一个AI驱动的动态文档生成服务，可将文本转换为设计精美的图片。
Project description
DocGenius - AI驱动的动态文档生成服务
DocGenius 是一个基于模型上下文协议（MCP）的智能服务，能够接收用户的自然语言指令和文本内容，自主选择合适的文档模板，将文本内容渲染成设计精美的HTML，并输出为图片。
🚀 特性
- 动态模板发现: AI能够自动扫描并发现可用的文档模板
- 智能模板选择: 根据用户需求自动选择最合适的模板
- 多种模板支持: 支持简历、知识卡片等多种文档类型
- 高质量渲染: 使用Playwright进行精确的HTML到图片转换
- 按模板分类存储: 自动按模板类型组织输出文件
- 基于FastMCP: 使用现代化的MCP框架构建
📁 项目结构
card-creator-mcp/
├── templates/ # 模板文件目录
│ ├── resume.md # 简历模板
│ └── knowledge_card.md # 知识卡片模板
├── pic/ # 输出图片目录（自动创建）
├── main_service.py # 主服务文件
├── requirements.txt # 项目依赖
└── README.md # 项目文档
🛠️ 安装方式
方式一：使用 uvx 直接运行（推荐）
无需本地安装，直接运行最新版本：
# 直接运行服务
uvx docgenius-service
# 或使用简化命令
uvx --from docgenius-service docgenius
方式二：pip 安装
# 安装到本地环境
pip install docgenius-service
# 运行服务
docgenius-service
# 或
docgenius
方式三：开发模式
如果你需要修改源码：
git clone <repository-url>
cd docgenius-service
pip install -e .
playwright install chromium # 首次安装需要
docgenius-service
⚙️ 配置选项
环境变量
DocGenius 支持通过环境变量进行配置：
DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR: 自定义模板文件夹路径（可选）
设置方式：
-
使用 .env 文件（推荐）：
# 在当前目录创建 .env 文件 echo "DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR=/path/to/your/templates" > .env docgenius-service
-
命令行设置：
# Windows PowerShell $env:DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR="D:\path\to\templates" ; docgenius-service # Linux/macOS DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR=/path/to/templates docgenius-service
MCP 客户端配置
如果你使用 MCP 客户端（如 Claude Desktop），可以在 mcp.json 中配置：
{
"mcpServers": {
"docgenius": {
"command": "uvx",
"args": ["docgenius-service"],
"env": {
"DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR": "/path/to/your/custom/templates"
}
}
}
}
或者使用本地安装的版本：
{
"mcpServers": {
"docgenius": {
"command": "docgenius-service",
"env": {
"DOCGENIUS_TEMPLATES_DIR": "/path/to/your/custom/templates"
}
}
}
}
🎯 可用工具
1. list_available_templates()
列出所有可用的文档模板。
返回: 包含模板名称和描述的列表
2. get_template_details(template_name: str)
获取指定模板的详细信息，包括元数据和提示词。
参数:
template_name: 模板名称
返回: 包含模板详细信息的字典
3. save_html_file(html_content: str, template_name: str, file_name: str)
将HTML内容保存为本地文件。
参数:
html_content: HTML代码字符串template_name: 使用的模板名称file_name: 输出文件名（不含扩展名）
返回: 保存的HTML文件的绝对路径
4. create_image_from_html_file(html_file_path: str, width: int, height: int)
读取本地HTML文件并将其渲染为JPG图片。
参数:
html_file_path: HTML文件的路径width: 图片宽度height: 图片高度
返回: 生成的JPG图片文件的绝对路径
📋 模板格式
模板文件采用Markdown格式，包含YAML Frontmatter：
---
description: "模板描述"
width: 800
height: 600
---
这里是提示词内容，使用 {user_text} 作为用户输入的占位符。
🔧 技术栈
- FastMCP: MCP服务框架
- Playwright: 无头浏览器自动化
- python-frontmatter: YAML frontmatter解析
- aiofiles: 异步文件操作
📝 使用示例
完整的工作流程
# 1. 列出可用模板
templates = await client.call_tool("list_available_templates")
# 2. 获取模板详情
details = await client.call_tool("get_template_details", {"template_name": "resume"})
# 3. 保存HTML文件
html_path = await client.call_tool("save_html_file", {
"html_content": "<html>...</html>",
"template_name": "resume",
"file_name": "my_resume"
})
# 4. 生成图片
image_path = await client.call_tool("create_image_from_html_file", {
"html_file_path": html_path,
"width": 827,
"height": 1169
})
快速测试
运行服务后，文件将保存在当前工作目录的 pic/ 文件夹中，按模板类型自动分类：
当前目录/
├── pic/
│ ├── resume/
│ │ ├── my_resume.html
│ │ └── my_resume.jpg
│ └── knowledge_card/
│ ├── my_card.html
│ └── my_card.jpg
🚧 开发状态
该项目目前处于 2.0.2 版本，具备以下特性：
- ✅ 支持
uvx一键运行 - ✅ 智能模板路径解析
- ✅ 环境变量配置支持
- ✅ 分离式工具设计（HTML保存 + 图片生成）
- ✅ 完整的 MCP 客户端配置支持
- ✅ 跨平台兼容（Windows/Linux/macOS）
更新日志：
- v2.0.2: 修复 uvx 运行问题，包含模板文件
- v2.0.1: 添加 docgenius-service 命令支持
- v2.0.0: 重构为标准 Python 包，支持 uvx 分发
📄 许可证
本项目采用MIT许可证开源。
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- Size: 11.1 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.1
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
4560243bce4c144b6a4f611e6bd28e3f23c785a6899d660dd5b1f43b7c0942da
|
|
| MD5 |
e259ec91709ae585c6eca2e882094de4
|
|
| BLAKE2b-256 |
6d95fbfca053434c336da6d7297c6b10af785aa2c357476d9df3dffa24b899c7
|
File details
Details for the file docgenius_service-2.0.3-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: docgenius_service-2.0.3-py3-none-any.whl
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- Size: 9.4 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.1
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
f194d6d994b387ce6876eb95200e3a513c173a24dc7b3663fce446902658a7e2
|
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| MD5 |
02ddb25f1d380311c348817f45fdb3c2
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a5c46eabe97cf32df47f0c38e126ca4a550dc3d8b1392767fcf3acb9821551eb
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