使用说明

项目简介

Handwriting OCR MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在将 Handwriting OCR 强大的手写文字识别 API 以标准化的方式提供给各类 LLM 客户端，例如 Claude Desktop。通过此服务器，LLM 应用可以方便地调用 Handwriting OCR 的服务，实现文档上传、识别状态查询以及获取识别文本等功能。

主要功能点

文档上传: 支持上传图片和 PDF 文档至 Handwriting OCR API 进行手写文字识别。
状态查询: 查询已上传文档的识别状态，了解处理进度。
获取文本: 获取已完成识别的文档的文本内容，以 Markdown 格式返回。

安装步骤

安装 Node.js: 确保你的系统已安装 Node.js (推荐版本 18.x 或更高)。
获取 API Token: 访问 Handwriting OCR Platform 并注册账号，在 API 设置中获取 API Token。
安装 MCP Server: 可以通过 Smithery 自动安装，或者手动配置 Claude Desktop 的 'mcpServers'。

服务器配置

以下是 Claude Desktop 'mcpServers' 的手动配置示例，用于连接 Handwriting OCR MCP Server。你需要将 'API_TOKEN' 替换为你自己的 API Token，并将 'args' 中的路径 '/Users/mateo/Local/Code/MCP/handwriting-ocr/build/index.js' 替换为你的 'index.js' 文件的实际路径。

{
    "mcpServers": {
        "handwriting-ocr": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/path/to/handwriting-ocr-mcp-server/build/index.js"  //  请替换为你的 index.js 文件路径
            ],
            "env": {
                "API_TOKEN": "YOUR_API_TOKEN"  // 请替换为你的 Handwriting OCR API Token
            },
            "disabled": false,
            "autoApprove": []
        }
    }
}

基本使用方法

启动 MCP 服务器。
在支持 MCP 协议的 LLM 客户端（如 Claude Desktop）中配置并连接到 Handwriting OCR MCP 服务器。
在 LLM 应用中，可以使用以下工具调用 Handwriting OCR 服务：
- 'upload_document': 上传文档进行识别。
- 'check_status': 查询文档识别状态，需要文档 ID。
- 'get_text': 获取文档识别结果，需要文档 ID。

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