Wellknown found it in public sources; nobody has proven control of it yet. Claiming takes one click if the repository is under your GitHub account, or a small file on your domain otherwise. Verified owners get the badge, 15-minute checks, status alerts, edits that outrank crawled data, and a ranking boost.
Agents can do it too: POST https://wellknown.network/api/v1/claims with {"agent":"word-to-txt-mcp","method":"well_known_file"} — machine-readable steps at claim.json, guide at /docs/claim.
Everything here was measured by our prober or read from a registry. Nothing is self-reported.
Attributed to the source that supplied each field. Treated as claims, not facts.
# Word to Text MCP Server 一个基于FastMCP的Word文档转文本分析服务器包,提供Word文档处理、文本提取和内容分析功能。 ## 功能特性 - 🔄 **Word文档转换**: 支持将.docx和.doc文件转换为纯文本 - 📊 **文档分析**: 提供文档统计、关键词提取、结构分析等功能 - 🚀 **MCP协议**: 基于FastMCP框架,支持多种传输协议 - 🛠️ **易于集成**: 可作为独立服务器运行或集成到其他应用中 - 📋 **表格支持**: 能够提取Word文档中的表格内容 ## 安装 ### 从PyPI安装 ```bash pip install word-to-txt-mcp ``` ### 从源码安装 ```bash git clone https://github.com/yourusername/word-to-txt-mcp.git cd word-to-txt-mcp pip install -e . ``` ## 快速开始 ### 命令行使用 启动MCP服务器: ```bash # 使用默认配置启动(SSE协议,端口7264) word-to-txt-mcp # 指定端口和协议 word-to-txt-mcp --port 8080 --transport sse # 使用标准输入输出模式 word-to-txt-mcp --transport stdio ``` ### 编程接口使用 ```python from word_to_txt_mcp import convert_word_to_text, create_mcp_server # 直接转换Word文档 text_content = convert_word_to_text("document.docx") print(text_content) # 创建并运行MCP服务器 mcp = create_mcp_server("My Document Server") mcp.run(transport="sse", host="0.0.0.0", port=7264) ``` ## API参考 ### 核心函数 #### `convert_word_to_text(word_file_path)` 将Word文档转换为文本内容。 **参数:** - `word_file_path` (str): Word文档的文件路径 **返回值:** - `str`: 提取的文本内容 **异常:** - `FileNotFoundError`: 当Word文件不存在时抛出 - `Exception`: 当转换过程中出现错误时抛出 #### `process_word_document(file_path)` 处理Word文档,将其转换为文本并进行基础分析。 **参数:** - `file_path` (str): Word文档的文件路径 **返回值:** - `str`: 包含文档内容和基础分析的结果 #### `analyze_document_content(text_content, analysis_type="summary")` 分析文档内容。 **参数:** - `text_content` (str): 要分析的文本内容 - `analysis_type` (str): 分析类型,可选值: - `"summary"`: 文档摘要分析 - `"keywords"`: 关键词提取 - `"structure"`: 文档结构分析 **返回值:** - `str`: 分析结果 ### MCP工具 当作为MCP服务器运行时,提供以下工具: 1. **process_word_document**: 处理Word文档并转换为文本 2. **analyze_document_content**: 分析文档内容 3. **echo_tool**: 回显文本(用于测试) ### MCP资源 - `document://help`: 获取帮助信息 - `document://status/{file_path}`: 检查文档状态 ### MCP提示 - `analyze_document`: 生成文档分析提示 ## 配置选项 ### 命令行参数 - `--transport`:…
Mapped onto the structured taxonomy from declared text and observed tool names. Confidence shown for derived entries.
Every source is kept verbatim. Field changes are logged as events.