@lucianaib/word-cloud-mcp

一个专注于从文档内容制作词云图的 MCP (Model Context Protocol) 工具，支持 PDF、Word、TXT、MD 等多种格式的智能文字提取。

功能特性

🔍 智能文字提取

• PDF 文档：支持从 PDF 文件中提取文字内容
• Word 文档：支持 .docx 和 .doc 格式的文档解析
• 文本文件：支持 .txt 纯文本文件
• Markdown：支持 .md 和 .markdown 文件，自动清理 Markdown 语法

🧹 内容净化

• 自动去除无意义的停用词（如"我"、"我们"、"的"、"了"等）
• 清理标点符号和特殊字符
• 智能分词处理，支持中英文混合文本
• 可自定义停用词列表

🎨 词云图生成

• 多种输出格式：SVG、PNG、JPG、WebP 等多种格式支持
• 多种主题：default、warm、cool、nature、business
• 灵活配置：字体大小、文字间隙、角度范围、背景色等
• 智能布局：避免文字重叠，优化视觉效果
• 高质量输出：支持高分辨率和质量调节

安装

全局安装（推荐）

npm install -g @lucianaib/word-cloud-mcp

使用方法

作为 MCP 服务器使用

1. 在你的 MCP 客户端配置中添加此服务器：

方式一：使用 npx（推荐，适用于全局安装）

{
  "mcpServers": {
    "word-cloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["@lucianaib/word-cloud-mcp"]
    }
  }
}


方式二：使用 node 直接运行（适用于本地开发）

{
  "mcpServers": {
    "word-cloud": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/word-cloud-mcp/dist/index.js"],
      "cwd": "path/to/word-cloud-mcp"
    }
  }
}

方式三：使用绝对路径（Windows 示例）

{
  "mcpServers": {
    "word-cloud": {
      "command": "node",
      "args": ["D:/word-cloud-mcp/dist/index.js"],
      "cwd": "D:/word-cloud-mcp"
    }
  }
}

1. 重启你的 MCP 客户端（如 CodeBuddy、Cursor 等）

可用工具

1. extract_text_from_file

从文档文件中提取文字内容

参数：

• filePath (string): 文档文件的路径
• fileType (string): 文件类型 ('pdf' | 'docx' | 'txt' | 'md')

示例：

{
  "filePath": "./documents/sample.pdf",
  "fileType": "pdf"
}

2. generate_wordcloud

根据文字内容生成词云图

使用示例：

用MCP把下面的内容转换为词云图：Google AI Studio 和 Gemini API 的适用区域

content_copy


如果您在尝试打开 Google AI Studio 后进入此页面，可能是因为 Google AI Studio 在您所在的地区不可用，或者您未达到访问年龄要求（年满 18 周岁）。如需详细了解可用地区，请参阅下文；如需详细了解其他要求，请参阅服务条款。

可用区域
注意： 对于 Colab 用户 - 地区限制是根据 Colab 实例所在的地区应用，而不是根据用户所在的地区应用。您可以使用 !curl ipinfo.io
检查 Colab 实例的位置
Gemini API 和 Google AI Studio 已在以下国家和地区推出。如果您不在上述国家或地区，请尝试使用 Vertex AI 中的 Gemini API：

阿尔巴尼亚
阿尔及利亚
美属萨摩亚
安哥拉
....

参数：

• text (string): 用于生成词云图的文字内容
• theme (string, 可选): 主题色彩 (default: 'default')
• shape (string, 可选): 词云图形状 (default: 'rectangle')
• wordGap (number, 可选): 文字间隙 (default: 2)
• fontSize (object, 可选): 文字大小范围 (default: {min: 10, max: 100})
• angleRange (object, 可选): 角度范围 (default: {min: -90, max: 90})
• angleStep (number, 可选): 角度步长 (default: 45)
• outputPath (string, 可选): 输出文件路径 (default: './wordcloud.svg')
• format (string, 可选): 输出格式 ('svg' | 'png' | 'jpg' | 'jpeg' | 'webp', default: 'svg')
• backgroundColor (string, 可选): 背景颜色 (default: '#ffffff')
• quality (number, 可选): JPG/WebP 格式的质量设置 (1-100, default: 90)

示例：

{
  "text": "这是一段用于生成词云图的示例文字内容",
  "theme": "warm",
  "format": "png",
  "fontSize": {"min": 15, "max": 80},
  "backgroundColor": "#f8f9fa",
  "outputPath": "./my-wordcloud.png"
}

3. create_wordcloud_from_file

从文档文件直接生成词云图（组合操作）

参数：

• filePath (string): 文档文件的路径
• fileType (string): 文件类型
• 其他参数同 generate_wordcloud

示例：

{
  "filePath": "./documents/article.md",
  "fileType": "md",
  "theme": "nature",
  "outputPath": "./article-wordcloud.svg"
}

主题样式

default

经典彩色主题，适合大多数场景

warm

暖色调主题，营造温馨氛围

cool

冷色调主题，现代简约风格

nature

自然色彩主题，清新自然

business

商务色彩主题，专业正式

支持的文件格式

输入文件格式

输出格式

开发

本地开发

# 克隆项目
git clone https://github.com/lfrbmw/word-cloud-mcp.git
cd word-cloud-mcp

# 安装依赖
npm install

# 构建项目
npm run build

# 运行测试
npm test

项目结构

src/
├── index.ts                 # MCP 服务器主入口
├── extractors/
│   └── text-extractor.ts    # 文字提取器
├── utils/
│   └── content-cleaner.ts   # 内容清理器
└── wordcloud/
    └── generator.ts         # 词云图生成器

许可证

MIT License

贡献

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