内容
# flexorch-mcp
<!-- mcp-name: io.github.dev-flexorch/flexorch-mcp -->
[](https://smithery.ai/servers/developer-ty82/flexorch-mcp)
[](https://pypi.org/project/flexorch-mcp/)
[](https://github.com/flexorch/flexorch-mcp/actions/workflows/ci.yml)
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
**FlexOrch 的 MCP 服务器 — 面向机器的 SDK。**
将 Claude 和其他支持 MCP 的代理连接到 [FlexOrch](https://flexorch.com) 文档智能处理流程。处理文档，提取结构化数据，检测个人身份信息（PII），并导出适用于大型语言模型的的数据集 — 所有操作都可以通过自然语言工具调用。
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## 这是什么
`flexorch-mcp` 是一个薄代理，暴露 FlexOrch API 作为 MCP 工具。所有处理过程都在 FlexOrch 的托管基础设施上进行。需要 FlexOrch 账户和 API 密钥。
**对于编写代码的人员：** 使用 [flexorch-sdk](https://github.com/flexorch/flexorch-sdk)（Python）或 [flexorch-sdk-js](https://github.com/flexorch/flexorch-sdk-js)（TypeScript）。
**对于代理：** 使用此软件包。
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## 工具
| 工具 | 描述 |
|------|-------------|
| `document.process` | 上传并处理文档（PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML、XML、EML、JPG、PNG、TIFF） |
| `job.status` | 轮询处理作业，直到完成或失败 |
| `job.result` | 从已完成的作业中获取结构化提取字段 |
| `dataset.build` | 从已完成的执行中构建结构化数据集 |
| `dataset.search` | 跨索引数据集的语义搜索（Pro+） |
| `dataset.export` | 以 JSONL、CSV、JSON、XML、MD 或 RAG（LangChain/LlamaIndex 数据块）导出数据集 |
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## 安装
```bash
pip install flexorch-mcp
```
需要 Python 3.10+。
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## 配置
### Claude Desktop
添加到 `~/.claude/claude_desktop_config.json`：
```json
{
"mcpServers": {
"flexorch": {
"command": "flexorch-mcp",
"env": {
"FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here"
}
}
}
}
```
### Cursor
添加到您的 Cursor MCP 配置：
```json
{
"flexorch": {
"command": "flexorch-mcp",
"env": {
"FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here"
}
}
}
```
### OpenAI Codex
添加到 `~/.codex/config.toml`：
```toml
[mcp_servers.flexorch]
command = "uvx"
args = ["flexorch-mcp"]
[mcp_servers.flexorch.env]
FLEXORCH_API_KEY = "dfx_your_key_here"
```
从 [app.flexorch.com/settings](https://app.flexorch.com/settings) 获取您的 API 密钥。
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## 验证连接
```bash
flexorch-mcp --check
# → FlexOrch API key: dfx_xxx*** ✓
# → Connection: OK (api.flexorch.com)
# → Plan: Starter (1,200 credits/mo)
# → Tools: 6 registered
```
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## 示例代理工作流
```
用户： “处理此发票并导出为 JSONL 以进行微调。”
代理：
1. document.process(file_url="https://...") → job_id: 1234
2. job.status(1234) → completed, execution_id: 567
3. job.result(567) → vendor, total, date, PII masked
4. dataset.build(execution_id=567) → job_id: 1235
5. job.status(1235) → completed, dataset_id: 89
6. dataset.export(89, format="jsonl") → inline JSONL content
```
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## 计划限制
所有 FlexOrch 计划限制均适用于 MCP 工具调用。每个处理的文档都会消耗信用额度。
| 计划 | 信用额度/月 | 语义搜索 |
|------|-----------|----------------|
| 试用 | 1,200（30 天） | — |
| 基础 | 1,200 | — |
| 专业 | 6,000 | ✓ |
| 企业 | 自定义 | ✓ |
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## 安全
- API 密钥从 `FLEXORCH_API_KEY` 环境变量中读取 — 绝不作为工具参数传递
- 本服务器不存储或缓存任何数据 — 无状态代理
- 个人身份信息（PII）掩码由 FlexOrch 的处理流程在返回结果前应用
- 与 `api.flexorch.com` 的所有通信均使用 HTTPS
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## 相关
- [flexorch-audit](https://github.com/flexorch/flexorch-audit) — 独立的个人身份信息（PII）检测和文档质量评分（无需账户）
- [flexorch-sdk](https://github.com/flexorch/flexorch-sdk) — 面向开发者的 Python SDK
- [flexorch-sdk-js](https://github.com/flexorch/flexorch-sdk-js) — 面向开发者的 TypeScript SDK
- [docs.flexorch.com](https://docs.flexorch.com) — 完整文档
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## 许可证
MIT — 请参阅 [LICENSE](LICENSE)。
