企业发票OCR识别MCP服务器

基于ModelScope生态构建的专业企业发票OCR识别MCP服务器，为企业财务数字化提供智能化解决方案。

🚀 产品特性

• 标准化接入：符合MCP协议规范，无缝集成各类AI应用
• 专业发票识别：支持13种主流发票类型，准确率达99%+
• 结构化输出：自动提取发票关键信息，输出标准JSON格式
• 企业级服务：支持批量处理，满足大规模业务需求

📋 支持的发票类型

• 01: 增值税专用发票
• 02: 机动车增值税专用发票
• 03: 增值税普通发票
• 04: 增值税电子普通发票
• 05: 增值税普通发票（卷式）
• 06: 增值税普通发票（通行费）
• 07: 二手车发票
• 08: 增值税电子专用发票
• 09: 数电发票（增值税专用发票）
• 10: 数电发票（普通发票）
• 11: 数电发票（航空运输电子客票行程单）
• 12: 数电发票（铁路电子客票）
• 13: 区块链发票（支持深圳、北京和云南地区）

🛠️ 安装指南

环境要求

• Python 3.8+
• ModelScope账号和API Token
• 至少4GB内存
• GPU支持（推荐）

快速安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/wuyonghui0810/invoice-ocr-mcp.git
cd invoice-ocr-mcp

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加你的 ModelScope API Token

Docker部署

# 构建镜像
docker-compose build

# 启动服务
docker-compose up -d

📖 使用指南

MCP客户端集成

import asyncio
from mcp.client.session import ClientSession
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    async with stdio_client(["python", "src/invoice_ocr_mcp/server.py"]) as streams:
        async with ClientSession(streams[0], streams[1]) as session:
            await session.initialize()
            
            # 识别单张发票
            result = await session.call_tool(
                "recognize_single_invoice",
                {"image_data": "base64_encoded_image_data"}
            )
            print("识别结果:", result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

批量处理

# 批量识别发票
result = await session.call_tool(
    "recognize_batch_invoices",
    {
        "images": [
            {"id": "invoice1", "image_data": "base64_data1"},
            {"id": "invoice2", "image_data": "base64_data2"}
        ],
        "parallel_count": 3
    }
)

🔧 配置说明

{
  "mcpServers": {
    "invoice_ocr_mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["node", "start-python.js"],
      "env": {
      }
    }
  }
}

🔧 配置说明

主要配置文件位于 configs/ 目录：

• models.yaml: ModelScope模型配置
• server.yaml: 服务器配置
• logging.yaml: 日志配置

详细配置说明请参考 部署指南

📊 性能指标

• 识别准确率: >99%
• 处理速度: 单张发票<3秒
• 并发支持: 支持多线程并行处理
• 服务可用性: >99.9%

🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证开源。

📞 技术支持

如有问题，请通过以下方式联系：

• GitHub Issues
• 邮箱: [email protected]

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