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…
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Forge a lu 0 fichiers sources de l’archive du paquet publié et n’a trouvé aucun enregistrement d’outil MCP. L’extraction repose sur des motifs appliqués au code livré : un serveur qui construit sa liste d’outils à l’exécution, ou qui ne livre que du code empaqueté ou minifié, n’enregistre rien de visible ici. À lire comme « non détecté », pas comme « n’en expose aucun ».
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…
Le résolveur de Forge ne lit que les métadonnées npm : ce paquet PyPI n'a donc pas d'arbre résolu. C'est une lacune de couverture, pas un satisfecit.