当前位置: 首页 > news >正文

Office-PowerPoint-MCP-Server – 基于MCP的开源PPT生成与编辑工具

Office-PowerPoint-MCP-Server是什么

Office-PowerPoint-MCP-Server 是基于 Model Context Protocol(MCP)的开源工具,专门用在演示文稿的自动化创建和编辑。工具基于 python-pptx 库实现对 PowerPoint 文件的精细操作,支持从零开始创建新演示文稿或对现有文件进行修改。用户用自然语言指令或代码调用,支持轻松添加幻灯片、填充文本、插入图片、表格和图表等元素。支持与 AI 助手(如 Claude)无缝对接,降低使用门槛,提升工作效率。Office-PowerPoint-MCP-Server适用企业报告生成、数据分析展示、定制化演示文稿等多种场景,开源特性支持开发者根据需求进行定制,进一步扩展功能。

 

Office-PowerPoint-MCP-Server的主要功能

  • 完整处理Open XML演示文稿:支持对任何Open XML演示文稿(.pptx文件)及所有元素进行完整处理,包括读取、修改和保存。
  • 幻灯片操作:支持添加幻灯片、删除幻灯片、获取幻灯片信息。
  • 文本处理:填充文本占位符,例如创建带项目符号的幻灯片。添加文本框到幻灯片,调整文本字体大小和加粗。
  • 图像处理:在幻灯片中任意位置和大小添加图片。
  • 表格处理:在幻灯片中添加表格。
  • 形状处理:在幻灯片中添加自动形状(例如多边形、流程图形状等)。
  • 图表处理:在幻灯片中添加并操作柱状图、条形图、折线图和饼图。
  • 文档属性管理:支持访问和更改核心文档属性,例如标题和主题。

Office-PowerPoint-MCP-Server的技术原理

  • python-pptx 库:支持基于 python-pptx 库解析和操作 PowerPoint 文件(.pptx 格式)。基于 python-pptx 库生成新的 PowerPoint 文件或修改现有文件,保存为标准的 .pptx 格式。
  • MCP(Model Context Protocol):基于 MCP 协议与 AI 模型或其他工具进行交互。用户用自然语言指令或代码调用,将操作指令发送到服务器,服务器解析指令执行相应的操作。服务器接收到指令后,解析指令内容并调用 python-pptx 库中的相应方法,完成对 PowerPoint 文件的操作。
  • 自动化和集成:提供编程接口,支持用户基于代码批量生成和修改 PowerPoint 文件,特别适合自动化生产周期性报告。支持与 AI 助手(如 Claude)无缝对接,用户用自然语言指令完成复杂操作,降低使用门槛,提高工作效率。

Office-PowerPoint-MCP-Server项目地址

  • GitHub仓库:https://github.com/GongRzhe/Office-PowerPoint-MCP-Server

Office-PowerPoint-MCP-Server的应用场景

  • 企业报告自动化:自动生成月度、季度报告,填充数据、生成图表,节省时间,确保准确性和及时性。
  • 市场营销与品牌推广:快速创建品牌风格的演示文稿,灵活调整内容和设计,提升营销效果和品牌影响力。
  • 教育培训领域:生成标准化教学课件,灵活调整内容,提高教学质量和效率,提升在线学习体验。
  • 项目管理与团队协作:快速生成项目进度汇报和会议资料,促进团队沟通和协作,提高会议效率。
  • 个人学习与知识分享:整理学习笔记,制作知识分享和演讲演示文稿,提升学习效果和演讲吸引力。

安装这个步骤  一步一步操作

GitHub仓库:https://github.com/GongRzhe/Office-PowerPoint-MCP-Server

 

http://www.xdnf.cn/news/1202995.html

相关文章:

  • 基于AFLFast的fuzz自动化漏洞挖掘(1)
  • 【Linux系统】Ext2文件系统 | 软硬链接
  • 6种将iPhone照片传输到Windows 10电脑的方法
  • 最小二乘法拟合椭圆
  • 《Linux服务与安全管理》| samba服务器配置匿名模式
  • 嵌入式基础知识复习(7.28)
  • 未授权访问
  • C++ list 容器全解析:从构造到模拟实现的深度探索----《Hello C++ Wrold!》(16)--(C/C++)
  • window显示驱动开发—Direct3D 11 视频设备驱动程序接口 (DDI)
  • OpenLayers 综合案例-信息窗体-弹窗
  • 对于ui=f(state)的理解(react)
  • python毕业设计案例:基于python django的抖音数据分析与可视化系统,可视化有echarts,算法包括lstm+朴素贝叶斯算法
  • 【Datawhale夏令营】端侧Agent开发实践
  • 【Unity笔记】Unity Camera.cullingMask 使用指南:Layer 精准控制、XR 多视图与性能提升
  • [机缘参悟-236]:通过AI人工神经网络理解人的思维特征:惯性思维、路径依赖、适应性、不同场合不同言行、经验、概率、常规与特殊情形(正态分布)、环境适应性
  • 【linux】md5文件相似校验介绍与实战示例
  • 零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-项目实操
  • 设计模式(十七)行为型:迭代器模式详解
  • react前端样式如何给元素设置高度自适应
  • debian系统分卷是不会影响系统启动速度?
  • 内存分页机制分析在海外VPS系统的测试流程
  • C语言:20250728学习(指针)
  • 如何给电脑换个ip地址?电脑换ip几种方法
  • 从零开始的云计算生活——第三十七天,跬步千里,ansible之playbook
  • linux_centos7安装jdk8_采用jdk安装包安装
  • 电脑出现英文字母开不了机怎么办 原因与修复方法
  • 【Java EE】多线程-初阶-线程的状态
  • 云原生作业(haproxy)
  • 设计模式十二:门面模式 (FaçadePattern)
  • C++11之lambda及包装器