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Text Processing

PDF de Deep Research a artículo HTML

Convierte un PDF de ChatGPT Deep Research en un artículo HTML autónomo y legible: encabezados, párrafos refluidos, ecuaciones y cada cita enlazada a su fuente. Sin pegar listas: las citas ya están en el PDF.

file· Resultado de archivoAbrir herramienta

Inicio rápido

Llama a esta herramienta desde tu código en tres lenguajes.

cURL
# 1) Request a presigned URL → returns { uploadUrl, storageKey }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/api/upload/presign/deep-research-pdf-to-html-article' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"filename":"pdfFile.ext","contentType":"application/octet-stream","size":12345}'

# 2) PUT the file bytes directly to the presigned uploadUrl
curl -X PUT '<presigned uploadUrl>' \
  --data-binary @/path/to/file.ext

# 3) Call the tool, passing the returned storageKey for each file field
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/es/api/tools/deep-research-pdf-to-html-article' \
  -F 'pdfFile=uploads/2026/01/01/your-tool-1700000000000-abc123.ext' \
  -F 'accentColor=#246456' \
  -F 'includeToc=true'

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Referencia de la API

Envía una petición POST con tus entradas en JSON. Los parámetros de tipo archivo requieren una subida previa.

Endpoint

HTTP
POST https://api.elysiatools.com/es/api/tools/deep-research-pdf-to-html-article

Parámetros

NombreTipoObligatorioDescripción
pdfFilefilesubida requeridaSí—
accentColorcolorNo—
includeToccheckboxNo—
Los parámetros de tipo archivo deben subirse primero mediante POST /upload/deep-research-pdf-to-html-article; el filePath devuelto se pasa luego al campo correspondiente.

Formato de respuesta

Resultado de archivo

JSON
{
  "filePath": "/public/processing/randomid.ext",
  "fileName": "output.ext",
  "contentType": "application/octet-stream",
  "size": 1024,
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}

Integración MCP

Añade esta herramienta a tu servidor Model Context Protocol para que los agentes de IA puedan listarla y llamarla.

Configuración del servidor

Añade este bloque a la configuración de tu cliente MCP:

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-deep-research-pdf-to-html-article": {
      "name": "deep-research-pdf-to-html-article",
      "description": "Convierte un PDF de ChatGPT Deep Research en un artículo HTML autónomo y legible: encabezados, párrafos refluidos, ecuaciones y cada cita enlazada a su fuente. Sin pegar listas: las citas ya están en el PDF.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=deep-research-pdf-to-html-article",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Listar herramientas disponibles

Tras conectar al endpoint SSE, lista las herramientas expuestas:

tools/list
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list"
}

Llamar a esta herramienta

Invoca la herramienta por su id; los argumentos se construyen a partir de sus parámetros:

tools/call
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "deep-research-pdf-to-html-article",
    "arguments": {
  "pdfFile": "https://example.com/file.ext",
  "accentColor": "#246456",
  "includeToc": true
}
  }
}
Encadena varias herramientas en una sesión con una lista toolId separada por comas, p. ej. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (máx. 20).
Los parámetros de archivo aceptan únicamente una URL de archivo pública (https://…). No se admiten rutas locales, data: URI ni cadenas Base64.

¿Dudas o problemas? Contacta con [email protected]

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