docx-mcp

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Dale a tu agente de IA la capacidad de crear, leer y editar documentos de Word. Las ediciones aparecen como cambios controlados en Microsoft Word — tachado rojo para eliminaciones, subrayado verde para inserciones — y después de cualquier sesión de revisión, tu agente puede generar un registro de cambios listo para enviar por correo que enumera cada inserción, eliminación y reemplazo. O compara dos archivos separados para obtener el mismo resultado automáticamente.

Para Quién Es Esto

Profesionales que producen entregables en Word y quieren que su agente de IA maneje el trabajo documental directamente:

• Legal — revisión de contratos con marcas de cambios, reemplazo de cláusulas por lotes en plantillas, anotaciones de comentarios que explican cada cambio, gestión de notas al pie
• Seguridad y Pruebas de Penetración — generar informes de pentest a partir de hallazgos en markdown, fusionar apéndices de múltiples compromisos, añadir comentarios de resumen ejecutivo, eliminar marcas de agua DRAFT antes de la entrega
• Consultoría — crear propuestas y SOW a partir de plantillas, convertir notas de reuniones en entregables formateados, actualizar términos de pago en masa en conjuntos de documentos
• Cumplimiento y Auditoría — validación estructural de la integridad del documento, verificación de referencias cruzadas, auditorías de nivel de encabezados, aplicación de protección

Qué Puedes Pedirle a Tu Agente Que Haga

Revisar un contrato:

"Abre contract.docx, encuentra cada instancia de 'Net 30', cámbiala a 'Net 60', y añade un comentario en cada una explicando que se actualizó según la Enmienda 3. Guarda como contract_revised.docx."

Generar un informe desde markdown:

"Convierte mi pentest-findings.md a un documento de Word usando la plantilla de informe del cliente. Añade notas al pie para cada referencia CVE."

Editar por lotes una biblioteca de plantillas:

"Abre la plantilla MSA, reemplaza 'ACME Corp' con 'GlobalTech Inc' en todas partes, actualiza la fecha de vigencia en el encabezado, y establece la protección del documento solo para cambios controlados."

Auditar un documento antes de enviarlo:

"Abre el entregable final, ejecuta una auditoría estructural, verifica si hay marcadores DRAFT o TODO, valida todas las referencias cruzadas de notas al pie, y elimina cualquier marca de agua."

Tu agente maneja todo el flujo de trabajo — abrir el archivo, navegar la estructura, hacer ediciones precisas con historial de revisión completo, validar la integridad y guardar — mientras tú te concentras en el contenido.

Instalación

Claude Code (recomendado):

claude mcp add docx-mcp -- uvx docx-mcp-server

Eso es todo. Una skill complementaria se instala automáticamente la primera vez que se inicia el servidor, enseñando a Claude el flujo de trabajo de edición de documentos, las trampas de OOXML y la lista de verificación de auditoría. Se actualiza automáticamente en cada actualización.

{
  "mcpServers": {
    "docx-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["docx-mcp-server"]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "docx-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["docx-mcp-server"]
    }
  }
}

mcpServers:
  docx-mcp:
    command: uvx
    args:
      - docx-mcp-server

pip install docx-mcp-server

Capacidades

Ejemplo: Revisión de Contrato con Marcas de Cambios

1. open_document("services-agreement.docx")
2. get_headings()                              → see document structure
3. search_text("30 days")                      → find the payment clause
4. delete_text(para_id, "30 days")             → tracked deletion  (red strikethrough)
5. insert_text(para_id, "60 days")             → tracked insertion (green underline)
6. add_comment(para_id, "Extended per client request — see Amendment 3")
7. audit_document()                            → verify structural integrity
8. save_document("services-agreement_redlined.docx")

Abre el resultado en Word y verás exactamente lo que produciría un revisor humano — marcas de revisión, comentarios en el margen, estructura de documento limpia.

Ejemplo: Registro de Cambios Después de una Sesión de Revisión

1. open_document("contract.docx")
2. replace_text(para_id, "30 days", "60 days")           → tracked revision (del + ins)
3. add_comment(para_id, "Extended per Amendment 3")
4. save_document("contract_redlined.docx")
5. generate_change_summary("contract_changes.txt")

La salida de .txt se lee así:

1. REPLACEMENT by Claude on 2026-05-25
   Deleted:  "30 days"
   Inserted: "60 days"

Pégalo en un correo, una descripción de PR o una nota de traspaso.

Ejemplo: Comparar Dos Versiones Separadas de Documentos

No se requiere sesión de edición — apúntalo a dos archivos cualesquiera:

1. diff_to_text("proposal_v1.docx", "proposal_v2.docx")

Devuelve dos archivos:

• proposal_v1_diff.docx — ábrelo en Word para ver los cambios controlados en línea
• proposal_v1_diff.txt — resumen en texto plano, listo para pegar en cualquier lugar

Ejemplo: Informe de Pentest desde Markdown

1. create_from_markdown("pentest-report.docx",
       md_path="findings.md",
       template_path="client-template.dotx")
2. audit_document()                            → verify integrity
3. save_document()                             → ready for delivery

Tus hallazgos en markdown — encabezados, tablas de hosts afectados, bloques de código con salida de prueba de concepto, clasificaciones de severidad — se convierten en un documento de Word formateado que coincide con la plantilla del cliente. La tipografía inteligente se aplica automáticamente (comillas curvas, guiones largos, elipsis correctas).

Limpieza de PII (Experimental)

Esta función es experimental y NO es adecuada para uso en producción ni como único control para documentos privilegiados, regulados o legalmente sensibles.

scrub_pii usa Microsoft Presidio con un modelo NER de spaCy (en_core_web_lg, ~560 MB, descargado en la primera llamada) para detectar y redactar permanentemente información personal. Los tramos redactados se reemplazan con rectángulos DrawingML negros sólidos — el texto original se elimina del XML, no solo se oculta.

Lo que detecta de forma fiable (mediante coincidencia de patrones/regex, alta confianza):

• Direcciones de correo electrónico, números de teléfono, números de tarjetas de crédito, SSN, IBAN, direcciones IP, números de pasaporte de EE. UU.

Lo que detecta estadísticamente (mediante NER, tendrá fallos):

• Nombres de personas, nombres de organizaciones, ubicaciones, fechas

Brechas conocidas de NER — estos se omitirán:

• Nombres en MAYÚSCULAS (común en libros de contabilidad, encabezados de tablas, designaciones de partes legales)
• Nombres de un solo token sin contexto circundante
• Nombres no ingleses (los patrones de nombres árabes, CJK y africanos tienen baja recuperación en este modelo inglés)
• Nombres incrustados en texto legal estándar (Lender: Jane Doe, Authorized Signatory: John Smith)

Flujo de trabajo recomendado:

1. open_document("sensitive.docx")
2. scrub_pii(dry_run=True)             → review detected entities — check for misses
3. scrub_pii("sensitive_redacted.docx") → produce redacted copy
4. open the output in Word and verify manually before sharing

Trata siempre la salida como un primer paso que requiere revisión humana, no como una redacción terminada.

Cómo Funciona

Un archivo .docx es un archivo ZIP de archivos XML. Este servidor desempaqueta el archivo, edita el XML directamente y lo vuelve a empaquetar. Esto es lo que le da la capacidad de producir cambios controlados reales, comentarios y notas al pie — cosas que las bibliotecas de documentos de nivel superior no pueden hacer.

Cada edición se valida contra la especificación OOXML antes de guardar, detectando problemas como notas al pie huérfanas, IDs internos duplicados y referencias cruzadas rotas que de otro modo harían que Word "repare" (y reescriba silenciosamente) tu documento.

Requisitos

• Python 3.10+
• Funciona en macOS, Linux y Windows

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