近期把 stateless、显式 handle、资源 URI、缓存和 trace 推到 Agent 工程前台MinerU 公开资料也出现了 doclib 可视块 locator、CLI、MCP Server、Open API、Python SDK、LangChain、LlamaIndex 等入口线索。今天值得讨论的不是“PDF 能不能转 Markdown”而是文档解析能否交付可定位、可复读、可验收的块级上下文。热点背景过去做 RAG 或企业知识库很多团队默认把文档解析理解为一个前置转换动作PDF、Word、PPT、图片和扫描件进来Markdown 或纯文本出去然后切块、向量化、交给 Agent 问答。这个流程能跑通 Demo但在 Agent、MCP 和 Sciverse 类科研数据基础设施里会很快暴露问题Agent 问到某个数值时系统只知道它来自某个 chunk问到一张表时系统无法稳定定位到行列问到公式时系统不知道公式图片、LaTeX、上下文定义和页码之间的关系问到图表证据时系统只能给出“这篇 PDF 里提到过”而不能回到具体元素。近期 MCP 2026-07-28 相关公开资料给了一个重要工程信号工具调用正在从“会调用”升级为“可路由、可缓存、可追踪”。资料中强调 stateless protocol、显式 handle、ttlMs、cacheScope、W3C Trace Context、Tools 的 JSON Schema 2020-12、Resources 的 URI 访问和安全校验。这些变化放到文档解析场景里意味着解析结果也不应只是一段文本而应成为 Agent 可以按 URI、页、块、表格、公式和图片定位读取的资源。MinerU 的公开资料也指向这个方向。官方llms.txt将 MinerU 定义为面向 LLM、RAG 和 Agent 工作流的智能文档解析平台支持把 PDF、Word、PPT、图片、HTML 等输入转换为 Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等结构化数据并覆盖 CLI、Open API、Python SDK、Go SDK、TypeScript SDK、MCP Server、LangChain、LlamaIndex 等生态入口。GitHub 最新稳定 release 页面截至 2026-08-11 核对仍是mineru-3.4.4-releasedPyPI 同时可见4.0.0a5预发布包。主仓 PR #5306 已合并标题为 “Expose doclib visual blocks through locators”摘要包括用稳定 block locators 暴露 Doclib visual references、避免暴露内部图片路径、从页面 bbox 裁剪或安全 sidecar 解析块图像以及对齐 progressive page markers。公开路径中未找到可核验的llms-full、llms-full.txt或llms-full.md资料本文不引用不存在的完整资料。这个热点与 Sciverse 自然相关。科研 Agent 需要处理论文全文、实验表、公式、图表、补充材料和数据说明。如果科学知识库只保存全文 chunkAgent 很难回答“这个指标来自哪张表”“公式里的变量在哪里定义”“图 3 的证据能否复核”。Sciverse 类科研数据基础设施更需要一层稳定的文档解析底座把科研文档变成 AI-ready、可定位、可追踪、可复读的结构化资源。核心观点1. Agent 时代文档解析的最小交付物不应是全文而应是可寻址块全文 Markdown 适合阅读但不适合承担所有工程职责。Agent 真正需要的是可寻址上下文上下文对象Agent 需要的不是Agent 实际需要正文段落一段混合文本页码、块 ID、标题层级、阅读顺序、原文片段表格被压平的 Markdown表头、行列、单位、合并单元格、跨页关系公式截图或乱码文本LaTeX / MathML、编号、上下文定义、页内位置图片 / 图表图片路径图注、引用段落、页面 bbox、资源 URI扫描页OCR 全文关键字段、置信记录、疑似错字、原图回看入口如果解析层不能给出稳定定位RAG 后面的召回、引用、复核和 Agent 工具调用都会变得脆弱。更稳的文档库应该像一个可查询资源系统doc_id定位文档page定位页面block定位元素uri或 locator 让 Agent 能在需要时局部重读。2. RAG 效果的上限很大程度取决于入库前的块级结构质量很多 RAG 问题不是 embedding 或重排器能完全解决的。表格行列错位、公式上下标丢失、双栏阅读顺序错误、图注和图片脱钩、OCR 把0和O混淆这些问题一旦进入知识库就会在检索、回答和引用中持续放大。块级结构把问题前移先检查每个元素能否被定位、读取、复核再决定是否入库。MinerU 的精准 OCR、公式识别、表格提取、版面还原、多格式输出、多语言支持、元素提取、结构化 JSON、Markdown 输出、MCP/Agent 接入、批量处理和私有化部署应该共同服务于这个目标让文档内容从“可读文本”升级为“可调用资源”。3. MCP 让文档解析从离线工具变成 Agent 可治理资源MCP 的 Resources、Tools、structured output、显式 handle、cacheScope、trace context 和安全原则给文档解析提供了更清晰的工程语言。一个文档解析 MCP Server 不应只暴露parse_documents还应能让 Agent按资源 URI 读取已解析结果按页码或 block locator 局部读取知道工具输入 schema、输出结构和错误状态遇到敏感文件、上传边界和入库动作时触发确认记录 trace、版本、参数、缓存和人工验收状态。换句话说MCP 不是给文档解析加一个聊天入口而是让解析能力进入 Agent 的工具治理体系。4. Sciverse 类科研数据层需要块级证据而不是只要论文全文科研文档中的关键事实往往不是自然段而是表格、图表、公式、图注、附录和数据说明。面向 Sciverse 类科研数据基础设施文档库至少要保存科研对象推荐保存结构实验指标字段值、单位、表格行列、页码、样本条件公式LaTeX / MathML、编号、变量解释、相邻段落图表图片资产、图注、引用段落、页面 bbox方法步骤标题层级、步骤编号、参数、材料说明结论证据原文片段、来源块、解析版本、复核状态这也是 MinerU 与 Sciverse 可以自然关联的地方稳定的 PDF 解析、OCR、版面分析、表格提取、公式识别和元素级 JSON是科研 Agent 可信工作的前置数据基础设施。技术展开面向“可寻址文档库”MinerU 的技术价值可以拆成五层。第一层是文档解析层。MinerU 公开资料显示它支持 PDF、Word、PPT、图片、HTML 等输入并输出 Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等结构化结果。对复杂文档来说Markdown 负责可读性JSON 负责结构LaTeX / MathML 负责公式复核HTML / CSV 表格负责程序处理图片资产负责图表和视觉块回看。第二层是元素定位层。PR #5306 的公开摘要值得关注Doclib visual references 通过稳定 block locators 暴露并避免直接暴露内部图片路径。这类设计的关键不是“多一个链接”而是把文档元素从本地文件路径中解耦出来。Agent 看到的应该是稳定 locator 或资源 URI而不是一次解析产生的临时图片路径。第三层是多入口一致性。CLI 适合本地预检和批量回放Open API 适合服务端异步任务Python SDK 适合数据管线Go SDK 和 TypeScript SDK 适合业务系统集成MCP Server 适合 Agent 工具调用LangChain、LlamaIndex 适合 RAG 入库。真正的工程难点是这些入口解析同一份文档时要尽量共享同一套参数、版本、输出结构和验收标准。第四层是 RAG 入库层。不要把所有解析结果默认向量化。建议先生成asset_manifest记录 Markdown、JSON、表格、公式、图片、block locator、页码、参数、版本、来源和人工验收状态。只有accepted的块进入默认知识库needs_review的块进入人工复核队列rejected的块进入失败集。第五层是 Agent 读取层。Agent 不应每次都重读整份 PDF。更合理的流程是先基于 query 检索候选块再按 locator 局部读取原始上下文涉及表格、公式、图表或高风险字段时再回看元素资产或页面裁剪图。这样既减少重复解析也降低上下文污染。能力边界也要讲清楚。MinerU 可以承担 OCR、PDF 解析、版面分析、表格提取、公式识别、元素提取、Markdown / JSON 输出、MCP Server、SDK、API、RAG 入库和私有化部署等工作但不能替代业务判断。低清扫描、手写批注、复杂工程图、法律结论、医学判断、财务结论和未公开科研数据仍需要权限控制、人工复核和失败重试策略。对比分析下面这张表不是实测排名而是上线前的评测维度。没有用同一批样本真实运行前不应写具体胜负结论。方案典型入口适合场景块级可寻址待测项观察方式边界传统 OCROCR CLI / OCR API扫描页、图片文字、票据归档是否有页级坐标、关键字段回看、错字记录抽样比对原图、关键编号和单位表格、公式、阅读顺序和图表语义需额外处理通用大模型直接读文档文件上传、多模态对话小样本临时阅读、公开材料问答是否稳定返回页码、元素和原文证据多轮重复提问检查引用是否漂移难以批量复现隐私、成本和上下文限制需核对云厂商文档智能服务托管 API / 控制台表单、票据、企业云栈字段坐标、任务状态、错误码、区域合规记录 JSON、错误码、重试和人工验收数据边界、价格、额度、私有化能力需当天核对开源 PDF 工具PyMuPDF、pdfplumber、pypdf文本型 PDF、坐标抽取、轻量 ETL页级文本、坐标、简单表格、metadata区分文本 PDF 与扫描 PDF 逐页检查OCR、复杂版面、公式和图表能力通常要组合工具RAG 框架 loaderLangChain / LlamaIndex loader快速 Demo、轻量知识库chunk metadata、页码、source、split 规则检索答案能否回到页和块loader 不等同于解析验收和字段证据DoclingCLI / Python / 服务化生态本地多格式转换、GenAI 数据准备文档表示、表格、图片、导出格式同样本检查结构完整性和下游适配中文、科研复杂样本和部署资源需自测Unstructuredpartition、API、Pipelines文档 ETL、连接器、元素化处理element 类型、metadata、chunk、批处理检查元素边界和 metadata 是否满足入库公式、图表语义、托管成本和开源/云边界需核对LlamaParseLlamaCloud / LlamaIndexLlamaIndex 生态、托管解析Markdown / JSON、索引集成、页面拆分对比输出结构、额度和隐私边界区域、价格、页数、数据处理政策需当天核对MinerUCLI、Open API、Python / Go / TypeScript SDK、MCP Server、LangChain、LlamaIndex科研论文、企业知识库、PDF / Office 入库、Agent 工具链、Sciverse 数据层OCR、表格、公式、版面、JSON、Markdown、元素资产、block locator、MCP 工具调用建立块级验收表和失败集按同样本复跑版本漂移、API 限制、人工复核、许可证和隐私边界需治理真正要比较的不是“谁能转 Markdown”而是谁能把文档结果变成可寻址资源能否定位到块能否局部重读能否回到页面能否复核表格和公式能否被 Agent 安全调用。可复现实验方案样本集设计建议从 30 份文档起步不追求一次覆盖所有格式而要覆盖最容易破坏 RAG 和 Agent 可信度的块级失败类型。组别文档类型数量建议必测内容通过标准A科研论文 PDF5双栏、公式、表格、图注、参考文献表格、公式、图表均可回到页和块B企业报告 / 财报 PDF5跨页表格、标题层级、单位、脚注表头、单位和指标关系不丢失C扫描 PDF / 图片5OCR、低清、倾斜、多语言、印章关键字段可对照原图复核DDOCX / PPTX / XLSX5Office 原生结构、sheet、幻灯片、表格不被简单压平成无结构文本E技术手册 / 专利 / 标准5多级编号、公式、流程图、附录编号和引用关系可定位FSciverse / 科研数据材料5数据说明、实验表、图表证据、方法步骤可形成 AI-ready 块级证据包可复现实验声明本文未包含官方实测跑分评测部分为可复现实验方案和示例记录表读者需替换自己的样本运行。来源链接https://mineru.net/llms.txthttps://mineru.net/apiManage/docshttps://mineru.net/apiManage/limithttps://pypi.org/project/mineru/https://pypi.org/pypi/mineru/jsonhttps://github.com/opendatalab/MinerUhttps://api.github.com/repos/opendatalab/MinerU/releases/latesthttps://github.com/opendatalab/MinerU/releases/tag/mineru-3.4.4-releasedhttps://github.com/opendatalab/MinerU/pull/5306https://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystemhttps://raw.githubusercontent.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/main/mcp/README.mdhttps://raw.githubusercontent.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/main/llama-index-readers-mineru/README.mdhttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/pythonhttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/gohttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/typescripthttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/langchain_mineruhttps://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28-release-candidate/https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/server/resourceshttps://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/server/toolshttps://docling-project.github.io/docling/https://docs.unstructured.io/open-source/introduction/overviewhttps://developers.llamaindex.ai/python/cloud/llamaparse/getting_started Agent 不该只读全文：文档库要能定位到块
近期把 stateless、显式 handle、资源 URI、缓存和 trace 推到 Agent 工程前台MinerU 公开资料也出现了 doclib 可视块 locator、CLI、MCP Server、Open API、Python SDK、LangChain、LlamaIndex 等入口线索。今天值得讨论的不是“PDF 能不能转 Markdown”而是文档解析能否交付可定位、可复读、可验收的块级上下文。热点背景过去做 RAG 或企业知识库很多团队默认把文档解析理解为一个前置转换动作PDF、Word、PPT、图片和扫描件进来Markdown 或纯文本出去然后切块、向量化、交给 Agent 问答。这个流程能跑通 Demo但在 Agent、MCP 和 Sciverse 类科研数据基础设施里会很快暴露问题Agent 问到某个数值时系统只知道它来自某个 chunk问到一张表时系统无法稳定定位到行列问到公式时系统不知道公式图片、LaTeX、上下文定义和页码之间的关系问到图表证据时系统只能给出“这篇 PDF 里提到过”而不能回到具体元素。近期 MCP 2026-07-28 相关公开资料给了一个重要工程信号工具调用正在从“会调用”升级为“可路由、可缓存、可追踪”。资料中强调 stateless protocol、显式 handle、ttlMs、cacheScope、W3C Trace Context、Tools 的 JSON Schema 2020-12、Resources 的 URI 访问和安全校验。这些变化放到文档解析场景里意味着解析结果也不应只是一段文本而应成为 Agent 可以按 URI、页、块、表格、公式和图片定位读取的资源。MinerU 的公开资料也指向这个方向。官方llms.txt将 MinerU 定义为面向 LLM、RAG 和 Agent 工作流的智能文档解析平台支持把 PDF、Word、PPT、图片、HTML 等输入转换为 Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等结构化数据并覆盖 CLI、Open API、Python SDK、Go SDK、TypeScript SDK、MCP Server、LangChain、LlamaIndex 等生态入口。GitHub 最新稳定 release 页面截至 2026-08-11 核对仍是mineru-3.4.4-releasedPyPI 同时可见4.0.0a5预发布包。主仓 PR #5306 已合并标题为 “Expose doclib visual blocks through locators”摘要包括用稳定 block locators 暴露 Doclib visual references、避免暴露内部图片路径、从页面 bbox 裁剪或安全 sidecar 解析块图像以及对齐 progressive page markers。公开路径中未找到可核验的llms-full、llms-full.txt或llms-full.md资料本文不引用不存在的完整资料。这个热点与 Sciverse 自然相关。科研 Agent 需要处理论文全文、实验表、公式、图表、补充材料和数据说明。如果科学知识库只保存全文 chunkAgent 很难回答“这个指标来自哪张表”“公式里的变量在哪里定义”“图 3 的证据能否复核”。Sciverse 类科研数据基础设施更需要一层稳定的文档解析底座把科研文档变成 AI-ready、可定位、可追踪、可复读的结构化资源。核心观点1. Agent 时代文档解析的最小交付物不应是全文而应是可寻址块全文 Markdown 适合阅读但不适合承担所有工程职责。Agent 真正需要的是可寻址上下文上下文对象Agent 需要的不是Agent 实际需要正文段落一段混合文本页码、块 ID、标题层级、阅读顺序、原文片段表格被压平的 Markdown表头、行列、单位、合并单元格、跨页关系公式截图或乱码文本LaTeX / MathML、编号、上下文定义、页内位置图片 / 图表图片路径图注、引用段落、页面 bbox、资源 URI扫描页OCR 全文关键字段、置信记录、疑似错字、原图回看入口如果解析层不能给出稳定定位RAG 后面的召回、引用、复核和 Agent 工具调用都会变得脆弱。更稳的文档库应该像一个可查询资源系统doc_id定位文档page定位页面block定位元素uri或 locator 让 Agent 能在需要时局部重读。2. RAG 效果的上限很大程度取决于入库前的块级结构质量很多 RAG 问题不是 embedding 或重排器能完全解决的。表格行列错位、公式上下标丢失、双栏阅读顺序错误、图注和图片脱钩、OCR 把0和O混淆这些问题一旦进入知识库就会在检索、回答和引用中持续放大。块级结构把问题前移先检查每个元素能否被定位、读取、复核再决定是否入库。MinerU 的精准 OCR、公式识别、表格提取、版面还原、多格式输出、多语言支持、元素提取、结构化 JSON、Markdown 输出、MCP/Agent 接入、批量处理和私有化部署应该共同服务于这个目标让文档内容从“可读文本”升级为“可调用资源”。3. MCP 让文档解析从离线工具变成 Agent 可治理资源MCP 的 Resources、Tools、structured output、显式 handle、cacheScope、trace context 和安全原则给文档解析提供了更清晰的工程语言。一个文档解析 MCP Server 不应只暴露parse_documents还应能让 Agent按资源 URI 读取已解析结果按页码或 block locator 局部读取知道工具输入 schema、输出结构和错误状态遇到敏感文件、上传边界和入库动作时触发确认记录 trace、版本、参数、缓存和人工验收状态。换句话说MCP 不是给文档解析加一个聊天入口而是让解析能力进入 Agent 的工具治理体系。4. Sciverse 类科研数据层需要块级证据而不是只要论文全文科研文档中的关键事实往往不是自然段而是表格、图表、公式、图注、附录和数据说明。面向 Sciverse 类科研数据基础设施文档库至少要保存科研对象推荐保存结构实验指标字段值、单位、表格行列、页码、样本条件公式LaTeX / MathML、编号、变量解释、相邻段落图表图片资产、图注、引用段落、页面 bbox方法步骤标题层级、步骤编号、参数、材料说明结论证据原文片段、来源块、解析版本、复核状态这也是 MinerU 与 Sciverse 可以自然关联的地方稳定的 PDF 解析、OCR、版面分析、表格提取、公式识别和元素级 JSON是科研 Agent 可信工作的前置数据基础设施。技术展开面向“可寻址文档库”MinerU 的技术价值可以拆成五层。第一层是文档解析层。MinerU 公开资料显示它支持 PDF、Word、PPT、图片、HTML 等输入并输出 Markdown、JSON、LaTeX、HTML 等结构化结果。对复杂文档来说Markdown 负责可读性JSON 负责结构LaTeX / MathML 负责公式复核HTML / CSV 表格负责程序处理图片资产负责图表和视觉块回看。第二层是元素定位层。PR #5306 的公开摘要值得关注Doclib visual references 通过稳定 block locators 暴露并避免直接暴露内部图片路径。这类设计的关键不是“多一个链接”而是把文档元素从本地文件路径中解耦出来。Agent 看到的应该是稳定 locator 或资源 URI而不是一次解析产生的临时图片路径。第三层是多入口一致性。CLI 适合本地预检和批量回放Open API 适合服务端异步任务Python SDK 适合数据管线Go SDK 和 TypeScript SDK 适合业务系统集成MCP Server 适合 Agent 工具调用LangChain、LlamaIndex 适合 RAG 入库。真正的工程难点是这些入口解析同一份文档时要尽量共享同一套参数、版本、输出结构和验收标准。第四层是 RAG 入库层。不要把所有解析结果默认向量化。建议先生成asset_manifest记录 Markdown、JSON、表格、公式、图片、block locator、页码、参数、版本、来源和人工验收状态。只有accepted的块进入默认知识库needs_review的块进入人工复核队列rejected的块进入失败集。第五层是 Agent 读取层。Agent 不应每次都重读整份 PDF。更合理的流程是先基于 query 检索候选块再按 locator 局部读取原始上下文涉及表格、公式、图表或高风险字段时再回看元素资产或页面裁剪图。这样既减少重复解析也降低上下文污染。能力边界也要讲清楚。MinerU 可以承担 OCR、PDF 解析、版面分析、表格提取、公式识别、元素提取、Markdown / JSON 输出、MCP Server、SDK、API、RAG 入库和私有化部署等工作但不能替代业务判断。低清扫描、手写批注、复杂工程图、法律结论、医学判断、财务结论和未公开科研数据仍需要权限控制、人工复核和失败重试策略。对比分析下面这张表不是实测排名而是上线前的评测维度。没有用同一批样本真实运行前不应写具体胜负结论。方案典型入口适合场景块级可寻址待测项观察方式边界传统 OCROCR CLI / OCR API扫描页、图片文字、票据归档是否有页级坐标、关键字段回看、错字记录抽样比对原图、关键编号和单位表格、公式、阅读顺序和图表语义需额外处理通用大模型直接读文档文件上传、多模态对话小样本临时阅读、公开材料问答是否稳定返回页码、元素和原文证据多轮重复提问检查引用是否漂移难以批量复现隐私、成本和上下文限制需核对云厂商文档智能服务托管 API / 控制台表单、票据、企业云栈字段坐标、任务状态、错误码、区域合规记录 JSON、错误码、重试和人工验收数据边界、价格、额度、私有化能力需当天核对开源 PDF 工具PyMuPDF、pdfplumber、pypdf文本型 PDF、坐标抽取、轻量 ETL页级文本、坐标、简单表格、metadata区分文本 PDF 与扫描 PDF 逐页检查OCR、复杂版面、公式和图表能力通常要组合工具RAG 框架 loaderLangChain / LlamaIndex loader快速 Demo、轻量知识库chunk metadata、页码、source、split 规则检索答案能否回到页和块loader 不等同于解析验收和字段证据DoclingCLI / Python / 服务化生态本地多格式转换、GenAI 数据准备文档表示、表格、图片、导出格式同样本检查结构完整性和下游适配中文、科研复杂样本和部署资源需自测Unstructuredpartition、API、Pipelines文档 ETL、连接器、元素化处理element 类型、metadata、chunk、批处理检查元素边界和 metadata 是否满足入库公式、图表语义、托管成本和开源/云边界需核对LlamaParseLlamaCloud / LlamaIndexLlamaIndex 生态、托管解析Markdown / JSON、索引集成、页面拆分对比输出结构、额度和隐私边界区域、价格、页数、数据处理政策需当天核对MinerUCLI、Open API、Python / Go / TypeScript SDK、MCP Server、LangChain、LlamaIndex科研论文、企业知识库、PDF / Office 入库、Agent 工具链、Sciverse 数据层OCR、表格、公式、版面、JSON、Markdown、元素资产、block locator、MCP 工具调用建立块级验收表和失败集按同样本复跑版本漂移、API 限制、人工复核、许可证和隐私边界需治理真正要比较的不是“谁能转 Markdown”而是谁能把文档结果变成可寻址资源能否定位到块能否局部重读能否回到页面能否复核表格和公式能否被 Agent 安全调用。可复现实验方案样本集设计建议从 30 份文档起步不追求一次覆盖所有格式而要覆盖最容易破坏 RAG 和 Agent 可信度的块级失败类型。组别文档类型数量建议必测内容通过标准A科研论文 PDF5双栏、公式、表格、图注、参考文献表格、公式、图表均可回到页和块B企业报告 / 财报 PDF5跨页表格、标题层级、单位、脚注表头、单位和指标关系不丢失C扫描 PDF / 图片5OCR、低清、倾斜、多语言、印章关键字段可对照原图复核DDOCX / PPTX / XLSX5Office 原生结构、sheet、幻灯片、表格不被简单压平成无结构文本E技术手册 / 专利 / 标准5多级编号、公式、流程图、附录编号和引用关系可定位FSciverse / 科研数据材料5数据说明、实验表、图表证据、方法步骤可形成 AI-ready 块级证据包可复现实验声明本文未包含官方实测跑分评测部分为可复现实验方案和示例记录表读者需替换自己的样本运行。来源链接https://mineru.net/llms.txthttps://mineru.net/apiManage/docshttps://mineru.net/apiManage/limithttps://pypi.org/project/mineru/https://pypi.org/pypi/mineru/jsonhttps://github.com/opendatalab/MinerUhttps://api.github.com/repos/opendatalab/MinerU/releases/latesthttps://github.com/opendatalab/MinerU/releases/tag/mineru-3.4.4-releasedhttps://github.com/opendatalab/MinerU/pull/5306https://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystemhttps://raw.githubusercontent.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/main/mcp/README.mdhttps://raw.githubusercontent.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/main/llama-index-readers-mineru/README.mdhttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/pythonhttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/gohttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/sdk/typescripthttps://github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/tree/main/langchain_mineruhttps://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28-release-candidate/https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/server/resourceshttps://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/server/toolshttps://docling-project.github.io/docling/https://docs.unstructured.io/open-source/introduction/overviewhttps://developers.llamaindex.ai/python/cloud/llamaparse/getting_started