AlphaMoatによると、2026-09時点でMistral PDF OCRのダウンロード数は1,333、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,875位、オフィス効率化では435件中405位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 33 | 1202 | - | - |
| SkillHub ↗ | 159 | 1333 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
スキャン OCR、Markdown 変換、構造化抽出に対応します。文書は Mistral に送られ、出力は管理された場所に保存してください。異常応答で指定外に書き込む恐れがあり、mistralai の固定も必要です。 Python、MISTRAL_API_KEY、確認して固定した SDK が必要です。出力ファイル名が指定先を越えないよう修正・検証するまで書き出さないでください。ディレクトリ指定だけでは解決しません。不明な構造化項目は null とし、抽出品質を確認します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1333 | — | - |
| 2026-08 | 1129 | +9.4% | - |
| 2026-07 | 1032 | +17.7% | - |
| 2026-06 | 877 | +9.5% | - |
| 2026-05 | 801 | — | - |
| 2026-03 | 615 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: extracting-mistral-ocr description: >- Extracts text, tables, and images from PDFs (including scanned PDFs) using the Mistral OCR API. Use when user asks to OCR a PDF/image, extract text from a PDF, parse a scanned document, convert a PDF to Markdown, or extract structured fields from a document. compatibility: >- Requires network access and a MISTRAL_API_KEY environment variable. Expects Python 3.9+ and the mistralai package. allowed-tools: "Read,Write,Bash(python:*)" metadata:
author: generated-by-chatgpt
version: 0.1.0
api: mistral
default-model: mistral-ocr-latest
---
# Mistral OCR PDF extraction
## Quick start (default)
Run the bundled script to OCR a local PDF and write Markdown + JSON outputs:
```bash
python {baseDir}/scripts/mistral_ocr_extract.py --input path/to/file.pdf --out out/ocr
```
Output directory layout:
- `combined.md` (all pages concatenated)
- `pages/page-000.md` (per-page markdown)
- `raw_response.json` (full OCR response)
- `images/` (decoded embedded images, if requested)
- `tables/` (separate tables, if requested)
## Workflow
1. **Pick input mode**
- **Local PDF** (most common): upload via Files API, then OCR via `file_id`.
- **Public URL**: OCR directly via `document_url`.
2. **Choose output fidelity** (defaults are safe for RAG)
- Keep `table_format=inline` unless the user explicitly wants tables split out.
- Set `--include-image-base64` when the user needs figures/diagrams extracted.
- Use `--extract-header/--extract-footer` if header/footer noise hurts downstream search.
3. **Run OCR**
- Use `scripts/mistral_ocr_extract.py` to produce a deterministic on-disk artefact set.
4. **(Optional) Structured extraction from the whole document**
- If the user wants fields (invoice totals, contract parties, etc.), provide an annotation prompt.
- The OCR API can return a document-level `document_annotation` in addition to page markdown.
Example:
```bash
python {baseDir}/scripts/mistral_ocr_extract.py \
--input invoice.pdf \
--out out/invoice \
--annotation-prompt "Extract supplier_name, invoice_number, invoice_date (ISO-8601), currency, total_amount. Return JSON." \
--annotation-format json_object
```
## Decision rules
- **If the PDF is local and not publicly accessible**, upload it (the script does this automatically).
- **If the PDF URL is private or requires authentication**, do not pass it as `document_url`; upload instead.
- **If output quality is critical**, prefer `table_format=html` for downstream parsing over brittle regex.
## Common failure modes
- **Missing `MISTRAL_API_KEY`**: set it in the environment before running.
- **URL OCR fails**: the URL likely is not publicly accessible; upload the file.
- **Large files**: upload supports large files, but very large PDFs may need page selection (`--pages`) or batch processing.
## References
- API + parameters: `references/mistral_ocr_api.md`
- Output mapping rules (placeholders to extracted images/tables): `references/output_mapping.md`
- Example annotation prompts for common document types: `references/annotation_prompts.md`
MCP 経由で Tencent Docs の文書を作成、編集、管理するための手順書です。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
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PDFと画像の文字抽出は本文、表、スキャンページの読取りをテキストに整理します。
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。