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news 2025/7/19 19:26:58

软文网站备案如何查询,抖音搜索排名优化,控制面板网站,成都专业vi设计公司一、项目背景本文分享一个基于 FastMCP 框架实现的文档处理服务，可实现 Word 文档（.docx）与 JSON 数据格式的双向转换。通过此服务，开发者可以轻松实现文档内容提取、结构化数据填充、样式模板复用等功能，适用于自动…

一、项目背景

本文分享一个基于 FastMCP 框架实现的文档处理服务，可实现 Word 文档（.docx）与 JSON 数据格式的双向转换。通过此服务，开发者可以轻松实现文档内容提取、结构化数据填充、样式模板复用等功能，适用于自动化报告生成、数据导入导出等场景。

二、核心代码解析

1. 服务端实现（`my_server.py`）

import json
from fastmcp import FastMCP
from wan_neng_copy_word import clone_document as word_to_dict
from wan_neng_copy_word_pro import clone_document
from wan_neng_copy_word import clone_document as get_para_style
from gen_all_styles import gen_all_stylesmcp = FastMCP(name="MyServer")# 基础问候工具
@mcp.tool
def greet(name: str) -> str:"""Greet a user by name."""return f"Hello, {name}!"# Word 转 JSON 工具
@mcp.tool
def word_to_json(word_path: str) -> str:"""Convert a word document to json."""body_s, body_p = word_to_dict(word_path)return json.dumps(body_p)# JSON 转 Word 工具
@mcp.tool
def json_to_word(word_path: str, json_data: str) -> str:"""Convert a json to word document."""try:body_ws, _ = get_para_style('demo_template.docx')except:gen_all_styles()body_ws, _ = get_para_style('demo_template.docx')body_s, _ = get_para_style(word_path)clone_document(body_s, json.loads(json_data), body_ws, 'cloned_example.docx')return 'cloned_example.docx'# 启动 MCP 服务
if __name__ == "__main__":mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=9000)

关键组件说明：

FastMCP：基于 MCP 协议的服务框架，提供工具注册与调用能力
wan_neng_copy_word 系列模块：实现 Word 文档解析与生成的核心逻辑
gen_all_styles：样式模板生成工具
双向转换逻辑：
- word_to_json：提取文档内容结构并序列化为 JSON
- json_to_word：应用模板样式生成新文档

2. 客户端测试代码

import asyncio
from fastmcp import Client# MCP 服务配置
config = {"mcpServers": {"document-service": {"url": "http://127.0.0.1:9000/mcp","transport": "streamable-http"}}
}# 创建客户端实例
client = Client(config)async def main():async with client:# 读取 JSON 数据with open("1.json", "r", encoding="utf-8") as f:body_p = f.read()# 调用 JSON 转 Word 工具result = await client.call_tool("json_to_word", {"word_path": "1.docx", "json_data": body_p})print(f"生成文档路径: {result}")if __name__ == "__main__":asyncio.run(main())

三、运行环境要求

Python 3.8+ 环境
依赖库安装：
```
pip install fastmcp python-docx
```
文件依赖：
- demo_template.docx（样式模板）
- 1.docx（输入文档）
- 1.json（结构化数据）

四、功能演示流程

启动服务：
```
python my_server.py
```
执行客户端测试：
```
python client_test.py
```
输出结果：
- 生成 cloned_example.docx 文档
- 验证文档内容与原始模板样式的一致性

五、应用场景

自动化报告生成：通过 API 动态填充数据到预设模板
文档结构分析：提取 Word 内容进行 NLP 处理
跨格式转换：作为其他格式（如 Markdown、HTML）转换的中间层
样式统一管理：基于模板批量生成标准化文档

六、注意事项

文件路径问题：确保工作目录包含所需模板文件

异常处理增强建议：

# 可扩展的异常处理示例
try:# 文件操作代码
except FileNotFoundError as e:return {"error": f"Missing file: {str(e)}"}
except json.JSONDecodeError:return {"error": "Invalid JSON input"}

性能优化方向：
- 添加缓存机制复用样式模板
- 支持异步文件读写
- 实现流式传输处理大文件

七、扩展建议

添加文件校验模块：

def validate_word_file(path):if not os.path.exists(path):raise ValueError("Template file not found")if not path.endswith('.docx'):raise ValueError("Invalid file format")