PDF Tools
将 PDF 中已有的注释(高亮、批注、印章、链接、标记)导出为 JSON 字符串
用三种语言从你的代码中调用此工具。
# 1) Upload each file first → returns { filePath }
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/upload/pdf-annotation-export' \
-F 'file=@/path/to/pdfFile.ext'
# 2) Call the tool with the returned filePath values
curl -X POST 'https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/pdf-annotation-export' \
-F 'pdfFile=/public/samples/pdf/pdf-annotation-export-sample.pdf' \
-F 'includePageNumbers=true'以 JSON 形式 POST 提交输入参数。文件类型参数需先单独上传。
POST https://api.elysiatools.com/zh/api/tools/pdf-annotation-export| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| pdfFile | file需先上传 | 是 | — |
| includePageNumbers | checkbox | 否 | — |
文本结果
{
"result": "Processed text content",
"error": "Error message (optional)",
"message": "Notification message (optional)",
"metadata": {
"key": "value"
}
}将此工具加入你的 Model Context Protocol 服务,让 AI 智能体可以列出并调用它。
将以下内容加入你的 MCP 客户端配置:
{
"mcpServers": {
"elysiatools-pdf-annotation-export": {
"name": "pdf-annotation-export",
"description": "将 PDF 中已有的注释(高亮、批注、印章、链接、标记)导出为 JSON 字符串",
"baseUrl": "https://api.elysiatools.com/mcp/sse?toolId=pdf-annotation-export",
"command": "",
"args": [],
"env": {},
"isActive": true,
"type": "sse"
}
}
}连接到 SSE 端点后,列出已开放的工具:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/list"
}通过工具 id 调用,参数由其参数表构建:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "pdf-annotation-export",
"arguments": {
"pdfFile": "/public/samples/pdf/pdf-annotation-export-sample.pdf",
"includePageNumbers": true
}
}
}有问题或反馈?请联系 [email protected]