招股书、尽调材料、年报动辄几百页，直接喂给 AI 会超上下文限制。
使用说明
正文里推荐了工具组合，点链接去各工具官网注册 / 下载，按顺序搭配使用。
Usage Brief
适合人群
处理大 PDF（招股书/年报/尽调材料）。分块读取突破上下文限制。
使用场景
商业尽调 / 工具组合 / 文档解析 / 数据清洗
MCP 状态
已通过 MCP 准入，可在完成连接后由 Agent 搜索和调用。
使用边界
适合处理已脱敏或可公开讨论的工作材料；最终判断仍由使用者负责。
招股书、尽调材料、年报动辄几百页，直接喂给 AI 会超上下文限制。这个 MCP server 让 AI 分块、增量地阅读大 PDF，支持全文搜索、表格提取、图片 OCR。
pip install pdf-mcp 或 clone 仓库基于 PyMuPDF，专为突破 Claude/ChatGPT 的上下文限制设计。适合处理招股书、尽调材料、年报等大文档的分析师。
📦 来源：jztan/pdf-mcp（原作者：jztan）
📜 许可：MIT · 允许分享与修改，需保留来源声明
🔧 用法：见「怎么用」说明，或访问原仓库获取最新版本
Quality & Source
Skill Quality
核心信息可用，补齐示例后会更容易复用。
70
良好
输入示例
输入公司名称、访谈纪要、官网/融资资料与待验证假设。
输出预期
输出结构化表格，包含判断、证据、风险和下一步动作。
已具备
建议补齐
外显信息
本 Skill 仅用于辅助分析和内容生成，不构成投资建议、法律意见、财务意见、税务意见、审计意见或合规意见。请结合实际情况和专业判断使用。详见 免责声明。
适合处理大 PDF（招股书/年报/尽调材料）。分块读取突破上下文限制。