FlexOrch

io.github.dev-flexorch由 GitHub 帳號 dev-flexorch 發布v0.1.2更新於 Oct 24, 2026

Classify documents, extract structured fields, mask PII, export JSONL/RAG datasets for AI agents.

已驗證STDIO僅桌面檔案與儲存知識與記憶資料與分析

概覽

AI 產生的概覽

FlexOrch 的 MCP 代理，讓助理處理文件、擷取結構化欄位、遮蔽 PII，並匯出 JSONL 或 RAG 資料集。

可以做什麼
  • 上傳並處理文件（PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML、XML、EML、JPG、PNG、TIFF），也可重新排入已上傳的文件
  • 輪詢處理工作狀態，並從已完成的工作取得結構化擷取欄位
  • 依已完成的執行建立資料集，並匯出為 JSONL、CSV、JSON、XML、MD 或 RAG 分段
  • 為資料集建立語意向量索引並分頁取得可供 RAG 使用的文字分段（Pro 以上方案）
適用情境
適合想讓助理不必寫程式，就能把發票、表單等文件轉成結構化資料與可供大型語言模型使用的資料集，特別是為微調或 RAG 做準備的情境。
執行需求
本機 Python 套件（需 Python 3.10+），以 stdio 執行，可在 Claude Desktop、Cursor 或 Codex 中設定。需要 FlexOrch 帳號與 API 金鑰，透過環境變數 FLEXORCH_API_KEY 提供；需要連線至 FlexOrch API 的網路存取。
安裝前請注意
文件內容會上傳到 FlexOrch 的代管基礎設施處理，資料會離開本機。每處理一份文件會消耗方案額度，語意搜尋、索引與分段取得需要 Pro 或更高方案。API 金鑰屬機密資訊，從 FLEXORCH_API_KEY 讀取。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 FlexOrch，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

flexorch-mcp

[smithery badge] [PyPI version] [CI] [License: MIT] [Python 3.10+] [flexorch-mcp MCP server] [Glama score]

MCP server for FlexOrch — SDK for machines.

Connect Claude and other MCP-compatible agents to the FlexOrch document intelligence pipeline. Process documents, extract structured data, detect PII, and export LLM-ready datasets — all through natural language tool calls.

What this is

flexorch-mcp is a thin proxy that exposes the FlexOrch API as MCP tools. All processing happens on FlexOrch's managed infrastructure. A FlexOrch account and API key are required.

For humans writing code: use flexorch-sdk (Python) or flexorch-sdk-js (TypeScript).
For agents: use this package.

Tools

ToolDescription
document.processUpload and process a document (PDF, DOCX, TXT, XLSX, HTML, XML, EML, JPG, PNG, TIFF)
document.reprocessRe-queue an already-uploaded document through the pipeline
job.statusPoll a processing job until completed or failed
job.resultGet structured extracted fields from a completed job
dataset.buildBuild a structured dataset from a completed execution
dataset.searchSemantic search across indexed datasets (Pro+)
dataset.exportExport a dataset as JSONL, CSV, JSON, XML, MD, or RAG (LangChain/LlamaIndex chunks)
dataset.indexTrigger semantic vector indexing for a dataset (Pro+)
dataset.chunksRetrieve paginated RAG-ready text chunks from an indexed dataset (Pro+)

Installation

bash
pip install flexorch-mcp

Requires Python 3.10+.

Configuration

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config file (create it if it doesn't exist):

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
json
{  "mcpServers": {    "flexorch": {      "command": "flexorch-mcp",      "env": {        "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here"      }    }  }}

Cursor

Add to your Cursor MCP config:

json
{  "flexorch": {    "command": "flexorch-mcp",    "env": {      "FLEXORCH_API_KEY": "dfx_your_key_here"    }  }}

OpenAI Codex

Add to ~/.codex/config.toml:

toml
[mcp_servers.flexorch]command = "uvx"args = ["flexorch-mcp"]
[mcp_servers.flexorch.env]FLEXORCH_API_KEY = "dfx_your_key_here"

Get your API key from app.flexorch.com/settings.

Verify connection

bash
flexorch-mcp --check# → FlexOrch API key: dfx_xxx*** ✓# → Connection: OK (api.flexorch.com)# → Plan: Starter (1,200 credits/mo)# → Tools: 9 registered

Example agent workflow

User: "Process this invoice and export it as JSONL for fine-tuning."
Agent:  1. document.process(file_url="https://...")   → job_id: 1234  2. job.status(1234)                           → completed, execution_id: 567  3. job.result(567)                            → vendor, total, date, PII masked  4. dataset.build(execution_id=567)            → job_id: 1235  5. job.status(1235)                           → completed, dataset_id: 89  6. dataset.export(89, format="jsonl")         → inline JSONL content

Plan limits

All FlexOrch plan limits apply to MCP tool calls. Credits are consumed per document processed.

PlanCredits/moSemantic search
Trial1,200 (30 days)—
Starter1,200—
Pro6,000✓
EnterpriseCustom✓

Security

  • API key is read from the FLEXORCH_API_KEY environment variable — never passed as a tool argument
  • No data is stored or cached by this server — stateless proxy
  • PII masking is applied by FlexOrch's pipeline before results are returned
  • All communication with api.flexorch.com uses HTTPS

Related

License

MIT — see LICENSE.

來源：README.md，提交 2276a4b

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v0.1.2最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分