MCP诞生时间并不长，但能在短时间内引发这么多关注，我想原因可能就来自于它连接“万物”的设计特殊性，像积木一样把各类AI能力拼装起来，合体成更强的Agent。

MCP充分考虑到了如今大模型应用开发中的痛点：碎片化、工具调用链固化以及安全与性能问题。

MCP架构图

举个例子：当我们在搭建AI知识库时，往往会遇到这些软件对于PDF文档或者文档中含有复杂表格&手写内容识别不准的情况。最后导致大模型出现幻觉，知识库答非所问，如果是企业知识库，错误的结果会影响员工判断，耽误企业的正常运营。

曾经我们需要找到各种【文档解析】的小模型，先完成文档的预处理，再送去给大模型识别和理解，形成知识库。

而现在，我们可以把文档解析的MCP Server嵌入Agent搭建工作流，创造出更多实用的Agent。下面我以近期上线的TextIn MCP Server为例，手把手演示一下！

01 功能介绍

当前TextIn MCP Server 已覆盖文字识别、文档解析、信息抽取等核心产品能力：

文字识别

从图像、Word 文档和 PDF 文件中识别文字。

文档解析

将图像、PDF 和 Word 文档转换为 Markdown。

文档抽取

智能、自动化地从文件中提取关键信息。

02 使用教程

登录 TextIn 工作台 https://cc.co/16YSTM（或点击页面下方蓝色的“阅读原文”），如果没有账户，请注册成为 TextIn 用户。

在 TextIn 工作台【账号与开发者信息】，可获得 APP ID 与 Secret Code。

请注意： x-ti-app-id 和 x-ti-secret-code 是您访问 TextIn API 的密钥，具有该账户的完全权限，请您妥善保管。

接下来我们就可以快速接入TextIn MCP Server了。首先选择任意支持 MCP 协议的客户端（如：Cursor、Claude、Cline），即可方便使用 TextIn MCP server，如下以 Cherry 平台为例：

1 安装 Cherry Studio

客户端下载链接：https://cherry-ai.com/

2 进入 Cherry 设置界面配置模型服务与 TextIn MCP Server

请配置您需要的大模型平台 API 密钥，以使用大模型功能。

添加一个新的 MCP 服务器，点击【编辑 MCP 配置】，打开【编辑 JSON】窗口。

NPX

{
  "mcpServers": {
    "textin-ocr": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@intsig/server-textin"
      ],
      "env": {
        "APP_ID": "<YOUR_APP_ID>",
        "APP_SECRET": "<YOUR_APP_SECRET>",
        "MCP_SERVER_REQUEST_TIMEOUT": "600000"
      },
      "timeout": 600
    }
  }
}

如右上角为感叹号，点击进入安装依赖即可；如图所示 TextIn MCP Server 可正常调用。

返回【对话助手】，在下栏【MCP 服务器】选中 TextIn。

3 开始使用

案例一：文件审核

使用 TextIn MCP Server + 大模型，基于信息抽取与分析能力，完成合同比对工作。

案例二：文件批量解析

使用 TextIn MCP Server 无代码批量解析文件。

03 写在最后

文档质量决定了大模型理解的上限。当你正在构建知识库或者搭建文档审核相关的Agent，可以考虑将TextIn MCP Server嵌入到你的搭建工作流中，成为你的文档处理引擎。

如何零基础入门 / 学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。