פרודוקטיביות · שרת MCP מקומי
ClicheFactory Document Intelligence
Extract structured JSON from PDFs, images, DOCX, XLSX, CSV, EML attachments, and DSPy pipelines.
מה ה-MCP Registry מציין
הרשומה כפי שפורסמה ב-MCP Registry הרשמי (נקרא ב-4 באוקטובר 2026), בגרסה האחרונה.
- שם במרשם
io.github.ClicheFactory/clichefactory-mcp- גרסה
- 0.1.8
- סטטוס
- פעיל
- קטגוריה
- פרודוקטיביות
- שכבת תעבורה
- stdio (תהליך מקומי)
- חבילה
- PyPI
- פורסם
- 17 במאי 2026
- עודכן
- 17 במאי 2026
- מפרסם
- ClicheFactory (GitHub)
- מרחב שמות
- מרחב השמות אומת על ידי ה-MCP Registry דרך GitHub (github.com/ClicheFactory) · איך
- רשום תחת
- שרתי MCP עבור Excel ו-שרתי MCP עבור PDF
- אתר
- clichefactory.com
- מאגר קוד
- github.com/ClicheFactory/clichefactory-mcp
- מקור
- הרשומה ב-API של המרשם
חבילות
| מרשם | חבילה | גרסה | שכבת תעבורה |
|---|---|---|---|
| PyPIסביבת ריצה: uvx | clichefactory-mcp | 0.1.8 | stdio |
איך מחברים את ClicheFactory Document Intelligence
ClicheFactory Document Intelligence רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: clichefactory-mcp, גרסה 0.1.8. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx clichefactory-mcp. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: CLICHEFACTORY_API_KEY (סודי), CLICHEFACTORY_API_URL, LLM_MODEL_NAME, LLM_API_KEY (סודי), OCR_MODEL_NAME ו-OCR_API_KEY (סודי); יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה.
בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):
{
"mcpServers": {
"clichefactory-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"clichefactory-mcp"
],
"env": {
"CLICHEFACTORY_API_KEY": "<סוד>",
"CLICHEFACTORY_API_URL": "<ערך>",
"LLM_MODEL_NAME": "<ערך>",
"LLM_API_KEY": "<סוד>",
"OCR_MODEL_NAME": "<ערך>",
"OCR_API_KEY": "<סוד>"
}
}
}
}נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים
עוד שרתים בקטגוריה פרודוקטיביות
| שרת | הרצה |
|---|---|
| ClearlyFind and manage Clearly workspace docs, canvases, sheets, decks, projects, boards, and tickets. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: ✓ לחיצת יד |
| ClearMakes AgentsSearch one ClearMakes agent's knowledge: your documents, website pages and Drive files. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: נדרשת התחברות |
| CLEO MCP ServerTask management for AI coding agents - CQRS 2-gateway pattern, 200 ops across 10 domains. | מקומי · stdio |
| CliKanta Verify, Find, and Database: email verification, email finding, and B2B contact search. | מקומי · stdio |
| ClickupManage tasks, lists, checklists, comments, and project workflows. | מקומי · stdio |
| ClickupPremium AI integration. Tasks, lists, docs, folders, time. 50+ tools. Instant setup. | מקומי · stdio |
| ClickupRead teams, spaces, lists and tasks; create, update and comment on tasks and track time. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: ✓ לחיצת יד |
| Clino: Swiss household employmentHiring plan with dates, cost, net wage, minimum wage and rules for Swiss household employment. | מרוחק · HTTPבדיקה חיה: ✓ לחיצת יד |