MCP-Beta
DocAI direkt aus Ihrem Coding-Agenten nutzen
DocAI MCP verbindet Coding-Agenten über das Model Context Protocol mit der DocAI-Dokumentenintelligenz. Getestet mit Codex, Claude Code und Gemini CLI und kompatibel mit anderen MCP-Stdio-Clients.
npx -y @synairo/docai-mcp@next install
npx -y @synairo/docai-mcp@next doctor
Entwickeln Sie stattdessen Anwendungscode? Nutzen Sie die REST-API
Schnellstart
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Schritt 1
Installieren
npx -y @synairo/docai-mcp@next install
Das Installationsprogramm konfiguriert unterstützte MCP-Hosts über deren eigenen üblichen Konfigurationsmechanismus. Vorhandene Einträge für andere Server werden nie verändert.
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Schritt 2
Überprüfen
npx -y @synairo/docai-mcp@next doctor
doctor prüft die Konfiguration und die Verbindung zur DocAI-API. Ihr API-Schlüssel wird dabei nie ausgegeben.
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Schritt 3
Ihren Agenten fragen
Beispielanfrage an einen Coding-Agenten:
Integriere die DocAI-Dokumentenextraktion in dieses Projekt. Nutze die bestehende Projektarchitektur und die vorhandenen Konventionen. Halte die DocAI-Zugangsdaten serverseitig. Behandle API- und Verarbeitungsfehler. Verwende strukturierte Extraktionsergebnisse. Ergänze passende Tests. Validiere die Integration mit einem bereinigten Beispieldokument.
Hier ist nichts magisch. Der Agent liest über MCP die DocAI-Funktionen und den Integrationsleitfaden, sieht sich Ihr Projekt an und schreibt die Integration selbst. Sie prüfen den Diff wie gewohnt.
Was der Agent tatsächlich tut
- Erkennt DocAI MCP
- Liest Funktionen
- Liest Integrationsanleitung
- Prüft das Projekt
- Implementiert die Integration
- Testet mit bereinigten Eingabedaten
MCP hilft dem Coding-Agenten, DocAI zu verstehen und zu nutzen. Die Dokumentenintelligenz selbst verbleibt dabei nicht im Coding-Agenten.
Tools
docai_get_capabilities
Unterstützte Formate, Grenzwerte und API-Versionierung erkennen, bevor der Agent Integrationscode schreibt.
docai_get_integration_guide
Ruft die gepflegte Integrationsanleitung ab, der der Agent für dieses Projekt folgen soll.
docai_extract_file
Reicht ein Dokument aus dem aktuellen Arbeitsbereich ein und liefert kompakte, strukturierte Extraktionsergebnisse zurück. Nur Dateien innerhalb des Arbeitsbereichs sind zugänglich.
docai_get_result
Ruft das Ergebnis eines Auftrags ab, der noch verarbeitet wurde, als docai_extract_file zurückkehrte.
Architektur
Das MCP-Paket implementiert keine eigene Dokumentenverarbeitungs-Pipeline. Es nutzt dieselbe DocAI-API und denselben Verarbeitungskern wie direkte API-Integrationen.
API für Entwickler. MCP für Coding-Agenten.
MCP nutzen, wenn
- Sie mit einem MCP-fähigen Coding-Agenten arbeiten
- der Agent die DocAI-Integrationsanleitung erkennen soll
- Sie eine agentengestützte Projektintegration wünschen
- Sie lokale Dokumente aus dem Arbeitsbereich über die MCP-Schnittstelle testen möchten
Die REST-API nutzen, wenn
- Sie eine direkte Produktionsintegration entwickeln
- Sie DocAI aus Anwendungscode heraus aufrufen
- Sie einen eigenen Client implementieren
- Sie die Integration aus einer Infrastruktur ohne MCP vornehmen
Beide Wege nutzen dasselbe DocAI-Backend.
Sicherheitsgrenzen
- Auf den Arbeitsbereich beschränkter Dateizugriff
- Die lokale Dateiverarbeitung ist auf den konfigurierten Arbeitsbereich beschränkt. Pfad-Traversierung und Symlink-Ausbrüche außerhalb des Arbeitsbereichs werden abgelehnt.
- Keine generische Shell
- DocAI MCP bietet keine Möglichkeit zur Ausführung beliebiger Shell-Befehle.
- Kein beliebiger Dateisystem-Browser
- Es gibt keine generische Schnittstelle zum Durchsuchen des Dateisystems, sondern nur das auf den Arbeitsbereich beschränkte Extraktionstool.
- Keine beliebigen Dokument-URLs
- Die MCP-Schnittstelle bietet keine generische Möglichkeit, Dokumente über beliebige URLs einzulesen.
- Schutz vor Prompt-Injection
- Text innerhalb von Dokumenten wird als Dokumentendaten behandelt, nicht als Anweisung an den Coding-Agenten.
- Zugangsdaten
- Der API-Schlüssel wird über Konfigurations- und Umgebungsmechanismen bereitgestellt. Er sollte niemals in Prompts eingebettet oder in die Versionsverwaltung eingecheckt werden.
- Strukturierte Ausgabe
- Strukturierte Extraktionsergebnisse sind die Standardschnittstelle.
- Roher OCR-Text
- Roher OCR-Text ist standardmäßig deaktiviert.
Getestete Clients
| Client | Status | Hinweise |
|---|---|---|
| Codex CLI 0.147.0 | Getestet | MCP stdio |
| Claude Code 2.1.231 | Getestet | MCP stdio |
| Gemini CLI 0.53.0 | Getestet | MCP stdio |
| Andere MCP-Stdio-Clients | Protokollkompatibel | Nicht einzeln zertifiziert |
Die oben genannten Versionen sind die Client-Versionen, gegen die die Integration verifiziert wurde. Andere MCP-Stdio-Clients sollten funktionieren, da das Protokoll dasselbe ist, wir zertifizieren sie aber nicht einzeln. DocAI ist mit den Anbietern dieser Clients weder verbunden noch wird es von ihnen unterstützt, und es besteht keine Partnerschaft.
DocAI MCP Beta
Was die erste öffentliche Beta enthält:
- Einen lokalen MCP-Stdio-Server, verteilt über npm.
- Ein Installationsprogramm, das unterstützte MCP-Hosts konfiguriert, und einen doctor-Befehl, der das Ergebnis prüft.
- Verifiziert mit Codex, Claude Code und Gemini CLI.
- Auf den Arbeitsbereich beschränkter lokaler Dateizugriff.
- Kompakte, strukturierte Extraktionsergebnisse.
- Idempotente Auftragsübermittlung, sodass ein erneuter Versuch ein Dokument nicht zweimal verarbeitet.
- Die oben beschriebenen Sicherheitsgrenzen.
Beta bedeutet, dass sich der Tool-Umfang zwischen Versionen noch ändern kann. Fixieren Sie in dauerhaften Konfigurationen eine Version.
Paket
| Paket | @synairo/docai-mcp |
|---|---|
| Herausgeber | Synairo, die npm-Organisation der SYNAIRO sp. z o.o., die DocAI herausgibt. |
| Aktuelle Beta | 0.1.0-beta.1 |
| Onboarding-Kanal | next |
| Voraussetzung | Node.js 18.17 oder neuer |
| npm | https://www.npmjs.com/package/@synairo/docai-mcp |
Die vom Installationsprogramm erzeugte dauerhafte Host-Konfiguration legt die genaue Version fest, zum Beispiel npx -y @synairo/docai-mcp@0.1.0-beta.1 serve, niemals das Kanal-Tag next.
Über MCP verarbeitete Dokumente werden vom selben Seitenguthaben abgezogen wie bei der REST-API, denn sie laufen über dasselbe DocAI-Backend.