Casos de uso
01Respuesta rápida
Apunta process_document (2 credits) a una URL o a un archivo PDF para obtener texto, secciones y metadatos, y luego pasa ese texto a extract_with_llm (3 credits) con un esquema JSON para recuperar campos tipados. Unos 5 credits por documento, y la extracción usa por defecto un modelo local de Ollama, así que el contenido se queda en tu máquina.
02El planteamiento
Los números críticos viven dentro de PDFs: informes anuales, listas de precios, expedientes regulatorios, artículos de investigación. Copiarlos a mano no escala, y las librerías genéricas de PDF devuelven un muro de texto sin ninguna estructura que puedas consultar.
process_document de CrawlForge extrae texto, secciones y metadatos de una URL o de un archivo PDF, y extract_with_llm convierte ese texto en la forma JSON exacta que pediste -- ejecutándose por defecto contra Ollama local, así que el contenido de los documentos nunca sale de tu máquina.
03En código
1// Pull structured fields out of a PDF report2const doc = await mcp.process_document({3 source: "https://example.com/2026-annual-report.pdf",4 sourceType: "pdf_url",5 options: { extractText: true, extractMetadata: true },6});7 8// Ask for exactly the fields you need, as JSON9const fields = await mcp.extract_with_llm({10 content: doc.text,11 prompt: "Extract fiscal year, revenue, operating margin, and headcount.",12 schema: {13 type: "object",14 properties: {15 fiscalYear: { type: "string" },16 revenue: { type: "string" },17 operatingMargin: { type: "string" },18 headcount: { type: "number" },19 },20 },21});22 23console.log(doc.metadata.pageCount);24console.log(fields.data);04El pipeline
05Preguntas
04
Apunta process_document a la URL o al archivo PDF para obtener texto, secciones y metadatos, y luego envía ese texto a extract_with_llm con un esquema JSON que describa los campos que quieres. Recuperas JSON tipado en lugar de un muro de texto.
No. process_document acepta una URL o una ruta de archivo local mediante sourceType —url, pdf_url, file o pdf_file— y opciones como pageRange y maxPages te permiten procesar solo las páginas que te interesan.
extract_with_llm usa por defecto un modelo local de Ollama, así que el contenido de los documentos nunca sale de tu máquina. Pasa provider openai o anthropic con la API key correspondiente cuando prefieras un modelo en la nube.
Unos 5 credits por documento: 2 de process_document y 3 de extract_with_llm. El nivel gratuito de 1,000 credits cubre aproximadamente 200 documentos, suficiente para validar el pipeline contra un archivo real antes de mejorar tu plan.
06Sigue explorando
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