Docling MCP
MCP-сервер на базе Docling: переводит PDF в структурированный документ, собирает новые документы и загружает их в RAG
- 780 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Читает локальные файлы и скачивает документы по ссылкам
- В режиме remote отправляет документы на сервис Docling Serve
Установка
- Работает в
Ручная установка
{
"mcpServers": {
"docling": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from=docling-mcp",
"docling-mcp-server"
]
}
}
}Для Claude Desktop, LM Studio и других клиентов. Режим и адрес сервиса задаются в блоке env.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Читает локальные файлы и скачивает документы по ссылкам
- В режиме remote отправляет документы на сервис Docling Serve
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Сервер дает агенту инструменты библиотеки Docling. Он конвертирует PDF из локального файла или по ссылке в структурированный DoclingDocument с таблицами и распознаванием текста, результат кэшируется. Агент может пошагово собрать новый документ: заголовки, абзацы, вложенные списки, и выгрузить его в Markdown. Отдельные группы инструментов загружают документы в Milvus, LlamaIndex или LlamaStack для RAG и извлечения данных. Конвертация идет локально или через сервис Docling Serve.
Для кого. Для аналитиков и разработчиков, которым агент должен читать PDF и другие документы в структурированном виде.
Подходит, если
- Нужно достать из PDF текст, заголовки и таблицы без потери структуры
- Нужно собрать отчет или документ и сохранить его в Markdown
- Нужно загрузить документы в векторную базу для RAG
Не подходит, если
- Достаточно встроенного чтения PDF в самом агенте
- Нет ни сервиса Docling Serve, ни ресурсов для локальных моделей распознавания
Пример запроса к агенту
Сконвертируй PDF по пути ~/docs/report.pdf в DoclingDocument и выведи таблицы в MarkdownMCP
- Транспорт
- stdio, sse, http
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
DOCLING_MCP_CONVERSION_MODE- remote (по умолчанию) или local
DOCLING_MCP_SERVICE_URL- Адрес Docling Serve, обязателен в режиме remote
DOCLING_MCP_SERVICE_API_KEYсекрет- Ключ сервиса Docling Serve
DOCLING_MCP_FALLBACK_TO_LOCAL- true включает локальную конвертацию при недоступности сервиса
Ограничения
По умолчанию сервер работает в режиме remote и требует адрес Docling Serve и ключ. Для локальной конвертации нужен пакет docling-mcp[local], который скачивает модели и заметно нагружает машину. Версии 3.x требуют MCP SDK v2, для старых клиентов нужно закрепить docling-mcp<3.0.0. В локальном режиме внешние сервисы не нужны.
Как отключить. Удалите блок docling из конфигурации MCP клиента и при необходимости удалите пакет командой pip uninstall docling-mcp.
Частые вопросы
Чем отличаются режимы remote и local?
В remote конвертацию выполняет сервис Docling Serve, установка легкая. В local все считается на вашей машине, нужен пакет с extra local. Гибридный режим переключается на локальную конвертацию, если сервис недоступен.
Какие транспорты поддерживаются?
stdio, sse и streamable-http, выбираются флагом --transport.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыPageIndex MCP — длинные PDF для агента
PageIndex MCP
MCP-сервер дает агенту читать длинные PDF по дереву структуры документа: поиск рассуждением вместо векторной базы
MCP PDF для больших документов: агент ищет по смыслу и по ключевым словам в одном файле или папке и читает только нужные страницы, таблицы и сканы
MCP-сервер, который превращает PDF, DOCX, XLSX, PPTX, изображения, аудио, веб-страницы и расшифровки YouTube в Markdown
MCP-сервер для чтения PDF: структурный текст, таблицы, OCR, визуальные вырезки и цитаты с указанием страницы
MCP PDF от ComPDF: агент конвертирует PDF и изображения в Word, Excel, Markdown и JSON, объединяет, режет, защищает и сравнивает файлы через облачный API
Утилита Microsoft и MCP-сервер, которые переводят PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML и другие файлы в Markdown для модели
Коротко о README
README описывает три режима установки: через удаленный Docling Serve, полностью локальный и гибридный. Все настройки задаются переменными с префиксом DOCLING_MCP_, приведены таблицы для конвертации, экспорта в Markdown и RAG через LlamaIndex и LlamaStack. Запуск через uvx с выбором транспорта, есть конфиг для Claude Desktop и LM Studio. Проект начат в IBM Research, развивается в LF AI and Data, лицензия MIT.