Word MCP Server
Create and edit Microsoft Word (.docx) documents via an API.
Word MCP Server
Word MCP Server là một ứng dụng Python cho phép tạo và chỉnh sửa tài liệu Microsoft Word (.docx) thông qua API. Dự án này sử dụng FastMCP để xây dựng các công cụ tương tác với tài liệu Word.
Cài đặt
Yêu cầu
- Python 3.12+
- Các thư viện phụ thuộc:
- python-docx
- opencv-python (cv2)
- numpy
- FastMCP
Cài đặt thư viện
uv venv
source venv/bin/activate
uv pip install .
Tính năng
Word MCP Server cung cấp các công cụ để:
- Tạo và mở tài liệu Word
- Thêm và định dạng văn bản
- Thêm hình ảnh
- Tạo bảng
- Quản lý tài nguyên và prompt
Hướng dẫn sử dụng
Cấu hình và khởi chạy với LLM
Để sử dụng Word MCP Server với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), bạn cần cấu hình thông qua file JSON:
{
"mcpServers": {
"word-mcp-server": {
"command": "/path/to/word-mcp-server/.venv/bin/python3",
"args": ["/path/to/word-mcp-server/server.py"]
}
}
}
Giải thích cấu hình:
mcpServers: Object chứa cấu hình cho các MCP serverword-mcp-server: Tên định danh của servercommand: Đường dẫn đến Python interpreter (thường nằm trong môi trường ảo)args: Các tham số dòng lệnh, trong đó tham số đầu tiên là đường dẫn đến file server.py
Server sẽ khởi động và sẵn sàng nhận lệnh từ LLM
Tương tác với LLM:
Khi đã cấu hình và khởi chạy thành công, bạn có thể sử dụng LLM để:
- Tạo và chỉnh sửa tài liệu Word thông qua lệnh tự nhiên
- Tự động tạo nội dung dựa trên prompt
- Định dạng văn bản, thêm hình ảnh và bảng một cách thông minh
Tạo tài liệu mới
create_new_document()
Mở tài liệu có sẵn
open_document("path/to/document.docx")
Thêm tiêu đề và đoạn văn
# Thêm tiêu đề
add_heading("Tiêu đề tài liệu", level=0)
add_heading("Chương 1", level=1)
# Thêm đoạn văn bản
add_paragraph("Đây là nội dung đoạn văn bản.")
# Thêm đoạn văn bản với định dạng
add_paragraph(
"Đây là đoạn văn bản được định dạng.",
style="Normal",
font_size=14,
bold=True,
italic=False,
alignment=WD_PARAGRAPH_ALIGNMENT.CENTER
)
Thêm định dạng cho một phần văn bản
# Tạo đoạn văn bản
p = add_paragraph("Đây là đoạn văn bản cơ bản. ")
# Thêm phần văn bản có định dạng khác
add_run_to_paragraph(
p,
"Phần này được in đậm và màu đỏ.",
bold=True,
color="red"
)
# Thêm phần văn bản có highlight
add_run_to_paragraph(
p,
" Phần này được highlight màu vàng.",
highlight="yellow"
)
Thêm hình ảnh
# Thêm hình ảnh từ đường dẫn file
add_picture("path/to/image.jpg", width=4.0)
# Hoặc thêm hình ảnh từ ma trận numpy
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")
add_picture(img, width=3.5)
Tạo bảng
# Tạo bảng với 3 hàng và 4 cột
table = add_table(rows=3, cols=4, style="Table Grid")
# Điền dữ liệu vào bảng
table.cell(0, 0).text = "Hàng 1, Cột 1"
table.cell(0, 1).text = "Hàng 1, Cột 2"
# ...
Các màu hỗ trợ
Khi sử dụng các tham số color và highlight, bạn có thể sử dụng các giá trị sau:
- black
- blue
- green
- dark blue
- dark red
- dark yellow
- dark green
- pink
- red
- white
- teal
- yellow
- violet
- gray25
- gray50
Lưu ý
- Dự án này sử dụng thư viện
python-docxđể tương tác với tài liệu Word - Các tài nguyên và prompt được lưu trữ trong thư mục
resourcesvàprompts - Đảm bảo bạn đã cài đặt đầy đủ các thư viện phụ thuộc trước khi chạy server
Ví dụ hoàn chỉnh
# Tạo tài liệu mới
create_new_document()
# Thêm tiêu đề
add_heading("Báo cáo dự án", level=0)
# Thêm thông tin người tạo
p = add_paragraph("Người tạo: ")
add_run_to_paragraph(p, "Nguyễn Văn A", bold=True)
# Thêm mục lục
add_heading("Mục lục", level=1)
add_paragraph("1. Giới thiệu")
add_paragraph("2. Nội dung")
add_paragraph("3. Kết luận")
# Thêm nội dung
add_heading("1. Giới thiệu", level=1)
add_paragraph("Đây là phần giới thiệu của dự án...")
# Thêm hình ảnh
add_paragraph("Hình ảnh minh họa:")
add_picture("project_diagram.jpg", width=5.0)
# Thêm bảng dữ liệu
add_heading("Bảng dữ liệu", level=2)
table = add_table(rows=3, cols=3)
table.cell(0, 0).text = "Dữ liệu 1"
table.cell(0, 1).text = "Dữ liệu 2"
table.cell(0, 2).text = "Dữ liệu 3"
# Điền các dữ liệu khác...
# Lưu tài liệu
save_document("bao_cao_du_an.docx")
Related Servers
Kone.vc
sponsorMonetize your AI agent with contextual product recommendations
Sequential Thinking
A server that facilitates structured, progressive thinking through defined stages.
Atlassian MCP Server
A read-only server for accessing Atlassian products like Confluence and Jira.
Todoist
An unofficial server for managing Todoist tasks, allowing agents to create, list, and complete them.
Anytype MCP Server
Interact with the Anytype API using natural language.
Runbook
Integrates with Runbook to allow listing, reading, and searching over documents.
Spendlog
Track expenses, income, budgets, and invoices directly in Claude with PDF export and tax reports.
Logseq
Control and interact with a local Logseq graph for knowledge management and note-taking.
ClickUp
Interact with ClickUp's task management API to manage projects and tasks through natural language.
Kultur.dev
Cultural intelligence MCP server providing AI-powered cultural context analysis, localization guidance, and cross-cultural communication insights for 195 countries.
Multi-Model Advisor
Queries multiple Ollama models to combine their responses, offering diverse AI perspectives on a single question.