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36 stars 5 forks 品質 85 トレンド 20AGPL-3.0

RAGおよび代理店のパイプラインのための速く、deterministic文書のパーサーそしてchunker。 長い文書を精密にナビゲートする代理店のためのMCPサーバーを出荷して下さい.

概要

ライトニング・ファスト(31ページ/秒)、ビジネス文書の決定文書パーサとチャンクナー。 LLM の呼び出しや重い ML モデルはありません。 DocSlicerは、PDF、Word文書、HTMLページ、PowerPointファイルをクリーンなチャンク、構造化されたブロック、テーブル、チャート、マークダウン、およびナビゲーション可能な見出し階層に変えます。 BizDocBenchのトップスコア (0.88 全体対 0.70 次の最高のツールのために). 0.80テーブルの精度、0.98コンテンツの忠実度、0.85見出し認識と階層保存、および0.76 RAG検索性能。 - レイアウト - ウェアのチャンクナーは、あなたがきれいで、非重複のチャンクを与えます、それぞれがフル見出しパン粉を運ぶ、埋め込む準備ができています。 API ↓ へジャンプ - ドキュメントの回答を今からやりたいときに。 Claude、Cursor、またはVSコードは、輪郭を引っ張り、必要なセクションを選択し、そのセクションだけを読み取ります。埋め込みなし、コンテキストウィンドウの200ページ文書はありません.

概要(AI 翻訳)

ライトニング・ファスト(31ページ/秒)、ビジネス文書の決定文書パーサとチャンクナー。 LLM の呼び出しや重い ML モデルはありません。

DocSlicerは、PDF、Word文書、HTMLページ、PowerPointファイルをクリーンなチャンク、構造化されたブロック、テーブル、チャート、マークダウン、およびナビゲーション可能な見出し階層に変えます。

BizDocBenchのトップスコア (0.88 全体対 0.70 次の最高のツールのために). 0.80テーブルの精度、0.98コンテンツの忠実度、0.85見出し認識と階層保存、および0.76 RAG検索性能。

2つの使い方:

  • Pythonライブラリとして — 古典的なRAG. レイアウト-aware chunker は、クリーンで非重複なチャンク、各々に完全な見出しのパン粉を運ぶ、埋め込む準備ができています。 APIへのジャンプ ↓
  • MCPサーバーとして — ベクターレスRAG. 今のドキュメントから回答したいとき。 Claude、Cursor、またはVSコードは、輪郭を引っ張り、必要なセクションを選択し、そのセクションだけを読み取ります。埋め込みなし、コンテキストウィンドウの200ページ文書はありません。 セットアップにジャンプ ↓

クイックスタート

お問い合わせ

##特徴

-LLM、VLM、またはMLモデルなし - 完全に決定; 必要なGPUなし、コールドスタート遅延をダウンロードするためのモデル重量なし

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README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

DocSlicer

Lightning-fast (31 pages/sec), deterministic document parser and chunker for business documents. No LLM calls or heavy ML models.

DocSlicer turns PDFs, Word documents, HTML pages, and PowerPoint files into clean chunks, structured blocks, tables, charts, markdown and a navigable heading hierarchy.

Top score on BizDocBench (0.88 overall vs 0.70 for the next-best tool). 0.80 table accuracy, 0.98 content faithfulness, 0.85 heading recognition and hierarchy preservation, and 0.76 RAG retrieval performance.

Two ways to use it:

  • As a Python library — classic RAG. The layout-aware chunker gives you clean, non-overlapping chunks, each carrying its full heading breadcrumb, ready to embed. Jump to the API ↓
  • As an MCP server — vectorless RAG. For when you want an answer out of a document right now. Claude, Cursor, or VS Code pulls the outline, picks the section it needs, and reads only that — no embedding, and no 200-page document in the context window. Jump to setup ↓

Quick start

import docslicer

def main():
    result = docslicer.parse_document("annual_report.pdf")

    # Inspect the outline first
    result.hierarchy.to_outline()
    # - PART I — FINANCIAL INFORMATION
    #   - Item 1. Financial Statements
    #     - Notes to Condensed Consolidated Financial Statements
    #       - Note 4 – Financial Instruments
    #         - Derivative Instruments and Hedging
    #           - Foreign Exchange Rate Risk
    #           - Interest Rate Risk
    #         - Accounts Receivable
    #           - Trade Receivables
    #   - Item 2. Management's Discussion and Analysis
    #     - Liquidity and Capital Resources
    # - PART II — OTHER INFORMATION
    #   ...
GitHub で README 全文を見る

インストール

uvx --from docslicer[mcp
MCP 初心者?mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{ "mcpServers": { "docslicer": { "command": "uvx", "args": ["--from", "docslicer[mcp]", "docslicer-mcp"], "env": { "DOCSLICER_MCP_ROOT": "/Users/you/Documents" } } } }