MinerU MCP

MinerU Document to Markdown MCP Server

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一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于通过 MinerU API 将多种格式文档转换为 Markdown 格式。支持 URL 和本地文件两种输入方式。

功能特点

• 🔄 使用 Python requests 调用 MinerU API
• 📄 支持多种格式：PDF, DOC, DOCX, PPT, PPTX, PNG, JPG, JPEG, HTML
• 📁 支持本地文件自动上传解析
• 🔍 支持 OCR、公式识别、表格识别
• 🧠 智能参数自动配置（根据文件类型自动选择模型和参数）
• 📦 大文件智能拆分（>200MB 自动物理拆分，>600 页自动使用 page_ranges）
• ⚡ 提供完整的转换工作流（提交任务 → 轮询状态 → 获取结果）

安装

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 获取 MinerU API Token

访问 https://mineru.net 注册并申请 API Token。

3. 配置 MCP 客户端

方式一：uvx 启动（推荐，无需手动安装依赖）

安装 uv 后，可直接通过 uvx 运行，无需 pip install：

uvx mineru-converter-mcp-server stdio

编辑 Claude Desktop 或 Cursor MCP 配置文件：

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 或 Cursor 设置中的 MCP 配置 macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mineru": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--with", "mineru-converter-mcp-server", "python", "-m", "mineru_mcp", "stdio"],
      "env": {
        "MINERU_API_KEY": "your_mineru_api_token"
      }
    }
  }
}

> 说明：使用 -m mineru_mcp 模块方式启动，可规避 Windows 下 uvx console script 的兼容问题。开发阶段可从源码安装：uv pip install -e . 后使用 mineru-converter-mcp-server stdio。

方式二：Python 版（功能完整，支持本地文件和大文件拆分）

需先安装依赖：pip install -r requirements.txt

编辑 Claude Desktop 配置文件：

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mineru": {
      "command": "python",
      "args": ["src/mineru_mcp/server.py"],
      "cwd": "C:/path/to/MinerU-MCP",
      "env": {
        "MINERU_API_KEY": "your_mineru_api_token"
      }
    }
  }
}

> 将 C:/path/to/MinerU-MCP 替换为项目实际路径。cwd 确保从项目根目录运行。

方式三：TypeScript 版（适用于 Smithery 部署和本地开发）

需要先安装 Node.js 20+ 和项目依赖：

npm install

在项目根目录创建 .mcp.json（Claude Code）或编辑 claude_desktop_config.json（Claude Desktop）：

macOS / Linux:

{
  "mcpServers": {
    "mineru": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "src/main.ts"],
      "env": {
        "MINERU_API_KEY": "your_mineru_api_token"
      }
    }
  }
}

Windows:

{
  "mcpServers": {
    "mineru": {
      "command": "cmd",
      "args": ["/c", "npx", "tsx", "src/main.ts"],
      "env": {
        "MINERU_API_KEY": "your_mineru_api_token"
      }
    }
  }
}

> 注意：TypeScript 版仅支持 URL 输入，不支持本地文件上传和大文件拆分。如需这些功能请使用 Python 版。

本地 HTTP 服务（可选）：npm run start:http 或 MINERU_API_KEY=xxx npx tsx src/server-http.ts，默认监听 10000 端口，暴露 /mcp 和 /.well-known/mcp-config。

两种方式均需将 your_mineru_api_token 替换为你的 MinerU API Token（在 https://mineru.net/apiManage/token 申请）。

部署到 Render（Deploy via URL，免费）

使用 Render 将 TypeScript 版 MCP 部署为公开 HTTPS 服务，然后在 Smithery 选择「Deploy via URL」即可免费分发。无需 smithery dev，自建 HTTP 服务即可运行。

1. Fork 并推送：确保本仓库代码已推送到 GitHub
2. 创建 Blueprint：打开 Render Dashboard → New → Blueprint
3. 连接仓库：选择 MinerU-MCP 仓库，Render 会自动读取根目录的 render.yaml
4. 部署：点击 Create / Apply，等待构建完成
5. 获取 URL：部署完成后会得到 https://mineru-mcp.onrender.com 之类的 HTTPS 地址
6. 登记到 Smithery：

• 网页：在 Smithery New Server 选择 External MCP / Deploy via URL，填入上述 URL（会有 config schema 警告，可忽略；用户在 Add Parameter 中手动填 mineruApiKey）
• CLI（推荐，消除警告）：smithery auth login 登录后执行：

``bash smithery mcp publish "https://你的Render地址/mcp" -n @你的命名空间/mineru-mcp --config-schema '{"type":"object","properties":{"mineruApiKey":{"type":"string","title":"MinerU API Key","description":"Your MinerU API Key (obtain from https://mineru.net/apiManage/token)","x-from":{"header":"x-mineru-api-key"}}}}' ``

> Smithery Deploy via URL：不设置 MINERU_API_KEY，每个用户会在 Smithery 添加 MCP 时填写自己的 API Key。 > > 自托管单租户：在 Render Environment 中设置 MINERU_API_KEY，则所有请求共用该 Key。

支持的文件格式

| 格式 | 扩展名 | 自动配置 | |------|--------|---------| | PDF | .pdf | 默认使用 vlm 模型 | | Word | .doc, .docx | 默认使用 vlm 模型 | | PowerPoint | .ppt, .pptx | 默认使用 vlm 模型 | | 图片 | .png, .jpg, .jpeg | 自动开启 OCR | | 网页 | .html | 自动使用 MinerU-HTML 模型 |

大文件处理

服务器自动处理超大文件，无需手动干预：

• 文件 >200MB（仅 PDF）：自动物理拆分为多个小文件，分别处理后返回结果
• 文件 >600 页（仅 PDF）：自动使用 page_ranges 参数分段处理
• 拆分算法：同时考虑文件大小（180MB/片）和页数（600页/片）双重约束，取较大值确保每个分片同时满足两个限制

使用方法

工具 1: createparsetask

创建一个文档解析任务。支持 URL 或本地文件路径，本地文件会自动上传。

参数：

• url (必需): 文档的 URL 或本地文件路径（支持 PDF, DOC, DOCX, PPT, PPTX, PNG, JPG, JPEG, HTML）
• model_version (可选): 模型版本，根据文件类型自动选择（vlm / pipeline / MinerU-HTML）
• is_ocr (可选): 是否启用 OCR（图片格式自动启用），默认 false
• enable_formula (可选): 是否启用公式识别，默认 true
• enable_table (可选): 是否启用表格识别，默认 true

返回值：

• URL 输入：返回 task_id
• 本地文件输入：返回 batch_id
• 大文件拆分：返回 batch_ids 列表

示例：

# PDF 文件
请解析这个 PDF：https://example.com/report.pdf

# Word 文档
请解析本地 Word 文档：C:/Documents/report.docx

# PowerPoint 文件
请解析本地 PPT：C:/Documents/slides.pptx

# 图片（自动 OCR）
请解析这张图片：C:/Documents/scan.png

# HTML 网页
请解析本地 HTML：C:/Documents/page.html

工具 2: gettaskstatus

查询任务状态。支持通过 task_id（URL 解析）或 batch_id（本地文件上传）查询。

参数：

• task_id (可选): 任务 ID（URL 方式创建的任务）
• batch_id (可选): 批量任务 ID（本地文件上传创建的任务）

> 两个参数至少提供一个。

工具 3: download_result

下载解析结果 zip 文件。

参数：

• zip_url (必需): 结果文件的 URL
• output_path (必需): 本地保存路径

工具 4: converttomarkdown (推荐)

完整的转换工作流，自动提交任务、等待完成并下载结果。支持所有格式的 URL 或本地文件路径。

参数：

• url (必需): 文档的 URL 或本地文件路径
• output_path (必需): 结果 zip 文件的本地保存路径
• model_version (可选): 模型版本（自动检测），默认 vlm
• max_wait_seconds (可选): 最大等待时间（秒），默认 300
• poll_interval (可选): 轮询间隔（秒），默认 10

示例：

# 转换 PDF
帮我把这个 PDF 转成 Markdown：
url: C:/Documents/report.pdf
output_path: C:/output/result.zip

# 转换 Word 文档
帮我把这个 Word 文档转成 Markdown：
url: C:/Documents/report.docx
output_path: C:/output/result.zip

# 转换 PPT
帮我把这个 PPT 转成 Markdown：
url: C:/Documents/slides.pptx
output_path: C:/output/result.zip

> 注：convert_pdf_to_markdown 仍可使用（向后兼容），功能与 convert_to_markdown 完全相同。

Claude Code Skill 快捷用法

本项目提供了 /convert-to-markdown skill，可在 Claude Code 中通过斜杠命令快速调用文档转 Markdown 功能。

基本用法

/convert-to-markdown  [指令]

示例

# 转换 PDF
/convert-to-markdown C:/Documents/report.pdf 分析并总结这个文档内容

# 转换 Word 文档
/convert-to-markdown C:/Documents/report.docx 提取文档要点

# 转换 PPT
/convert-to-markdown C:/Documents/slides.pptx

# 转换图片
/convert-to-markdown C:/Documents/scan.png 识别图片中的文字

说明

• 支持本地文件路径和 HTTP(S) URL 两种输入
• 支持 PDF, DOC, DOCX, PPT, PPTX, PNG, JPG, JPEG, HTML 格式
• 未指定输出路径时，默认保存到 ./temp/.zip
• 转换完成后自动解压 zip 并读取 Markdown 内容
• 可附加自然语言指令，让 Claude 对转换结果进行分析、总结或回答问题

API 限制

根据 MinerU API 文档：

• 单个文件不超过 200MB（PDF 超过此限制会自动拆分）
• 文件页数不超过 600 页（超过此限制会自动使用 page_ranges）
• 每账号每天有 2000 页高优先级额度
• 不支持 GitHub、AWS 等国外 URL（网络限制）

输出格式

转换完成后，会得到一个包含以下内容的 zip 文件：

• Markdown 文件: 提取的文档内容
• JSON 文件: 结构化数据
• 可选格式: 如果指定了 extra_formats，还可能包含 DOCX、HTML、LaTeX 等格式

详细说明请参考：https://opendatalab.github.io/MinerU/reference/output_files/

技术实现

本 MCP 服务器使用 Python requests 库与 MinerU API 交互：

URL 输入流程：

1. 创建任务: POST https://mineru.net/api/v4/extract/task
2. 查询状态: GET https://mineru.net/api/v4/extract/task/{task_id}
3. 下载结果: GET {zip_url} 流式下载到本地

本地文件输入流程：

1. 申请上传链接: POST https://mineru.net/api/v4/file-urls/batch
2. 上传文件: PUT {upload_url} 上传文件内容
3. 系统自动提交解析任务
4. 查询批量结果: GET https://mineru.net/api/v4/extract-results/batch/{batch_id}
5. 下载结果: GET {zip_url} 流式下载到本地

大文件处理流程（>200MB PDF）：

1. 智能拆分: 同时考虑大小(180MB)和页数(600页)约束
2. 逐片上传: 每个分片独立上传和处理
3. 分别下载: 每个分片结果独立下载

故障排除

问题：Token 无效

请确保：

1. 从官网正确复制了 Token
2. Token 前后没有空格
3. Token 未过期

问题：解析失败

可能原因：

1. 文件 URL 无法访问
2. 文件格式不支持（请检查是否在支持列表中）
3. 文件为空（0字节）
4. 网络问题（国外 URL）

问题：大文件拆分失败

可能原因：

1. 未安装 PyPDF2（运行 pip install PyPDF2>=3.0.0）
2. 非 PDF 格式的大文件无法自动拆分，需手动缩小

许可证

MIT License

相关链接

• MinerU 官网
• MinerU 文档
• Model Context Protocol

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: AvatarGanymede
• Source: AvatarGanymede/MinerU-MCP
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.