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Text Processing

PDF Deep Research en article HTML

Convertissez un export PDF de ChatGPT Deep Research en article HTML autonome et agréable à lire — titres, paragraphes reformatés, équations et chaque citation liée à sa source. Aucune liste à coller : les citations sont déjà dans le PDF.

file· Résultat fichierOuvrir l'outil

Démarrage rapide

Appelez cet outil depuis votre code en trois langages.

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/fr/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'

© 2026 Elysia Tools. Documentation développeur.

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Référence de l'API

Envoyez une requête POST avec vos entrées en JSON. Les paramètres de type fichier nécessitent un upload préalable.

Point d'accès

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

Paramètres

NomTypeRequisDescription
pdfFilefileupload requisOui—
accentColorcolorNon—
includeToccheckboxNon—
Les paramètres de type fichier doivent d'abord être uploadés via POST /upload/deep-research-pdf-to-html-article ; le filePath renvoyé est ensuite transmis au champ correspondant.

Format de réponse

Résultat fichier

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)"
}

Intégration MCP

Ajoutez cet outil à votre serveur Model Context Protocol pour que les agents IA puissent le lister et l'appeler.

Configuration du serveur

Ajoutez ce bloc à la configuration de votre client MCP :

mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-deep-research-pdf-to-html-article": {
      "name": "deep-research-pdf-to-html-article",
      "description": "Convertissez un export PDF de ChatGPT Deep Research en article HTML autonome et agréable à lire — titres, paragraphes reformatés, équations et chaque citation liée à sa source. Aucune liste à coller : les citations sont déjà dans le PDF.",
      "baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=deep-research-pdf-to-html-article",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Lister les outils disponibles

Après connexion au point d'accès SSE, listez les outils exposés :

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

Appeler cet outil

Appelez l'outil par son id ; les arguments sont construits à partir de ses paramètres :

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
}
  }
}
Chaînez plusieurs outils dans une session avec une liste toolId séparée par des virgules, ex. /mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp (20 max).
Les paramètres fichier acceptent uniquement une URL de fichier publique (https://…). Les chemins locaux, les data: URI et les chaînes Base64 ne sont pas pris en charge.

Des questions ou un problème ? Contactez [email protected]

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