电子书-MCP
项目介绍
Ebook-MCP
<img src="logo.png" alt="ebook-mcp logo" width="132" height="132">English | 中文 | 日本語 | 한국어 | Français | Deutsch
Ebook-MCP 是一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，用于处理电子书。基于 模型上下文协议，它提供了一组标准化的API，实现LLM应用程序与电子书处理能力之间的无缝集成。目前支持EPUB和PDF格式。
使用场景及价值
Ebook-MCP 改变了您与数字书籍互动的方式，通过自然语言对话与您的阅读材料进行交互。它无缝地与现代AI驱动的IDE如Cursor和Claude集成，允许您：
- 智能图书馆管理：只需询问“显示我下载文件夹中的所有EPUB文件”或“在我的图书馆中查找关于GenAI的书籍”
- 互动阅读体验：就您的书籍进行自然对话：
- “给我一个关于《LLM工程师手册》的简介”
- “第三章涵盖了什么内容？”
- “总结这本书中关于RAG的关键点”
- 主动学习支持：通过AI驱动的交互增强学习：
- “根据第五章中的RAG概念创建一个测验”
- “解释本章讨论的不同架构之间的差异”
- “根据本节的概念给我一些实际练习”
- 内容导航：使用自然语言查询轻松浏览您的书籍：
- “找到所有讨论提示工程的部分”
- “显示关于微调的章节”
- “带我去关于向量数据库的部分”
通过弥合传统电子书与AI能力之间的差距，Ebook-MCP帮助读者通过直观、基于对话的交互从他们的数字图书馆中提取更多价值。
快速演示 - 使用DeepSeek运行（请检查mcp-client-example文件夹下的所有Claude/OpenAI示例）
查询：请检查我下载文件夹中的所有epub书籍。用户ID是onebird。
......
查询：你能问几个问题来测试我对这本书的理解吗？
答案：当然！这里有关于Walter Isaacson写的Elon Musk的五道题来测试你对这本书的理解。请根据你的知识作答——我会在每个回答后提供反馈并补充细节。
问题1：
马斯克的童年和家庭背景如何塑造了他后来的性格和事业？
（提示：他与父亲的关系，成长于南非等）
问题2：
Zip2和X.com（后来成为PayPal）是马斯克的早期创业公司。它们解决了哪些问题？马斯克是如何最终退出这些公司的？
（提示：Zip2的商业模式，X.com与Confinity的合并等）
问题3：
2008年，SpaceX和特斯拉都濒临破产。马斯克是如何拯救这两家公司的？
（提示：Falcon 1的第四次发射，NASA合同，特斯拉的最后时刻救援等）
问题4：
围绕马斯克的管理风格有哪些争议？书中具体哪些事件说明了他的“强硬”或“极端”的工作文化？
（提示：弗里蒙特工厂的“生产地狱”，推特裁员等）
问题5：
马斯克对人工智能（AI）的态度是什么？为什么他会同时支持OpenAI和Neuralink，这两个目标似乎相冲突的组织？
（提示：AI作为生存威胁，脑机接口愿景等）
请逐一回答这些问题。我会提供反馈，并补充细节或纠正任何误解！（如果某个问题不清楚，请随时问我。）
查询：
问题1：他父亲的虐待态度使他对他人缺乏同情心。
问题2：Zip2解决了电子地图和在线黄页的问题。X.com解决了在线支付的问题。
问题3：他获得了NASA的合同。特斯拉通过在中国建厂解决了生产问题。
问题4：我不知道。请帮我回答。
问题5：他认为开源技术对于确保AI的安全和开放性是必要的。
答案：你的回答捕捉到了书中的关键点。让我补充细节，纠正一些不准确之处，并为第4和第5题提供进一步的背景：
问题1 — 更正与补充
父亲的影响：
马斯克的父亲Errol确实非常严厉——例如，强迫年轻的Elon跪着数小时的米粒。书中强调，这种情感麻木使马斯克成为一个极其目标导向的人——对他人的痛苦漠不关心，但对他的目标执着。
反作用力：
这并不是说马斯克没有同理心——而是选择性的。例如，他可能对员工冷淡，但会亲自研究医疗设备以解决儿子X的健康问题。
问题2 — 更正与补充
Zip2：
本质上是一个在线黄页+地图导航服务（帮助报纸上线）。马斯克自己编写了许多早期代码，并睡在办公室里。最终，康柏以3.07亿美元收购了Zip2（马斯克获得了2200万美元）。
X.com：
不仅仅是在线支付——这是马斯克尝试创建的全面金融平台（旨在取代银行）。后来与Confinity（PayPal的前身）合并。由于内部冲突，马斯克被排挤出去，但当eBay收购PayPal时，马斯克赚得了1.8亿美元。（注：马斯克后来回购了X.com域名——现在是Twitter母公司名称）。
问题3 — 更正与补充
SpaceX：
2008年，Falcon 1在第四次发射成功（前三次失败耗尽了资金）。紧接着，SpaceX获得了一份价值16亿美元的NASA货物补给合同——这对公司来说是一条生命线。
特斯拉：
2008年，特斯拉通过戴姆勒的5000万美元投资和美国能源部的贷款得以生存。在中国建设Gigafactory（2019年）是在多年之后。最初几年的生存依赖于Model S（2012）的推出和马斯克个人的赌注——出售所有房产来资助特斯拉。
问题4 — 解释：关于其管理风格的争议
“强硬”文化：
在SpaceX/Tesla：马斯克要求员工每周工作80多个小时，甚至在工厂睡觉。“如果你不在这里，你的替代者就会在这里。”
收购Twitter后：他立即解雇了75%的员工，并要求剩余员工签署“强硬承诺”——同意长时间高强度的工作。
极端案例：
在弗里蒙特工厂：在Model 3的“生产地狱”期间，马斯克睡在生产线旁，并曾对员工大喊，称他们“比狗还差”（他后来道歉）。
解雇高管：马斯克曾当场解雇一位特斯拉高级高管，因为他们在PowerPoint演示中的字体大小不够大。
问题5 — 更正与补充
AI威胁理论：
马斯克认为AI可能会摧毁人类（“比核武器更危险”）。因此：
OpenAI：他最初支持它，以促进安全、开源的AI（但由于控制权的争执，他后来离开了）。
Neuralink：他希望通过脑机接口将人类与AI融合——以防止人类落后。
矛盾：
在警告AI风险的同时，马斯克正在推动特斯拉的完全自动驾驶（FSD）技术，并成立了xAI来研究通用人工智能（AGI）。
总体评价：
✅ 你准确地捕捉到了关键事件，但需要加强细节（如时间线和具体数据）。
🔍 推荐进一步研究的领域：马斯克的多线程管理风格（同时运营五家公司）以及他在媒体操纵方面的技能（通过推特治理）。
功能
EPUB支持
- 提取元数据（标题、作者、出版日期等）
- 提取目录
- 提取章节内容（以Markdown格式输出）
- 批量处理EPUB文件
PDF支持
- 提取元数据（标题、作者、创建日期等）
- 提取目录
- 按页码提取内容
- 按章节标题提取内容
- 支持Markdown格式输出
- 批量处理PDF文件
安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/yourusername/ebook-mcp.git
cd ebook-mcp
- 使用
uv安装依赖：
uv pip install -e .
使用
在开发模式下启动MCP服务器
在开发模式下运行服务器：
uv run mcp dev src/ebook_mcp/main.py
您可以访问http://localhost:5173/进行测试和调试目的 您也可以安装检查器进行测试。
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory . run src/ebook_mcp/main.py
在生产模式下启动MCP服务器
运行服务器：
uv run src/ebook_mcp/main.py
在Cursor中配置MCP
在Cursor中添加以下配置
"ebook-mcp":{
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/onebird/github/ebook-mcp/src/ebook_mcp/",
"run",
"main.py"
]
}
EPUB处理示例
# 获取目录中的所有EPUB文件
epub_files = get_all_epub_files("/path/to/books")
# 获取EPUB元数据
metadata = get_metadata("/path/to/book.epub")
# 获取目录
toc = get_toc("/path/to/book.epub")
# 获取特定章节的内容（以Markdown格式）
chapter_content = get_chapter_markdown("/path/to/book.epub", "chapter_id")
PDF处理示例
# 获取目录中的所有PDF文件
pdf_files = get_all_pdf_files("/path/to/books")
# 获取PDF元数据
metadata = get_pdf_metadata("/path/to/book.pdf")
# 获取目录
toc = get_pdf_toc("/path/to/book.pdf")
# 获取特定页面的内容
page_text = get_pdf_page_text("/path/to/book.pdf", 1)
page_markdown = get_pdf_page_markdown("/path/to/book.pdf", 1)
# 获取特定章节的内容
chapter_content, page_numbers = get_pdf_chapter_content("/path/to/book.pdf", "Chapter 1")
API参考
EPUB API
get_all_epub_files(path: str) -> List[str]
获取指定目录中的所有EPUB文件。
get_metadata(epub_path: str) -> Dict[str, Union[str, List[str]]]
从EPUB文件中获取元数据。
get_toc(epub_path: str) -> List[Tuple[str, str]]
从EPUB文件中获取目录。
get_chapter_markdown(epub_path: str, chapter_id: str) -> str
以Markdown格式获取章节内容。
PDF API
get_all_pdf_files(path: str) -> List[str]
获取指定目录中的所有PDF文件。
get_pdf_metadata(pdf_path: str) -> Dict[str, Union[str, List[str]]]
从PDF文件中获取元数据。
get_pdf_toc(pdf_path: str) -> List[Tuple[str, int]]
从PDF文件中获取目录。
get_pdf_page_text(pdf_path: str, page_number: int) -> str
获取特定页面的纯文本内容。
get_pdf_page_markdown(pdf_path: str, page_number: int) -> str
获取特定页面的Markdown格式内容。
get_pdf_chapter_content(pdf_path: str, chapter_title: str) -> Tuple[str, List[int]]
按章节标题获取章节内容及其对应的页码。
依赖项
主要依赖项包括：
- ebooklib：EPUB文件处理
- PyPDF2：基本PDF处理
- PyMuPDF：高级PDF处理
- beautifulsoup4：HTML解析
- html2text：HTML到Markdown转换
- pydantic：数据验证
- fastmcp：MCP服务器框架
重要注意事项
- PDF处理依赖于文档的目录。如果没有目录，某些功能可能无法正常工作。
- 对于大型PDF文件，建议按页码范围进行处理，以避免一次性加载整个文件。
- EPUB章节ID必须从目录结构中获取。
架构
┌────────────────────────────┐
│ Agent 层 │
│ - 翻译策略 │
│ - 风格一致性检查 │
│ - LLM 调用与交互 │
└────────────▲─────────────┘
│ 工具调用
┌────────────┴─────────────┐
│ MCP 工具层 │
│ - 提取章节 │
│ - 写入翻译章节 │
│ - 生成EPUB │
└────────────▲─────────────┘
│ 系统/IO调用
┌────────────┴─────────────┐
│ 系统基础层 │
│ - 文件读取 │
│ - ebooklib 解析 │
│ - 文件路径存储/检查 │
└────────────────────────────┘
贡献
我们欢迎Issue和Pull Request！
有关最近更改的详细信息，请参阅CHANGELOG.md。