Docling MCP

Что умеет сервер

Docling MCP открывает агенту возможности библиотеки Docling для работы с документами. Инструменты разделены на группы. Конвертация превращает PDF в структурированный формат DoclingDocument и кэширует результат, чтобы повторные обращения были быстрее. Генерация позволяет агенту создавать документ шаг за шагом: заголовок, разделы, абзацы и вложенные списки, затем выгрузить текущее состояние в Markdown и сохранить файл. Источниками могут быть локальные файлы и ссылки.

В настройках конвейера управляют OCR, распознаванием структуры таблиц, сохранением картинок и необязательным описанием изображений с помощью визуальной модели. Есть и наборы инструментов для RAG: загрузка в Milvus и поиск, а также режимы llama-index-rag, llama-stack-rag и llama-stack-ie.

Когда использовать

Сервер нужен, когда простого извлечения текста мало: сложные PDF с таблицами и многоколонной вёрсткой, сканы, документы для последующего поиска по базе знаний. Он пригодится и тем, кому надо, чтобы агент писал длинный документ структурно, проверяя промежуточный результат в Markdown.

Для лёгкой задачи «прочитать файл как текст» достаточно более простых вариантов. Docling решает задачу тщательнее, но и требует больше ресурсов.

Ограничения и безопасность

У сервера три режима конвертации. Удалённый (рекомендованный, лёгкий) отправляет документы в ваш экземпляр Docling Serve по адресу из DOCLING_MCP_SERVICE_URL, поэтому содержимое файлов покидает компьютер. Локальный (pip install docling-mcp[local]) обрабатывает всё на месте, но тяжелее по зависимостям. Гибридный сначала идёт в сервис, а при его недоступности переключается на локальную обработку.

Версии 3.0.0 и новее работают с MCP Python SDK 2.0. Если ваш клиент ещё не перешёл на SDK v2, README советует ставить docling-mcp<3.0.0. Включение описания изображений добавляет вызов визуальной модели для каждой картинки и заметно замедляет обработку на слабом оборудовании. Ключ API для удалённого сервиса храните в переменных окружения, а не в общих файлах конфигурации. Лицензия кода MIT, у отдельных моделей свои лицензии.

Быстрый запуск через uvx

Самый простой способ по README это uvx. Выберите транспорт: stdio (например, для Claude Desktop и LM Studio), sse или streamable-http.

uvx --from docling-mcp docling-mcp-server --transport stdio

Клиенты с поддержкой MCP

Добавьте запись в конфигурацию клиента. Для Claude Desktop это файл claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "docling": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from=docling-mcp",
        "docling-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Для LM Studio отредактируйте mcp.json тем же блоком или воспользуйтесь кнопкой установки из README.

Установка пакета и режимы

Удалённый режим (рекомендован) и локальный:

pip install docling-mcp
pip install docling-mcp[local]

Переменные удалённого режима:

export DOCLING_MCP_SERVICE_URL=https://your-docling-service.example.com
export DOCLING_MCP_SERVICE_API_KEY=your-api-key-here
export DOCLING_MCP_CONVERSION_MODE=remote

Для локального режима задайте DOCLING_MCP_CONVERSION_MODE=local. Переменные можно передать и через блок env в конфигурации клиента:

{
  "mcpServers": {
    "docling": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from=docling-mcp",
        "docling-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DOCLING_MCP_CONVERSION_MODE": "remote",
        "DOCLING_MCP_SERVICE_URL": "https://your-docling-service.example.com",
        "DOCLING_MCP_SERVICE_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Для клиентов, не перешедших на MCP SDK v2:

pip install "docling-mcp<3.0.0"