示了如何调用`rembg`库中的函数对每帧执行背景/前景分离从而达到去除部分类型的水印的目的。需要注意的是实际应用中可能还需要额外调整参数设置才能获得最佳结果[^4]。
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