docling-project/docling-mcp

해결하는 문제

Docling MCP는 AI 에이전트와 LLM 클라이언트가 구조화된 문서를 프로그래밍 방식으로 변환, 처리, 생성할 수 있도록 합니다. 이는 원시 PDF 파일과 AI 사용에 적합한 구조화된 데이터 사이의 격차를 메우며, 에이전트가 문서 변환 및 RAG 워크플로우를 처리할 수 있도록 표준화된 도구 세트를 제공합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Model Context Protocol (MCP)를 구현하여, Claude for Desktop 또는 LM Studio와 같은 호환 가능한 AI 클라이언트에 문서 처리 도구를 노출하는 서버로 작동합니다. Docling 라이브러리를 활용하여 PDF를 DoclingDocument라고 불리는 구조화된 JSON 형식으로 변환합니다.

사용자는 세 가지 모드로 서비스를 실행할 수 있습니다:

• 원격 모드: 가벼운 작동을 위해 Docling Serve API에 연결합니다.
• 로컬 모드: 사용자 기기에서 모든 변환을 로컬로 수행합니다.
• 하이브리드 모드: 원격 서비스를 사용하면서도 자동으로 로컬 처리로 백업합니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 개발자: 복잡한 PDF를 읽고 구조화해야 하는 에이전트를 개발하는 사람.
• LLM 사용자: MCP 호환 데스크톱 클라이언트를 사용하여 AI가 문서를 변환하고 생성할 수 있도록 하고 싶은 사람.
• RAG 개발자: Milvus와 같은 벡터 데이터베이스나 LlamaIndex, LlamaStack과 같은 프레임워크와 문서 처리를 통합하는 개발자.

주요 기능

• 에이전트 기반 문서 제어: 제목, 헤딩, 단락, 중첩 목록 추가 및 Markdown으로 내보내기 등 문서 생성, 편집 도구 제공.
• 유연한 배포: stdio, sse, streamable-http 등 다양한 전송 프로토콜 지원.
• RAG 통합: Milvus 업로드/검색 기능 및 LlamaIndex, LlamaStack과의 통합 내장.
• 성능 기능: 대용량 파일을 위한 로컬 문서 캐싱 및 메모리 관리 기능 포함.
• OCR 지원: 고정밀 변환을 위한 통합 OCR 및 테이블 구조 탐지 기능.