flexorch-mcp

Convert unstructured business documents (PDF, DOCX, invoices, contracts, payroll sheets) into structured, LLM-ready datasets with automatic classification…

От сообществаРаботаетНужен API-ключГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Document.Process: Submit a document for processing — Step 1 of 5. Returns job_id immediately; poll job.status until completed.
  • Job.Status: Poll a job until it finishes — Step 2. Call every 3-5s until status is completed or failed.
  • Job.Result: Read structured fields extracted from a completed document — Step 3.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Нужен API-ключ из настроек сервиса

Convert unstructured business documents (PDF, DOCX, invoices, contracts, payroll sheets) into structured, LLM-ready datasets with automatic classification, field extraction, PII masking, and quality scoring.

6 async tools:

  • process_document — submit document for processing
  • get_job_status — poll until complete
  • get_extraction_result — read structured fields + quality grade
  • build_dataset — package records into a named dataset
  • export_dataset — download as JSONL, RAG, CSV, or Markdown
  • search_documents — keyword + semantic search across datasets

Requires: FlexOrch API key — get one at app.flexorch.com/settings

Как подключить

Как подключить flexorch-mcp к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://flexorch-mcp--developer-ty82.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить flexorch-mcp к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://flexorch-mcp--developer-ty82.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить flexorch-mcp к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://flexorch-mcp--developer-ty82.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (8)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

document.processSubmit a document for processing — Step 1 of 5. Returns job_id immediately; poll job.status until completed.
job.statusPoll a job until it finishes — Step 2. Call every 3-5s until status is completed or failed.
job.resultRead structured fields extracted from a completed document — Step 3.
dataset.buildPackage extracted records into a dataset for export — Step 4. Returns job_id; poll job.status until completed.
dataset.searchSearch across all indexed FlexOrch datasets by keyword or semantic meaning.
dataset.exportDownload all records from a built dataset as text — Step 5, final step.
dataset.indexTrigger semantic indexing for a dataset (Pro+ plan required). Must be called before dataset.chunks. Indexing is idempotent and typically completes in 10–60 seconds.
dataset.chunksRetrieve LangChain/LlamaIndex-ready text chunks from an indexed dataset (Pro+ plan required). Dataset must be indexed first via dataset.index.