KnowledgeBaseMCP

Extrair conteúdo textual de arquivos PDF, DOCX e PPTX locais para construir uma base de conhecimento.

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Documentação

KnowledgeBaseMCP

Um poderoso servidor Model Context Protocol (MCP) para extrair conteúdo de texto de vários formatos de documentos, incluindo arquivos PDF, DOCX, PPTX e XLSX. Esta ferramenta permite que assistentes de IA como o Claude leiam e analisem o conteúdo de documentos da sua base de conhecimento local e também criem novas planilhas do Excel.

🚀 Recursos

Leitura de Documentos

  • Suporte a múltiplos formatos: Extrai texto de arquivos PDF, DOCX, PPTX e XLSX
  • Processamento de diretórios: Processa diretórios inteiros de documentos
  • Varredura recursiva: Opcionalmente, pesquisa subdiretórios
  • Metadados de arquivos: Obtém informações detalhadas sobre arquivos de documentos
  • Tratamento de erros: Tratamento robusto de erros com mensagens de erro claras
  • Processamento assíncrono: Processamento assíncrono eficiente de documentos

Criação de Planilhas Excel

  • Criação de pastas de trabalho XLSX: Cria arquivos Excel com várias planilhas
  • Suporte a DataFrame: Converte pandas DataFrames para Excel
  • Formatação de dados: Aplica formatação e estilo profissionais
  • Geração de relatórios: Cria relatórios estruturados com resumos
  • Acréscimo de dados: Adiciona dados a arquivos Excel existentes
  • Suporte a modelos: Usa modelos predefinidos para formatação consistente

Integração

  • Integração fácil: Configuração simples com o Claude Desktop
  • Protocolo MCP: Construído no padrão Model Context Protocol

📁 Tipos de Arquivos Suportados

Suporte de Leitura

  • PDF (.pdf) - Formato de Documento Portátil (usando pdfplumber)
  • DOCX (.docx) - Documentos do Microsoft Word
  • PPTX (.pptx) - Apresentações do Microsoft PowerPoint
  • XLSX (.xlsx) - Planilhas do Microsoft Excel (usando openpyxl e pandas)

Suporte de Escrita

  • DOCX (.docx) - Cria documentos do Word com formatação
  • XLSX (.xlsx) - Cria pastas de trabalho do Excel com várias planilhas, formatação e gráficos

🛠️ Instalação

Pré-requisitos

  • Python 3.8 ou superior
  • Aplicativo Claude Desktop

Configuração

  1. Clone o repositório
git clone https://github.com/mehmetozcan-zz/KnowledgeBaseMCP.git
cd KnowledgeBaseMCP
  1. Instale as dependências
pip install -r requirements.txt
  1. Teste o servidor
python test.py

⚙️ Configuração

Integração com Claude Desktop

Adicione este servidor ao seu arquivo de configuração do Claude Desktop:

Windows: %APPDATA%\\Claude\\claude_desktop_config.json
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "knowledgebase": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/KnowledgeBaseMCP/launch_mcp.py"]
    }
  }
}

Substitua path/to/KnowledgeBaseMCP pelo caminho real da sua instalação.

🎯 Uso

Uma vez configurado, você pode usar estas ferramentas no Claude:

Ferramentas Disponíveis

Ferramentas de Leitura de Documentos

extract_text_from_file

Extrai conteúdo de texto de um único arquivo de documento.

Parâmetros:

  • file_path (string): Caminho para o arquivo de documento
extract_text_from_directory

Extrai conteúdo de texto de todos os documentos suportados em um diretório.

Parâmetros:

  • directory_path (string): Caminho para o diretório que contém os documentos
  • recursive (booleano, opcional): Se deve pesquisar subdiretórios recursivamente
list_supported_files

Lista todos os arquivos de documentos suportados em um diretório com metadados.

Parâmetros:

  • directory_path (string): Caminho para o diretório a ser verificado

Ferramentas de Criação de DOCX

create_docx_document

Cria um novo documento do Word com conteúdo de texto.

Parâmetros:

  • content (string): Conteúdo do documento
  • file_path (string): Caminho do arquivo de saída (extensão .docx)
  • title (string, opcional): Título do documento
create_structured_report

Cria um relatório do Word estruturado com formatação.

Parâmetros:

  • report_data (objeto): Estrutura de dados do relatório
  • file_path (string): Caminho do arquivo de saída (extensão .docx)

Ferramentas de Criação de XLSX

create_xlsx_workbook

Cria uma nova pasta de trabalho do Excel com várias planilhas.

Parâmetros:

  • data (objeto): Dicionário com nomes de planilhas como chaves e dados como valores
  • file_path (string): Caminho do arquivo de saída (extensão .xlsx)
  • apply_formatting (booleano, opcional): Aplica formatação padrão
create_xlsx_from_dataframe

Cria pasta de trabalho do Excel a partir de pandas DataFrames.

Parâmetros:

  • dataframes (objeto): Dicionário com nomes de planilhas e dados de DataFrame
  • file_path (string): Caminho do arquivo de saída (extensão .xlsx)
  • include_index (booleano, opcional): Inclui índice do DataFrame
append_to_xlsx

Adiciona dados a uma pasta de trabalho do Excel existente.

Parâmetros:

  • file_path (string): Caminho para o arquivo XLSX existente
  • sheet_name (string): Nome da planilha de destino
  • data (qualquer): Dados a serem adicionados (lista, dicionário ou DataFrame)
create_xlsx_report

Cria um relatório do Excel formatado com várias seções.

Parâmetros:

  • report_data (objeto): Estrutura do relatório com título, descrição e seções de dados
  • file_path (string): Caminho do arquivo de saída (extensão .xlsx)

Exemplo de Uso no Claude

Leitura de Documentos

Please analyze all the documents in my Documents/Reports folder using your KnowledgeBaseMCP tools.

Criação de Relatórios Excel

Create an Excel report with sales data for Q1 2025. Include a summary sheet and detailed transaction data.

Análise de Dados e Exportação

Read the data from 'financial_report.xlsx' and create a new Excel file with a summary analysis.

Conversão de Documentos

Extract content from all PDF files in my research folder and create a consolidated Excel workbook with the findings.

O Claude usará então o servidor MCP para extrair e analisar o conteúdo dos seus documentos ou criar novos arquivos Excel conforme solicitado.

🏗️ Estrutura do Projeto

KnowledgeBaseMCP/
├── src/
│   ├── __init__.py          # Package initialization
│   ├── main.py             # Main MCP server
│   ├── extractors.py       # Document reading classes
│   ├── docx_writer.py      # Word document creation
│   └── xlsx_writer.py      # Excel spreadsheet creation
├── requirements.txt        # Python dependencies
├── setup.py               # Package setup
├── README.md              # This file
├── LICENSE                # MIT License
├── launch_mcp.py          # Server launcher
├── run_server.py          # Alternative launcher
├── test.py               # Basic test script
└── test_xlsx.py          # XLSX functionality tests

🔧 Desenvolvimento

Executando Testes

python test.py

Adicionando Novos Formatos de Arquivo

Para adicionar suporte a formatos de documentos adicionais:

  1. Adicione a extensão do arquivo a SUPPORTED_EXTENSIONS em extractors.py
  2. Instale a biblioteca necessária
  3. Adicione a verificação da biblioteca a check_dependencies()
  4. Implemente o método de extração (por exemplo, _extract_xlsx())
  5. Adicione o tratamento do formato a extract_from_file()

Depuração

Para depurar problemas de conexão MCP:

  1. Verifique os logs do Claude Desktop
  2. Certifique-se de que o servidor inicia sem erros: 
    python launch_mcp.py
  3. Verifique o caminho e o formato do arquivo de configuração

📦 Dependências

Dependências Principais

  • mcp>=0.9.0 - Estrutura Model Context Protocol

Leitura de Documentos

  • python-docx>=1.1.0 - Para processamento de arquivos DOCX
  • pdfplumber>=0.9.0 - Para processamento de arquivos PDF
  • python-pptx>=0.6.23 - Para processamento de arquivos PPTX
  • openpyxl>=3.1.0 - Para leitura/escrita de arquivos XLSX
  • pandas>=2.0.0 - Para manipulação e análise avançada de dados

Adicionais

  • lxml>=4.9.0 - Suporte a processamento XML

🤝 Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para enviar pull requests ou abrir issues.

  1. Faça um fork do repositório
  2. Crie sua branch de recurso (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. Faça commit das suas alterações (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. Envie para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. Abra um Pull Request

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.

🙏 Agradecimentos

📞 Suporte

Se você encontrar algum problema ou tiver dúvidas, abra uma issue no GitHub.

Feito com ❤️ para a comunidade de IA do Claude