Content Core

🚀 内容核心

内容核心是一个强大的、由人工智能驱动的内容提取与处理平台，它能将任何来源的内容转化为简洁、结构化的信息。通过统一的界面和多种集成选项，你可以从网站提取文本、转录视频、处理文档并生成人工智能摘要。

🚀 快速开始

安装

使用 pip 安装内容核心：

# 基础安装（PyMuPDF + BeautifulSoup/Jina 提取）
pip install content-core

# 包含增强文档处理（添加 Docling）
pip install content-core[docling]

# 支持 MCP 服务器（现在默认包含）
pip install content-core

# 完整安装（包含增强文档处理）
pip install content-core[docling]

或者，如果你在本地开发：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/lfnovo/content-core
cd content-core

# 使用 uv 安装
uv sync

命令行界面

内容核心提供了三个用于提取、清理和总结内容的 CLI 命令：ccore、cclean 和 csum。这些命令支持从文本、URL、文件或管道数据输入（例如，通过 cat file | command）。

# 零安装使用 uvx
# 提取内容
uvx --from "content-core" ccore https://example.com
uvx --from "content-core" ccore document.pdf

# 生成 AI 摘要
uvx --from "content-core" csum video.mp4 --context "bullet points"

Python 库

import content_core as cc

# 从任何来源提取
result = await cc.extract("https://example.com/article")
summary = await cc.summarize_content(result, context="explain to a child")

✨ 主要特性

• 🎯 智能自动检测：根据内容类型和可用服务自动选择最佳提取方法。
• 🔧 智能引擎选择：
  • URL：Firecrawl → Jina → BeautifulSoup 备用链。
  • 文档：Docling → 增强型 PyMuPDF → 简单提取备用。
  • 媒体：OpenAI Whisper 转录。
  • 图像：支持多引擎的 OCR。
• 📊 增强型 PDF 处理：高级 PyMuPDF 引擎，具有质量标志、表格检测和可选的数学公式 OCR。
• 🌍 多集成方式：CLI、Python 库、MCP 服务器、Raycast 扩展、macOS 服务。
• ⚡ 零安装选项：使用 uvx 无需安装即可即时访问。
• 🧠 人工智能驱动的处理：集成大语言模型进行内容清理和总结。
• 🔄 异步处理：使用 asyncio 构建，实现高效处理。

📦 安装指南

安装 Content Core

可以使用 pip 进行安装：

# 基础安装（PyMuPDF + BeautifulSoup/Jina 提取）
pip install content-core

# 包含增强文档处理（添加 Docling）
pip install content-core[docling]

# 支持 MCP 服务器（现在默认包含）
pip install content-core

# 完整安装（包含增强文档处理）
pip install content-core[docling]

或者在本地开发时：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/lfnovo/content-core
cd content-core

# 使用 uv 安装
uv sync

💻 使用示例

基础用法

import asyncio
from content_core.extraction import extract_content

async def main():
# 从原始文本中提取
text_data = await extract_content({"content": "This is my sample text content."})
print(text_data)

# 从 URL 中提取（默认使用 'auto' 引擎）
url_data = await extract_content({"url": "https://www.example.com"})
print(url_data)

# 从本地视频文件中提取（获取转录内容，默认引擎为 'auto'）
video_data = await extract_content({"file_path": "path/to/your/video.mp4"})
print(video_data)

# 从本地 Markdown 文件中提取（默认引擎为 'auto'）
md_data = await extract_content({"file_path": "path/to/your/document.md"})
print(md_data)

# 对文档使用 Docling 进行单次执行覆盖
doc_data = await extract_content({
"file_path": "path/to/your/document.pdf",
"document_engine": "docling",
"output_format": "html"
})

# 对 URL 使用 Firecrawl 进行单次执行覆盖
url_data = await extract_content({
"url": "https://www.example.com",
"url_engine": "firecrawl"
})
print(doc_data)

if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

（更多详细示例请参见 src/content_core/notebooks/run.ipynb）

高级用法

与 Langchain 集成

对于与 Langchain 框架集成的用户，content-core 提供了一组兼容的工具。这些工具位于 src/content_core/tools 目录中，允许你直接在 Langchain 代理和链中利用 content-core 的提取、清理和总结功能。

from content_core.tools import extract_content_tool, cleanup_content_tool, summarize_content_tool
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

tools = [extract_content_tool, cleanup_content_tool, summarize_content_tool]
agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)
agent.run("Extract the content from https://example.com and then summarize it.")

Docling 集成

Content Core 支持一个可选的基于 Docling 的提取引擎，用于处理丰富的文档格式（PDF、DOCX、PPTX、XLSX、Markdown、AsciiDoc、HTML、CSV、图像）。

from content_core.config import set_document_engine, set_url_engine, set_docling_output_format

# 切换文档引擎到 Docling
set_document_engine("docling")

# 切换 URL 引擎到 Firecrawl
set_url_engine("firecrawl")

# 选择输出格式：'markdown'、'html' 或 'json'
set_docling_output_format("html")

# 现在使用 ccore.extract 或 ccore.ccore
result = await cc.extract("document.pdf")

📚 详细文档

MCP 服务器集成

Content Core 包含一个模型上下文协议（MCP）服务器，可实现与 Claude Desktop 和其他 MCP 兼容应用程序的无缝集成。MCP 服务器通过标准化协议暴露 Content Core 的强大提取功能。

# 安装 Content Core（包含 MCP 服务器）
pip install content-core

# 或者直接使用 uvx（无需安装）
uvx --from "content-core" content-core-mcp

添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
"mcpServers": {
"content-core": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"content-core",
"content-core-mcp"
]
}
}
}

详细的设置说明、配置选项和使用示例，请参阅 MCP 文档。

增强型 PDF 处理

Content Core 采用了优化的 PyMuPDF 提取引擎，对科学文档和复杂 PDF 有显著改进。

# 在 cc_config.yaml 中
extraction:
pymupdf:
enable_formula_ocr: true      # 对公式较多的页面启用 OCR
formula_threshold: 3          # 每页触发 OCR 的最小公式数量
ocr_fallback: true           # OCR 失败时的优雅回退

# 运行时配置
from content_core.config import set_pymupdf_ocr_enabled
set_pymupdf_ocr_enabled(True)

# 安装 Tesseract OCR（可选，用于公式增强）
# macOS
brew install tesseract

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install tesseract-ocr

注意：OCR 是可选的 - 无需任何额外设置即可自动获得改进的 PDF 提取。

macOS 服务集成

Content Core 提供了与 macOS Finder 的强大右键集成，允许你无需安装即可从任何文件中提取和总结内容。你可以选择剪贴板或 TextEdit 输出，以获得最大的灵活性。 详细的设置说明和使用示例，请参阅 macOS 服务文档。

Raycast 扩展

Content Core 提供了一个强大的 Raycast 扩展，具有智能自动检测功能，可无缝处理 URL 和文件路径。你可以直接从 Raycast 界面提取和总结内容，无需切换应用程序。 详细的设置说明、配置选项和使用示例，请参阅 Raycast 扩展文档。

🔧 技术细节

智能引擎选择

• URL：采用 Firecrawl → Jina → BeautifulSoup 备用链。
• 文档：使用 Docling → 增强型 PyMuPDF → 简单提取备用。
• 媒体：利用 OpenAI Whisper 进行转录。
• 图像：支持多引擎的 OCR。

增强型 PDF 处理

Content Core 的 PyMuPDF 提取引擎有显著改进，包括：

• 🔬 数学公式提取：增强的质量标志消除了 占位符。
• 📊 自动表格检测：将表格转换为 Markdown 格式，便于大语言模型处理。
• 🔧 高质量文本渲染：更好的连字、空格和图像 - 文本集成。
• ⚡ 可选 OCR 增强：对公式较多的页面进行选择性 OCR（需要 Tesseract）。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。

贡献

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