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Model Context Protocol (MCP) Server
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本MCP伺服器提供工具用於將非結構化文本轉換為結構化JSON數據,並使用可自訂模板。它可以根據帶有佔位符的JSON結構對文本進行分組,並從AI生成的文本中提取鍵值對,從而便利下游應用程序。
新增日期:
創建者:
Apr 07 2025
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開發者工具
研究與數據
知識與記憶
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Model Context Protocol (MCP) Server
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本MCP伺服器提供工具用於將非結構化文本轉換為結構化JSON數據,並使用可自訂模板。它可以根據帶有佔位符的JSON結構對文本進行分組,並從AI生成的文本中提取鍵值對,從而便利下游應用程序。
新增日期:
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Apr 07 2025
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開發者工具
研究與數據
知識與記憶
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概述
特徵與應用
常見問答
開發者
精選
Model Context Protocol (MCP) Server 是什麼?
MCP伺服器專門將自然語言文本轉換為結構化JSON數據。它包含如group-text-by-json的工具,該工具為AI生成提示,以根據帶有佔位符的JSON模板組織文本,還有text-to-json,該工具解析AI輸出以提取鍵值對。用戶可以定義靈活的模板,將嵌套結構和佔位符納入其中,從而精確地從複雜文本中提取數據。這一能力支持自動化數據采集、內容分析及與其他系統的集成,通過提供可靠的文本到JSON轉換,使其對從事非結構化文本數據工作的開發人員、數據科學家及AI研究人員尤為有用。
誰會使用 Model Context Protocol (MCP) Server?
開發人員
數據科學家
AI研究人員
如何使用 Model Context Protocol (MCP) Server?
步驟1:定義帶有佔位符的JSON模板
步驟2:使用`group-text-by-json`生成AI提示以對文本進行分組
步驟3:將提示發送給AI模型并接收分組文本的輸出
步驟4:使用`text-to-json`將AI輸出轉換為結構化的JSON數據
Model Context Protocol (MCP) Server 的核心特徵與益處
主要功能
根據JSON模板分組文本
使用AI從文本中提取結構化數據
支持帶有佔位符的嵌套JSON結構
優點
自動從非結構化文本中提取數據
支持靈活和複雜的JSON模板
便利將文本數據集成到下游應用程序中
Model Context Protocol (MCP) Server 的主要使用案例與應用
從文本文件中自動化數據采集
內容分析和摘要
為機器學習模型預處理文本
Model Context Protocol (MCP) Server 的常見問答
這能處理大量文本嗎?
支持哪些格式?
這個MCP的主要目的是什么?
group-text-by-json是如何工作的?
我可以使用嵌套的JSON結構嗎?
text-to-json的角色是什麼?
是否需要編程知識?
它適合實時應用程序嗎?
哪些AI模型是兼容的?
是否支持多語言?
開發者
omer-ayhan
@omer_ayhanDEV
in/omerayhandev
https://stackoverflow.com/users/17020862/%c3%96mer-ayhan
omer-ayhan
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