Compress OCR-heavy PDFs into dense packed images so agents can work with long visual documents.
Compress OCR-heavy PDFs into dense packed images so agents can work with long visual documents. Optical Context MCP is built for one specific job: turning large, visually structured PDFs into a smaller set of retrievable packed images for agent workflows. It reads a local PDF, runs OCR with Mistral, recomposes the extracted text and figures into dense PNGs, and exposes those artifacts over MCP…
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Forge leyó 0 archivos de código de tarball del paquete publicado y no encontró ningún registro de herramientas MCP. La extracción se basa en patrones sobre el código publicado: un servidor que construye su lista de herramientas en tiempo de ejecución, o que solo publica código empaquetado o minificado, no registra nada que esto pueda ver. Tómalo como «no detectado», no como «no expone ninguna».
Compress OCR-heavy PDFs into dense packed images so agents can work with long visual documents. Optical Context MCP is built for one specific job: turning large, visually structured PDFs into a smaller set of retrievable packed images for agent workflows. It reads a local PDF, runs OCR with Mistral, recomposes the extracted text and figures into dense PNGs, and exposes those artifacts over MCP for batch retrieval. reads a local PDF from the MCP host machine extracts page markdown and embedded…
El resolutor de dependencias de Forge solo lee metadatos de npm, así que este paquete de PyPI no tiene árbol resuelto. Es una carencia de cobertura, no un certificado de buena salud.