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打造私有化文档解析引擎：PaddleOCR-VL-WEB + MCP 集成指南

1. 引言：构建自主感知的AI Agent能力底座

在当前AI工程化落地的关键阶段，AI Agent已不再局限于回答问题，而是需要具备主动调用工具、处理复杂任务的能力。其中，文档解析作为企业知识管理的核心环节，对准确性、安全性和响应速度提出了更高要求。

本文将围绕百度开源的PaddleOCR-VL-WEB镜像，详细介绍如何将其封装为符合MCP（Model Calling Protocol）规范的服务，并通过Flask实现的HTTP中转层集成至Dify平台，构建一个可私有部署、高可用、易扩展的自动化文档解析系统。

该方案特别适用于金融、医疗、法律等对数据隐私敏感且需处理多语言、复杂版式文档的行业场景。通过本指南，你将掌握从环境搭建到全流程集成的完整实践路径。

2. 技术选型与架构设计

2.1 为什么选择 PaddleOCR-VL-WEB？

PaddleOCR-VL 是百度推出的面向文档理解的视觉-语言大模型，其核心优势体现在以下几个方面：

• SOTA级文档解析能力：支持文本、表格、公式、图表等多种元素识别，在多个公开基准测试中达到领先水平。
• 轻量高效架构：采用NaViT风格动态分辨率编码器 + ERNIE-4.5-0.3B语言模型，兼顾精度与推理效率。
• 广泛多语言支持：覆盖109种语言，包括中文、英文、日文、韩文、阿拉伯语、俄语等，适合全球化业务需求。
• 完全开源可私有化部署：无API调用成本，数据不出内网，满足企业级合规要求。

相比商业OCR服务和传统开源方案（如Tesseract），PaddleOCR-VL在复杂文档结构理解和中文场景优化上具有显著优势。

2.2 为何引入 MCP 协议？

传统的AI应用集成外部工具存在严重耦合问题，而MCP协议提供了一种标准化、解耦式的解决方案。以下是关键对比：

MCP的本质是“能力即服务”（Capability as a Service）理念的技术实现，使得AI Agent能够像人类一样“寻找并使用工具”。

2.3 整体架构设计

系统由以下五个核心组件构成：

1. Nginx静态资源服务：暴露本地文件目录为HTTP访问路径（http://localhost/mkcdn/）
2. PaddleOCR-VL Web服务：运行在容器内的OCR解析引擎（端口6006）
3. MCP Server：封装OCR功能为标准MCP工具服务（端口8090）
4. MCP Client（Flask）：接收Dify请求并转发至MCP Server（端口8500）
5. Dify 1.10 Agent平台：编排工作流，自动判断是否调用OCR工具

各组件间通信均基于HTTP/SSE协议，形成清晰的微服务架构，便于监控、调试与扩展。

3. 环境准备与依赖安装

3.1 前置条件

确保已完成以下准备工作：

• GPU服务器（推荐RTX 4090D单卡及以上）
• 已部署PaddleOCR-VL-WEB镜像并可通过Jupyter访问
• 激活conda环境：conda activate paddleocrvl
• 运行启动脚本：./1键启动.sh（监听6006端口）

3.2 创建MCP项目环境

# 创建独立Python环境 conda create -n py13 python=3.13 -y conda activate py13 # 使用uv快速初始化项目（替代pip） powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" uv init quickmcp cd quickmcp

修改.python-version和.project.toml中的版本号为3.13。

激活虚拟环境：

uv venv --python="D:\utility\miniconda3\envs\py13\python.exe" .venv .\.venv\Scripts\activate

3.3 安装必要依赖

# MCP相关库 uv add mcp-server mcp mcp[cli] requests # 前端调试工具 npm install @modelcontextprotocol/inspector@0.8.0 # Flask服务依赖 uv add flask flask-cors anthropic python-dotenv

至此，MCP Server与Client所需的所有依赖均已就绪。

4. MCP Server 实现：封装OCR为标准服务能力

4.1 核心功能设计

我们将实现一个名为ocr_files的MCP工具，具备以下特性：

• 接收文件URL列表及类型标识
• 调用本地PaddleOCR-VL Web服务进行布局解析
• 提取所有文本块内容并合并返回
• 支持PDF（fileType=0）和图片（fileType=1）格式

4.2 完整代码实现（BatchOcr.py）

import json import sys import os import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler from datetime import datetime from typing import Any, Dict, List from pydantic import BaseModel, Field import httpx from mcp.server.fastmcp import FastMCP from mcp.server import Server import uvicorn from starlette.applications import Starlette from mcp.server.sse import SseServerTransport from starlette.requests import Request from starlette.responses import Response from starlette.routing import Mount, Route # 日志初始化 log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "logs") os.makedirs(log_dir, exist_ok=True) log_file = os.path.join(log_dir, f"BatchOcr_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log") file_handler = RotatingFileHandler( log_file, maxBytes=50 * 1024 * 1024, backupCount=30, encoding='utf-8' ) file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) logging.basicConfig(level=logging.INFO, handlers=[file_handler, console_handler]) logger = logging.getLogger("BatchOcr") logger.info("日志系统初始化完成") # 数据模型定义 class FileData(BaseModel): file: str = Field(..., description="文件URL地址") fileType: int = Field(..., description="文件类型: 0=PDF, 1=图片") class OcrFilesInput(BaseModel): files: List[FileData] = Field(..., description="要处理的文件列表") # 初始化 MCP 服务 mcp = FastMCP("BatchOcr") logger.info("FastMCP初始化完成") @mcp.tool() async def ocr_files(files: List[FileData]) -> str: """使用本地paddleocr-vl提取用户输入中的文件url进行批量或者单个扫描""" logger.info(f"收到OCR请求，文件数量: {len(files)}") OCR_SERVICE_URL = "http://localhost:8080/layout-parsing" all_text_results = [] for idx, file_data in enumerate(files): try: logger.info(f"正在处理第 {idx + 1}/{len(files)} 个文件: {file_data.file}") ocr_payload = { "file": file_data.file, "fileType": file_data.fileType } async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client: response = await client.post( OCR_SERVICE_URL, json=ocr_payload, headers={"Content-Type": "application/json"} ) if response.status_code != 200: error_msg = f"OCR服务返回错误状态码 {response.status_code}，文件: {file_data.file}" logger.error(error_msg) all_text_results.append(f"错误: {error_msg}") continue ocr_response = response.json() text_blocks = [] if "result" in ocr_response and "layoutParsingResults" in ocr_response["result"]: for layout in ocr_response["result"]["layoutParsingResults"]: if "prunedResult" in layout and "parsing_res_list" in layout["prunedResult"]: blocks = layout["prunedResult"]["parsing_res_list"] for block in blocks: content = block.get("block_content", "") if content: text_blocks.append(content) if text_blocks: file_result = "\n".join(text_blocks) all_text_results.append(file_result) logger.info(f"成功处理文件 {idx + 1}: {file_data.file}") else: logger.warning(f"文件 {file_data.file} 未提取到任何文本内容") all_text_results.append(f"警告: 文件 {file_data.file} 未提取到文本内容") except httpx.RequestError as e: error_msg = f"调用OCR服务时发生网络错误，文件: {file_data.file}，错误: {str(e)}" logger.error(error_msg, exc_info=True) all_text_results.append(f"错误: {error_msg}") except Exception as e: error_msg = f"处理文件时发生未知错误，文件: {file_data.file}，错误: {str(e)}" logger.error(error_msg, exc_info=True) all_text_results.append(f"错误: {error_msg}") final_result = "\n".join(all_text_results) return json.dumps({"result": final_result}, ensure_ascii=False) def create_starlette_app(mcp_server: Server, *, debug: bool = False) -> Starlette: sse = SseServerTransport("/messages/") async def handle_sse(request: Request): logger.info("收到SSE连接请求") try: async with sse.connect_sse( request.scope, request.receive, request._send, ) as (read_stream, write_stream): await mcp_server.run(read_stream, write_stream, mcp_server.create_initialization_options()) except Exception as e: logger.error(f"SSE处理出错: {str(e)}", exc_info=True) raise return Response() return Starlette( debug=debug, routes=[ Route("/sse", endpoint=handle_sse), Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message), ], ) def run_server(): import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='Run MCP SSE-based server') parser.add_argument('--host', default='127.0.0.1', help='Host to bind to') parser.add_argument('--port', type=int, default=8090, help='Port to listen on') args = parser.parse_args() mcp_server = mcp._mcp_server starlette_app = create_starlette_app(mcp_server, debug=True) logger.info(f"Starting SSE server on {args.host}:{args.port}") uvicorn.run(starlette_app, host=args.host, port=args.port) if __name__ == "__main__": run_server()

4.3 关键逻辑说明

• 异步HTTP客户端：使用httpx.AsyncClient提升并发性能
• 结构化日志输出：按日期切分日志文件，便于排查问题
• 错误容错机制：单个文件失败不影响整体流程
• 结果聚合策略：提取所有block_content字段并拼接返回

5. MCP Client 实现：构建HTTP中转服务

5.1 设计动机

由于Dify无法直接嵌入Python SDK，我们构建一个Flask应用作为MCP Client中转层，实现以下目标：

• 将Dify的HTTP请求转换为MCP标准调用
• 管理异步事件循环以支持协程操作
• 提供健康检查与工具发现接口

5.2 完整代码实现（QuickMcpClient.py）

import logging from logging.handlers import RotatingFileHandler import asyncio import json import os from typing import Optional from contextlib import AsyncExitStack from datetime import datetime import threading from mcp import ClientSession from mcp.client.sse import sse_client from anthropic import Anthropic from dotenv import load_dotenv from flask import Flask, request, jsonify from flask_cors import CORS # 日志设置 log_dir = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "logs") os.makedirs(log_dir, exist_ok=True) log_file = os.path.join(log_dir, f"QuickMcpClient_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.log") file_handler = RotatingFileHandler(log_file, maxBytes=50*1024*1024, backupCount=30, encoding='utf-8') file_handler.setLevel(logging.INFO) file_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setLevel(logging.INFO) console_handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')) logging.basicConfig(level=logging.INFO, handlers=[console_handler, file_handler]) logger = logging.getLogger("QuickMcpClient") app = Flask(__name__) CORS(app) class MCPClient: def __init__(self): self.session: Optional[ClientSession] = None self.exit_stack = AsyncExitStack() self.anthropic = Anthropic() self._streams_context = None self._session_context = None self._loop = None self._loop_thread = None async def connect_to_sse_server(self, base_url: str): try: self._streams_context = sse_client(url=base_url) streams = await self._streams_context.__aenter__() self._session_context = ClientSession(*streams) self.session = await self._session_context.__aenter__() await self.session.initialize() logger.info("连接成功，会话已初始化") return True except Exception as e: logger.error(f"连接服务器时出错: {str(e)}", exc_info=True) return False async def get_tools_list(self): try: if not self.session: logger.error("会话未初始化，请先连接到服务器") return None response = await self.session.list_tools() tools = response.tools tools_json = json.dumps( {"tools": [{"name": tool.name, "description": tool.description, "inputSchema": getattr(tool, 'inputSchema', None)} for tool in tools]}, indent=4, ensure_ascii=False ) logger.info(f"获取到 {len(tools)} 个工具") return json.loads(tools_json) except Exception as e: logger.error(f"获取工具列表时出错: {str(e)}", exc_info=True) return None async def call_tool(self, tool_name: str, tool_args: dict): try: if not self.session: logger.error("会话未初始化，请先连接到服务器") return None result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args) logger.info(f"工具 {tool_name} 执行成功") return result except Exception as e: logger.error(f"调用工具 {tool_name} 时出错: {str(e)}", exc_info=True) raise def _start_event_loop(self): asyncio.set_event_loop(self._loop) self._loop.run_forever() def run_async(self, coro): if self._loop is None: self._loop = asyncio.new_event_loop() self._loop_thread = threading.Thread(target=self._start_event_loop, daemon=True) self._loop_thread.start() future = asyncio.run_coroutine_threadsafe(coro, self._loop) return future.result(timeout=30) mcp_client = MCPClient() @app.route('/listTools', methods=['POST']) def list_tools(): data = request.get_json(force=True, silent=True) or {} base_url = data.get('base_url') if base_url and not mcp_client.session: success = mcp_client.run_async(mcp_client.connect_to_sse_server(base_url=base_url)) if not success: return jsonify({"status": "error", "message": "连接失败"}), 500 if not mcp_client.session: return jsonify({"status": "error", "message": "未连接"}), 400 tools_data = mcp_client.run_async(mcp_client.get_tools_list()) if tools_data is None: return jsonify({"status": "error", "message": "获取失败"}), 500 return jsonify({"status": "success", "data": tools_data}), 200 @app.route('/callTool', methods=['POST']) def call_tool(): data = request.get_json(force=True, silent=True) if not data: return jsonify({"status": "error", "message": "请求体不能为空"}), 400 base_url = data.get('base_url', 'http://127.0.0.1:8090/sse') tool_name = data.get('tool_name') tool_args = data.get('tool_args', {}) if not tool_name: return jsonify({"status": "error", "message": "缺少 tool_name"}), 400 if base_url and not mcp_client.session: success = mcp_client.run_async(mcp_client.connect_to_sse_server(base_url=base_url)) if not success: return jsonify({"status": "error", "message": "连接失败"}), 500 if not mcp_client.session: return jsonify({"status": "error", "message": "未连接"}), 400 result = mcp_client.run_async(mcp_client.call_tool(tool_name, tool_args)) if result is None: return jsonify({"status": "error", "message": "调用失败"}), 500 result_data = {} if hasattr(result, 'content'): content = result.content if isinstance(content, list) and len(content) > 0: first_content = content[0] if hasattr(first_content, 'text'): result_text = first_content.text try: result_data = json.loads(result_text) except json.JSONDecodeError: result_data = {"text": result_text} return jsonify({"status": "success", "data": result_data}), 200 @app.route('/', methods=['GET']) def index(): return jsonify({ "message": "QuickMcpClient Flask Server is running", "endpoints": ["/health", "/listTools", "/callTool"] }), 200 @app.route('/health', methods=['GET']) def health_check(): return jsonify({"status": "ok", "connected": mcp_client.session is not None}), 200 if __name__ == "__main__": load_dotenv() logger.info("启动 QuickMcpClient Flask 服务器...") app.run(host='0.0.0.0', port=8500, debug=True)

5.3 接口说明

6. 启动服务与Dify集成

6.1 启动命令

# 启动MCP Server python BatchOcr.py --host 127.0.0.1 --port 8090 # 启动MCP Client python QuickMcpClient.py

6.2 在Dify中配置自定义工具

1. 进入Dify → Tools → Create Custom Tool
2. 名称填写OCR Parser
3. 请求URL设置为http://mcp-client:8500/callTool
4. 参数示例：

   { "tool_name": "ocr_files", "tool_args": { "files": [ { "file": "http://localhost/mkcdn/ocrsample/test-1.pdf", "fileType": 0 } ] } }

5. 保存后可在Agent工作流中调用

7. 总结

本文详细介绍了如何将PaddleOCR-VL-WEB模型封装为MCP服务，并通过Flask中转层集成至Dify平台，实现了AI Agent对私有化OCR能力的动态调用。

该方案的核心价值在于：

• ✅安全可控：OCR服务运行于内网，数据不外泄
• ✅灵活扩展：新增工具只需在MCP Server端注册，无需修改Dify配置
• ✅标准化协议：遵循MCP规范，未来可对接其他Agent平台
• ✅高性能处理：支持批量文件解析，实测单页PDF解析时间低于2秒

随着AI Agent生态的发展，MCP将成为连接各类专业能力的标准桥梁。本文所展示的“PaddleOCR + MCP + Dify”组合，为企业构建自主感知的知识处理系统提供了可复用的工程范本。

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