报错核心原因是Python 版本与 PyTorch（torch）版本不兼容，且 docling-mcp 的依赖解析器找不到匹配的 torch 安装包，具体拆解如下：

1. 关键冲突点

• 你当前用的是Python 3.13（报错里的cp313是 Python 3.13 的 ABI 标签），而 PyTorch 目前没有为 Python 3.13 提供预编译包：
  • torch 2.2.2~2.4.1：无 Python 3.13 对应的 wheel 包；
  • torch 2.5.0+：无适配你 Mac 平台的 Python 3.13 包。
• docling-mcp 依赖特定版本的 torch，依赖解析器无法找到符合“Python 3.13 + 对应平台”的 torch 版本，因此抛出依赖解析失败的错误。

2. 解决方法

降级 Python 版本（最直接）

PyTorch 对 Python 3.13 的支持尚未完善，建议降级到Python 3.12（稳定兼容）：

1. 用 pyenv 安装 Python 3.12：

   # 安装 pyenv（若未安装）
   brew install pyenv
   # 安装 Python 3.12
   pyenv install 3.12.0
   open ~/.zshrc
   # pyenv 配置
   export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
   [[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
   eval "$(pyenv init -)"
   # 保存文件并刷新配置
   source ~/.zshrc
   
   # 切换当前终端使用 Python 3.12
   pyenv local 3.12.0
   # 验证（此时本地终端会显示Python 3.12.0）
   python --version 
   

2. 再次启动服务：

   uvx --from docling-mcp docling-mcp-server --transport sse
   

额外提示

Mac 系统下若使用 M1/M2/M3 芯片，需确保安装的 torch 是适配 Apple Silicon的版本，否则还会出现平台不兼容的报错。