AlphaMoatによると、2026-09時点でpdf-parser-mineruのダウンロード数は3,034、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中3,708位、オフィス効率化では435件中272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 ↗ | 79 | 2608 | - | - |
| SkillHub ↗ | 260 | 3034 | 1 | — |
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。
pdf_to_markdown と pdf_to_json を提供し、文書構造、数式、表、画像を保持します。バックエンドは hybrid-auto-engine、pipeline、vlm-auto-engine から選択でき、OCR は多言語に対応します。ローカル導入には新しい Python 環境と十分なメモリ・ディスクが必要で、一部バックエンドは NVIDIA GPU または Apple Silicon を必要とします。パスはすべて絶対パスを使い、ページ番号はゼロから始まります。
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 | 3034 | — | 1 |
| 2026-08 | 2663 | +8.8% | 1 |
| 2026-07 | 2447 | +12.0% | 1 |
| 2026-06 | 2185 | +9.2% | 1 |
| 2026-05 | 2001 | — | - |
| 2026-03 | 1527 | — | - |
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: pdf-process-mineru description: PDF document parsing tool based on local MinerU, supports converting PDF to Markdown, JSON, and other machine-readable formats. --- ## Tool List ### 1. pdf_to_markdown Convert PDF documents to Markdown format, preserving document structure, formulas, tables, and images.
**Description**: Use MinerU to parse PDF documents and output in Markdown format, supporting OCR, formula recognition, table extraction, and other features.
**Parameters**:
- `file_path` (string, required): Absolute path to the PDF file
- `output_dir` (string, required): Absolute path to the output directory
- `backend` (string, optional): Parsing backend, options: `hybrid-auto-engine` (default), `pipeline`, `vlm-auto-engine`
- `language` (string, optional): OCR language code, such as `en` (English), `ch` (Chinese), `ja` (Japanese), etc., defaults to auto-detection
- `enable_formula` (boolean, optional): Whether to enable formula recognition, defaults to true
- `enable_table` (boolean, optional): Whether to enable table extraction, defaults to true
- `start_page` (integer, optional): Start page number (starting from 0), defaults to 0
- `end_page` (integer, optional): End page number (starting from 0), defaults to -1 meaning parse all pages
**Return Value**:
```json
{
"success": true,
"output_path": "/path/to/output",
"markdown_content": "Converted Markdown content...",
"images": ["List of image paths"],
"tables": ["List of table information"],
"formula_count": 10
}
```
**Examples**:
```bash
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
'{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output"}}'
# Use specific backend
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
'{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "backend": "pipeline"}}'
# Parse specific pages
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
'{"name": "pdf_to_markdown", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "start_page": 0, "end_page": 5}}'
```
---
### 2. pdf_to_json
Convert PDF documents to JSON format, including detailed layout and structural information.
**Description**: Use MinerU to parse PDF documents and output in JSON format, containing structured information such as text blocks, images, tables, formulas, etc.
**Parameters**:
- `file_path` (string, required): Absolute path to the PDF file
- `output_dir` (string, required): Absolute path to the output directory
- `backend` (string, optional): Parsing backend, options: `hybrid-auto-engine` (default), `pipeline`, `vlm-auto-engine`
- `language` (string, optional): OCR language code, such as `en` (English), `ch` (Chinese), `ja` (Japanese), etc., defaults to auto-detection
- `enable_formula` (boolean, optional): Whether to enable formula recognition, defaults to true
- `enable_table` (boolean, optional): Whether to enable table extraction, defaults to true
- `start_page` (integer, optional): Start page number (starting from 0), defaults to 0
- `end_page` (integer, optional): End page number (starting from 0), defaults to -1 meaning parse all pages
**Return Value**:
```json
{
"success": true,
"output_path": "/path/to/output.json",
"pages": [
{
"page_no": 0,
"page_size": [595, 842],
"blocks": [
{
"type": "text",
"text": "Text content",
"bbox": [x, y, x, y]
}
],
"images": [],
"tables": [],
"formulas": []
}
],
"metadata": {
"total_pages": 10,
"author": "Author",
"title": "Title"
}
}
```
**Examples**:
```bash
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
'{"name": "pdf_to_json", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output"}}'
# Use specific backend and language
python .claude/skills/pdf-process/script/pdf_parser.py \
'{"name": "pdf_to_json", "arguments": {"file_path": "/path/to/document.pdf", "output_dir": "/path/to/output", "backend": "hybrid-auto-engine", "language": "ch"}}'
```
---
## Installation Instructions
### 1. Install MinerU
```bash
# Update pip and install uv
pip install --upgrade pip
pip install uv
# Install MinerU (including all features)
uv pip install -U "mineru[all]"
```
### 2. Verify Installation
```bash
# Check if MinerU is installed successfully
mineru --version
# Test basic functionality
mineru --help
```
### 3. System Requirements
- **Python Version**: 3.10-3.13
- **Operating System**: Linux / Windows / macOS 14.0+
- **Memory**:
- Using `pipeline` backend: minimum 16GB, recommended 32GB+
- Using `hybrid/vlm` backend: minimum 16GB, recommended 32GB+
- **Disk Space**: minimum 20GB (SSD recommended)
- **GPU** (optional):
- `pipeline` backend: supports CPU-only
- `hybrid/vlm` backend: requires NVIDIA GPU (Volta architecture and above) or Apple Silicon
## Use Cases
1. **Academic Paper Parsing**: Extract structured content such as formulas, tables, and images
2. **Technical Document Conversion**: Convert PDF documents to Markdown for version control and online publishing
3. **OCR Processing**: Process scanned PDFs and garbled PDFs
4. **Multilingual Documents**: Supports OCR recognition for 109 languages
5. **Batch Processing**: Batch convert multiple PDF documents
## Backend Selection Recommendations
- **hybrid-auto-engine** (default): Balanced accuracy and speed, suitable for most scenarios
- **pipeline**: Suitable for CPU-only environments, best compatibility
- **vlm-auto-engine**: Highest accuracy, requires GPU acceleration
## Notes
1. **File Paths**: All paths must be absolute paths
2. **Output Directory**: Non-existent directories will be created automatically
3. **Performance**: Using GPU can significantly improve parsing speed
4. **Page Numbers**: Page numbers start counting from 0
5. **Memory**: Processing large documents may consume more memory
## Troubleshooting
### Common Issues
1. **Installation Failure**:
- Ensure using Python 3.10-3.13
- Windows only supports Python 3.10-3.12 (ray does not support 3.13)
- Using `uv pip install` can resolve most dependency conflicts
2. **Insufficient Memory**:
- Use `pipeline` backend
- Limit parsing pages: `start_page` and `end_page`
- Reduce virtual memory allocation
3. **Slow Parsing Speed**:
- Enable GPU acceleration
- Use `hybrid-auto-engine` backend
- Disable unnecessary features (formulas, tables)
4. **Low OCR Accuracy**:
- Specify the correct document language
- Ensure the backend supports OCR (use `pipeline` or `hybrid-*`)
## Related Resources
- MinerU Official Documentation: https://opendatalab.github.io/MinerU/
- MinerU GitHub: https://github.com/opendatalab/MinerU
- Online Demo: https://mineru.net/
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。
コマンドラインから Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs を操作します。
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。
テーマとスタイルから PPT 資料を自動生成するスキルです。
kdocs-cli で金山文档のクラウド文書を操作する公式スキルです。
自然言語の指示で PDF の指定ページを書き換える小さなツールです。
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。