PDF Module MCP 工具 API 参考¶

本文档详细描述 PDF Module 提供的全部 MCP 工具的参数、返回值和使用示例。

目录¶

PDF 提取工具
extract_text
extract_structured
get_page_count
search_keywords
extrude_to_server_wiki
extrude_to_agent_payload
知识编译工具
init_knowledge_base
compile_to_wiki
incremental_compile
save_wiki_entry
complete_compile_job
recompile_entry
aggregate_entries
lint_wiki
archive_answer
check_quality
micro_compile
hypothesis_test
认知索引工具
search_knowledge
rebuild_index
get_entry_context
get_agent_context
get_compilation_context
preview_wiki_patch
patch_wiki_entry
find_orphans
suggest_links
export_concept_map
管理工具
get_config
set_config
get_health_report
trigger_incremental_compile
get_compile_status
list_quality_issues
fix_suggest
apply_quality_gate
show_wiki_browser
compile_uploaded_pdf

PDF 提取工具¶

extract_text¶

提取 PDF 文件的纯文本内容。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "提取的文本内容..."
    }
  ]
}

错误

错误码	描述
`invalid_params`	缺少 file_path 参数
`file_not_found`	文件不存在
`extraction_failed`	PDF 解析失败

示例

{
  "name": "extract_text",
  "arguments": {
    "file_path": "/path/to/document.pdf"
  }
}

extract_structured¶

提取 PDF 文件的结构化数据，包含每页文本和边界框信息。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"extracted_text\": \"完整文本...\",\n  \"page_count\": 10,\n  \"pages\": [\n    {\n      \"page_number\": 1,\n      \"text\": \"第1页文本...\",\n      \"bbox\": [0.0, 0.0, 612.0, 792.0]\n    }\n  ],\n  \"file_info\": {\n    \"size\": 1024000,\n    \"modified\": \"2026-05-04T00:00:00Z\"\n  }\n}"
    }
  ]
}

get_page_count¶

获取 PDF 文件的页数。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "42"
    }
  ]
}

search_keywords¶

在 PDF 文件中搜索关键词，返回匹配位置和上下文。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径
`keywords`	array[string]	是	关键词列表
`case_sensitive`	boolean	否	是否区分大小写，默认 false
`context_length`	number	否	匹配上下文长度，默认 50 字符

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"total_matches\": 15,\n  \"pages_with_matches\": 8,\n  \"matches\": [\n    {\n      \"keyword\": \"HTTP/2\",\n      \"page\": 3,\n      \"position\": 1234,\n      \"context\": \"...HTTP/2 多路复用允许...\"\n    }\n  ]\n}"
    }
  ]
}

extrude_to_server_wiki¶

提取 PDF 内容到服务端 Wiki 的 raw/ 目录。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径
`wiki_base_path`	string	否	Wiki 基础路径，默认 `./wiki`

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"status\": \"success\",\n  \"raw_path\": \"/kb/raw/paper.md\",\n  \"index_path\": \"/kb/wiki/index.md\",\n  \"log_path\": \"/kb/wiki/log.md\",\n  \"page_count\": 45,\n  \"message\": \"PDF extracted to raw/. AI Agent should process and create wiki entries.\"\n}"
    }
  ]
}

extrude_to_agent_payload¶

提取 PDF 内容并返回 Markdown 格式的编译提示。

参数

参数	类型	必填	描述
`file_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "# PDF 提取完成\n\n## 任务说明\n\n你是一个专业的知识库管理员...\n\n## 元数据\n\n| 字段 | 值 |\n|------|-----|\n| 文档名称 | paper |\n| 页数 | 45 |\n...\n\n# 提取内容\n\n..."
    }
  ]
}

知识编译工具¶

init_knowledge_base¶

初始化一个空的 Karpathy 风格知识库。创建 schema/、wiki/、raw/ 目录结构并填充模板文件。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"knowledge_base\": \"/kb\",\n  \"created_files\": [\n    \"schema/AGENTS.md\",\n    \"schema/CLAUDE.md\",\n    \"wiki/index.md\",\n    \"wiki/log.md\",\n    \"raw/.gitkeep\"\n  ],\n  \"skipped_files\": []\n}"
    }
  ]
}

工作流程

检查目标路径是否为空（非空跳过）
创建 schema/、wiki/、raw/ 目录
写入模板文件
初始 index.md 和空的 log.md

compile_to_wiki¶

将 PDF 编译到知识库，这是 Karpathy 编译器模式的核心入口。

参数

参数	类型	必填	描述
`pdf_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`domain`	string	否	领域分类，默认 `未分类`

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"raw_path\": \"/kb/raw/paper.md\",\n  \"entries\": [\n    {\n      \"title\": \"paper\",\n      \"domain\": \"IT\",\n      \"path\": \"/kb/raw/paper.compile_prompt.md\",\n      \"status\": \"pending\"\n    }\n  ],\n  \"source\": \"/path/to/paper.pdf\",\n  \"source_hash\": \"abc123def456...\",\n  \"page_count\": 45\n}"
    }
  ]
}

工作流程

提取 PDF 文本
保存到 raw/ 目录
生成编译提示文件
更新哈希缓存

incremental_compile¶

扫描 raw/ 目录，增量编译新增或变更的 PDF。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"total_scanned\": 10,\n  \"compiled\": 3,\n  \"skipped\": 7,\n  \"results\": [\n    {\n      \"raw_path\": \"/kb/raw/new.pdf.md\",\n      \"entries\": [...],\n      \"source_hash\": \"...\",\n      \"page_count\": 20\n    }\n  ]\n}"
    }
  ]
}

增量检测机制

使用 SHA-256 哈希检测文件变更
缓存存储在 .hash_cache
只编译哈希变更的文件

save_wiki_entry¶

创建或更新 wiki 知识条目，支持 YAML front matter（含 entry_type / confidence）。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`entry_path`	string	是	条目相对路径 (如 `it/concept.md`)
`body`	string	是	Markdown 正文
`entry_type`	string	否	条目类型：concept / entity / source-summary / comparison / overview
`confidence`	string	否	置信度：high / medium / low

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"path\": \"kb/wiki/it/concept.md\",\n  \"entry_type\": \"concept\",\n  \"confidence\": \"high\"\n}"
    }
  ]
}

自动操作

自动附加 YAML front matter
调用 sync_nervous_system 更新 index.md + log.md

complete_compile_job¶

完成编译 job：重建索引、施放质量门禁、生成人类可读综述。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`stage`	string	是	当前阶段：compile / quality / index / done
`gate_decision`	string	否	quality gate 决策：pass / warn / block

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"stage\": \"done\",\n  \"human_review_summary\": \"编译完成。本 job 处理了 3 个 PDF、生成了 12 个 L1 条目和 1 个 L2 聚合。索引已重建。\",\n  \"quality_issues\": 0,\n  \"index_built\": true\n}"
    }
  ]
}

recompile_entry¶

重新编译单个知识条目，用于质量漂移修正。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`entry_path`	string	是	条目相对路径 (如 `it/concept.md`)

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"entry_path\": \"/kb/wiki/it/concept.md\",\n  \"version\": 2,\n  \"title\": \"概念名称\",\n  \"domain\": \"IT\",\n  \"source_changed\": true,\n  \"source_exists\": true,\n  \"backup_path\": \"/kb/wiki/.versions/concept_v1.md\",\n  \"recompile_prompt\": \"## 重编译指令\\n\\n请根据以下信息...\"\n}"
    }
  ]
}

特性

自动备份旧版本到 .versions/
版本号自动递增
检测源文件是否变更

aggregate_entries¶

发现可聚合的 L1 条目簇，用于构建 L2 综述。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"candidates\": [\n    {\n      \"domain\": \"IT\",\n      \"entry_paths\": [\"it/http2_multiplex.md\", \"it/http2_header.md\"],\n      \"suggested_title\": \"IT 领域综合: HTTP/2 协议\"\n    }\n  ],\n  \"total_clusters\": 1,\n  \"instructions\": \"For each cluster, create an L2 summary entry...\"\n}"
    }
  ]
}

聚合算法

基于标签共现 (Jaccard ≥ 0.3)
同领域内聚类
最小簇大小为 2

lint_wiki¶

Karpathy 聚合 lint：同时对知识库进行多项质量检查并返回统一报告。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"orphans\": [\"wiki/unlinked_concept.md\"],\n  \"broken_wikilinks\": [{\"source\": \"wiki/it/nginx.md\", \"target\": \"wiki/unknown.md\"}],\n  \"contradictions\": [{\"entry_a\": \"wiki/it/a.md\", \"entry_b\": \"wiki/it/b.md\"}],\n  \"drift_hints\": [],\n  \"missing_concept_hints\": [{\"entry\": \"wiki/it/http3.md\", \"missing\": [\"QUIC\"]}],\n  \"recommended_research\": [\"QUIC\"]\n}"
    }
  ]
}

检查项目

孤儿条目: 没有任何入边链接的条目
断链: 引用了不存在的 [[wikilink]] 目标
矛盾: 声明相悖的条目对
漂移: 内容一致性显著偏差的条目
缺页概念: 被高频引用但自身不存在的概念

archive_answer¶

将 AI Agent 的问答对话结果回写为知识库的 overview 页面。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`question`	string	是	用户原始提问
`answer`	string	是	AI 回答正文
`references`	string[]	否	引用的 wiki 条目路径列表
`domain`	string	否	领域分类

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"path\": \"kb/wiki/tmp/qa_2026-05-21_http2-explained.md\",\n  \"entry_type\": \"overview\",\n  \"confidence\": \"medium\"\n}"
    }
  ]
}

使用场景

LLM 在对话中回答了复杂问题
用户希望将优质 QA 持久化到知识库
从 search_knowledge 结果中生成综述

check_quality¶

扫描知识库质量，检测问题条目。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"total_entries\": 156,\n  \"avg_quality_score\": \"82.5%\",\n  \"domains\": [\"IT\", \"Math\", \"Network\"],\n  \"issues_count\": 12,\n  \"orphan_count\": 3,\n  \"broken_links_count\": 2,\n  \"report_markdown\": \"# Knowledge Quality Report\\n\\n...\",\n  \"has_errors\": false,\n  \"has_warnings\": true\n}"
    }
  ]
}

检测项目

缺失标题/领域/标签
质量分为 0
孤立条目
失效链接

micro_compile¶

即时 PDF 提取，结果仅注入对话不写入知识库。

参数

参数	类型	必填	描述
`pdf_path`	string	是	PDF 文件的绝对路径
`page_range`	string	否	页码范围 (如 `1-5` 或 `3,7,12`)

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "# 微编译结果: paper\n\n> 注意: 此内容仅用于当前对话上下文，不会保存到 wiki。\n\n- 页数: 45\n- 提取范围: 1-5\n\n---\n\n## Page 1\n\n第1页内容...\n\n## Page 2\n\n第2页内容...\n..."
    }
  ]
}

使用场景

快速查看 PDF 片段
跨领域临时查询
不污染知识库

hypothesis_test¶

发现知识库中的矛盾观点对。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"contradiction_pairs\": [\n    {\n      \"entry_a\": \"it/microservices.md\",\n      \"entry_b\": \"it/monolith.md\",\n      \"title_a\": \"微服务优势\",\n      \"title_b\": \"单体架构优势\"\n    }\n  ],\n  \"total\": 1,\n  \"instructions\": \"For each pair, read both entries and conduct a structured debate...\"\n}"
    }
  ]
}

矛盾检测

基于 contradictions 字段
双向关联去重
提供辩论框架

认知索引工具¶

search_knowledge¶

多模态搜索知识库，支持 keyword / semantic / hybrid / wiki_first 四种模式。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`query`	string	是	搜索查询
`mode`	string	否	搜索模式：keyword / semantic / hybrid / wiki_first
`limit`	number	否	结果数量限制，默认 10

搜索模式

模式	说明
`keyword`	Tantivy 全文检索，CJK n-gram 分词
`semantic`	TF-IDF 向量嵌入相似度检索
`hybrid`	混合检索（keyword + semantic RRF 融合），默认模式
`wiki_first`	读取 `index.md` + 图遍历，优先走 wiki 内部链接

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "[\n  {\n    \"path\": \"it/http2_multiplex.md\",\n    \"title\": \"HTTP/2 多路复用\",\n    \"domain\": \"IT\",\n    \"score\": 0.95,\n    \"snippet\": \"...HTTP/2 多路复用允许...\"\n  }\n]"
    }
  ]
}

搜索特性

四种模式：keyword / semantic / hybrid / wiki_first
CJK n-gram 分词
搜索 title/body/tags/domain
wiki_first 模式：解析 index.md 符号表 + 图邻居排序
自动重建空索引

rebuild_index¶

完全重建所有索引。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"status\": \"success\",\n  \"fulltext_entries_indexed\": 156,\n  \"graph_nodes\": 156,\n  \"graph_edges\": 89,\n  \"message\": \"All indexes rebuilt from wiki/ files.\"\n}"
    }
  ]
}

重建内容

Tantivy 全文索引
petgraph 知识图谱
标签共现边

get_entry_context¶

获取条目的 N 跳邻居。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`entry_path`	string	是	条目相对路径
`hops`	number	否	跳数，默认 2

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"entry\": \"it/http2_multiplex.md\",\n  \"hops\": 2,\n  \"neighbors\": [\n    {\n      \"path\": \"it/http2_header.md\",\n      \"title\": \"HTTP/2 头部压缩\",\n      \"domain\": \"IT\",\n      \"hops\": 1,\n      \"edge_kind\": \"related\"\n    },\n    {\n      \"path\": \"it/tcp.md\",\n      \"title\": \"TCP 连接\",\n      \"domain\": \"IT\",\n      \"hops\": 1,\n      \"edge_kind\": \"tag_cooccurrence\"\n    }\n  ],\n  \"total\": 2\n}"
    }
  ]
}

边类型

related: 显式关联
contradiction: 矛盾关系
tag_cooccurrence: 标签共现

find_orphans¶

检测孤立条目。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"orphan_count\": 3,\n  \"entries\": [\n    \"it/legacy_protocol.md\",\n    \"math/old_theorem.md\"\n  ],\n  \"message\": \"3 entries have no links. Consider integrating them.\"\n}"
    }
  ]
}

suggest_links¶

为条目推荐潜在链接。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`entry_path`	string	是	条目相对路径
`top_k`	number	否	返回数量，默认 10

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"entry\": \"it/http2_multiplex.md\",\n  \"suggestions\": [\n    {\n      \"from\": \"it/http2_multiplex.md\",\n      \"to\": \"it/quic.md\",\n      \"score\": 0.65,\n      \"reason\": \"Shared tags: http, protocol, networking\"\n    }\n  ],\n  \"total\": 1\n}"
    }
  ]
}

推荐算法

Jaccard 相似度
基于标签计算
过滤已存在链接

export_concept_map¶

导出 Mermaid.js 格式的概念图。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`entry_path`	string	是	中心条目相对路径
`depth`	number	否	深度，默认 2

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"entry\": \"it/http2_multiplex.md\",\n  \"depth\": 2,\n  \"mermaid\": \"graph LR\\n    n0[\\\"HTTP/2 多路复用\\\"]:::center\\n    n1[\\\"HTTP/2 头部压缩\\\"]\\n    n0 -->|relates| n1\\n    classDef center fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:2px\",\n  \"usage\": \"Paste the mermaid field into any Mermaid.js renderer\"\n}"
    }
  ]
}

渲染方式

Obsidian 代码块
GitHub Markdown
mermaid.live

管理工具¶

get_config¶

获取知识库的运行时配置。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID（与 knowledge_base 二选一，优先使用）

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"config\": {\n    \"max_entry_size\": \"10485760\",\n    \"language\": \"zh-CN\"\n  },\n  \"total_keys\": 2,\n  \"config_path\": \"/path/to/kb/.rsut_index/config.json\"\n}"
    }
  ]
}

set_config¶

设置知识库的运行时配置值。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID
`key`	string	是	配置键名
`value`	string	是	配置值

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"status\": \"success\",\n  \"key\": \"language\",\n  \"value\": \"en\",\n  \"message\": \"Configuration 'language' updated successfully.\"\n}"
    }
  ]
}

get_health_report¶

获取知识库全面健康报告，包括条目、图谱、索引、质量快照和提取栈状态。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"total_entries\": 150,\n  \"orphan_count\": 3,\n  \"contradiction_count\": 1,\n  \"broken_link_count\": 0,\n  \"index_size_mb\": 12,\n  \"graph_nodes\": 1200,\n  \"graph_edges\": 3500,\n  \"avg_quality_score\": \"85.2%\",\n  \"domains\": [\"backend\", \"frontend\"],\n  \"last_compile\": \"2026-01-15T10:30:00+00:00\",\n  \"generated_at\": \"2026-01-15T12:00:00+00:00\",\n  \"extraction\": {}\n}"
    }
  ]
}

trigger_incremental_compile¶

手动触发增量编译，检测并编译新的或变更的 PDF 文件。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"result\": {\n    \"job_id\": \"ef145c16-3ca1-4215-957a-8a7b3c57f88f\",\n    \"pipeline_status\": \"awaiting_agent\",\n    \"new_entries\": 2,\n    \"updated_entries\": 1,\n    \"unchanged_entries\": 100,\n    \"errors\": []\n  }\n}"
    }
  ]
}

get_compile_status¶

获取当前或上次编译任务的状态，包含阶段进度和质量快照。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"running\": false,\n  \"last_started\": \"2026-01-15T10:30:00+00:00\",\n  \"last_finished\": \"2026-01-15T10:35:00+00:00\",\n  \"progress\": 1.0,\n  \"stats\": {\n    \"new\": 2,\n    \"updated\": 1,\n    \"errors\": 0\n  },\n  \"history\": []\n}"
    }
  ]
}

list_quality_issues¶

列出知识库中的质量问题，支持按严重程度筛选。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID
`severity`	string	否	严重程度过滤（如 "error", "warning"）
`limit`	number	否	返回条数上限（默认 50）

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"issues\": [\n    {\n      \"issue_id\": \"q-001\",\n      \"severity\": \"error\",\n      \"message\": \"Broken internal link: [[missing-page]]\",\n      \"file\": \"wiki/backend/architecture.md\",\n      \"line\": 42\n    }\n  ],\n  \"count\": 1\n}"
    }
  ]
}

fix_suggest¶

针对特定质量问题，建议 MCP 修复操作。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID
`issue_id`	string	是	要修复的问题 ID

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"suggestions\": [],\n  \"issue_id\": \"q-001\"\n}"
    }
  ]
}

apply_quality_gate¶

对所有 Wiki 条目运行发布质量门禁，检查并反馈阻塞条目。

参数

参数	类型	必填	描述
`knowledge_base`	string	否	知识库根目录的绝对路径
`kb_id`	string	否	知识库 ID
`job_id`	string	否	关联的编译任务 ID

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"blocked_count\": 0,\n  \"total_entries\": 100,\n  \"passed\": true\n}"
    }
  ]
}

show_wiki_browser¶

打开交互式 Wiki 浏览器 MCP App 资源。

参数

无。

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"type\": \"resource\",\n  \"uri\": \"ui://wiki/browser\",\n  \"message\": \"Wiki browser opened. The client should render ui://wiki/browser as an MCP App iframe.\"\n}"
    }
  ]
}

compile_uploaded_pdf¶

编译通过上传 API 提交的 PDF 文件到知识库。

参数

参数	类型	必填	描述
`upload_id`	string	是	上传 API 返回的文件 ID
`knowledge_base`	string	是	知识库根目录的绝对路径
`domain`	string	否	领域分类

返回值

{
  "content": [
    {
      "type": "text",
      "text": "{\n  \"raw_path\": \"/kb/raw/uploaded_paper.md\",\n  \"entries\": [...],\n  \"source_hash\": \"...\",\n  \"page_count\": 30\n}"
    }
  ]
}

错误码参考¶

错误码	描述
`parse_error`	JSON 解析失败
`invalid_params`	参数缺失或无效
`method_not_found`	未知工具名称
`internal_error`	内部错误

版本信息¶

协议版本: MCP 2024-11-05
服务器版本: 0.6.0
工具总数: 28