项目简介

powerpoint MCP server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，它作为一个 MCP 服务器，旨在为 LLM 客户端提供创建和编辑 PowerPoint 演示文稿的功能。通过预定义的工具，LLM 可以控制服务器生成包含各种内容（如文字、图片、图表和表格）的幻灯片，并将演示文稿保存到指定目录。

主要功能点

创建演示文稿: 允许 LLM 客户端创建新的 PowerPoint 演示文稿。
编辑演示文稿: 支持打开已存在的演示文稿进行编辑。
添加多种幻灯片: 提供丰富的幻灯片类型，包括：
- 标题幻灯片
- 仅标题幻灯片
- 标题和内容幻灯片
- 节标题幻灯片
- 对比幻灯片
- 带表格的幻灯片
- 带图表的幻灯片
- 带图片和标题的幻灯片
AI 图像生成: 集成 TogetherAI 的 FLUX 模型，支持通过文本提示生成图像并插入到幻灯片中。
本地文件存储: 所有演示文稿和生成的图像都保存在用户指定的本地文件夹中。

安装步骤

安装 UV: 确保你的系统已安装 UV 包管理器 (参考仓库 README 中的安装指南)。

克隆仓库: 使用 Git 克隆 'powerpoint' 仓库到本地：

git clone https://github.com/supercurses/powerpoint.git

服务器配置

要将 powerpoint MCP server 集成到 MCP 客户端（例如 Claude Desktop），你需要配置客户端的 MCP 服务器设置。以下是 Claude Desktop 客户端的配置示例，你需要将此配置添加到 'claude_desktop_config.json' 文件中。

{
  "mcpServers": {
    "powerpoint": {
      "command": "uv",
      "env": {
        "TOGETHER_API_KEY": "YOUR_TOGETHER_API_KEY"  // [请替换为你的 TogetherAI API 密钥 (可选，仅当使用图像生成功能时需要)]
      },
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/powerpoint", // [请替换为你克隆仓库的本地路径]
        "run",
        "powerpoint",
        "--folder-path",
        "/path/to/decks_folder" // [请替换为你希望保存演示文稿和图片的文件夹路径]
      ]
    }
  }
}

配置参数说明:

'command': 启动服务器的命令，这里使用 'uv' 运行 Python 脚本。
'env': 环境变量配置，'TOGETHER_API_KEY' 用于 TogetherAI 图像生成服务 (可选配置，如果不需要图像生成功能，可以移除 'env' 字段或留空)。
'args': 传递给服务器的参数列表：
- '--directory': 指定仓库代码所在的目录路径。
- 'run powerpoint': 运行 'powerpoint' 包。
- '--folder-path': 指定演示文稿和图片保存的文件夹路径。

注意:

请将 'YOUR_TOGETHER_API_KEY', '/path/to/powerpoint', 和 '/path/to/decks_folder' 替换为你的实际值。
如果不需要图像生成功能，可以不配置 'TOGETHER_API_KEY' 环境变量。

基本使用方法

配置完成后，在 MCP 客户端中，你可以通过自然语言指令调用 powerpoint MCP server 提供的工具来创建和编辑演示文稿。例如，你可以指示客户端：

"创建一个关于鱼类的演示文稿，包含一些图片、表格和图表"
"打开名为 '销售报告' 的演示文稿，并添加一页包含 2024 年销售趋势的图表幻灯片"
"为演示文稿生成一张关于海洋生物的图片并添加到幻灯片中"

具体的工具名称和参数可以参考仓库 README.md 文件中 "Usage Examples" 部分以及 'src/powerpoint/server.py' 文件中 '@server.list_tools()' 函数的定义。

关键词

项目简介

主要功能点

安装步骤

服务器配置

基本使用方法

信息