基于MCP协议实现一个智能审核流程(简化版)

背景

昨天下午，同事发来一个需求，大概的意思就是想把一些简单又重复性很高的工作，单拎出来，看看能不能试着用人工智能的方式来给运营人员减减负。

大概看了一下这些需求，基本包括以下几个要点

审查材料附件里的关键信息和在用户提交的基本信息是否一致，比如姓名，证件号等等审查指定一些PDF材料是否能正常打开，有的用户上传的材料没等上传结束就退出系统，会导致文件完整性异常审查照片是否清晰，背景图片是否是纯色...诸如此类

我简单总结了一下，然后觉得这完全契合MCP Server的处理流程啊！

首先，整个的工作，只是鉴定材料和信息是否合规，并不涉及专业领域，所以可行性大大提高。

其次，这些工作的核心，主要还是一个比对的工作，就类似一个材料审查员，看看写的材料到底对不对，有没有丢项漏项之类。

基于此，我今天花了点时间，封装了几个MCP Server Tool，然后用Cline测试了一下，效果非常好！

接下来，咱们简单聊一下这个处理的流程

编写MCP Server

这里，还是在我上篇那个项目案例（juejin.cn/post/749707…）下的扩充。

这里，我先准备2个Tool，分别是识别PDF文档和鉴定PDF文档是否是扫描件。

鉴定PDF工具

鉴定的思路有很多，我这里提供一个思路，然后给出部分代码，完整的代码大家可以GPT一下就好。

首先，待鉴定的PDF文件，可能是本地文件，也可能是网络文件，这里先将文件统一缓存到本地判定文件是否可读，如果不可读，则返回鉴定结果可读的文件获取一下文档页数，如果页数较少，则整个文档都检查一遍，反之检查少部分页面（平衡一下处理性能）如果检查到有文本，那说明不是扫描件，反之则是最后，看情况清理掉临时的处理文件

注意，我这里判定是不是扫描件的方式相对简单，实际要根据具体业务场景做调整

看下代码

 [McpServerTool(Name = "IsScanner"), Description("鉴定文档是不是扫描件")] public dynamic IsScanner(     [FromServices] IResponseHelper _resp,     [Description("文档路径，可能是本地路径也可能是网络路径")] string pdfpath) {     Guangdong.Assistant.Logger.Warning("鉴定文档插件正确执行");     if (new PdfScannerChecker().IsScannedPdf(pdfpath))     {         return _resp.error("该文件是扫描件");     }     return _resp.success("ok"); }

PDF的处理代码我这里也给出来，实际上大家并不需要参照这个版本

/// <summary>/// 判断一个PDF文件是否为扫描件。/// </summary>/// <param name="filePathOrUrl">PDF文件路径或URL。</param>/// <param name="pageLimit">检查前几页。</param>/// <returns>如果是扫描件返回true，否则返回false。</returns>public bool IsScannedPdf(string filePathOrUrl, int pageLimit = 0){    var fileResolution = GetLocalFile(filePathOrUrl);    if (fileResolution == null)    {        Magic.Guangdong.Assistant.Logger.Error("Failed to download or open the file.");        return false;    }    string localFilePath = fileResolution.FilePath;    bool isTempFile = fileResolution.IsTempFile;    // 检查文件是否可读    if (!FileIsReadable(localFilePath))    {        Magic.Guangdong.Assistant.Logger.Error($"The file {filePathOrUrl} cannot be opened.");         if (isTempFile) File.Delete(localFilePath); // 清理失败时也尽量删掉无效文件        return false;    }    try    {        using (var pdfDocument = PdfDocument.Open(localFilePath))        {            if (pageLimit == 0)            {                int totalPages = pdfDocument.NumberOfPages;                pageLimit = totalPages < 5 ? totalPages : 5;            }            foreach (var page in pdfDocument.GetPages().Take(pageLimit))            {                // 检查文本                if (!string.IsNullOrWhiteSpace(page.Text))                {                    continue; // 如果有文本，则跳过该页                }                // 检查图像                var images = page.GetImages();                if (images.Any())                {                    // 简单地认为如果存在图像，则可能是扫描件                    return true;                }            }        }    }    finally    {        // 如果是临时文件，处理完成后删除        if (isTempFile && File.Exists(localFilePath))        {            try            {                File.Delete(localFilePath);                Magic.Guangdong.Assistant.Logger.Warning($"Temporary file {localFilePath} has been deleted.");            }            catch (Exception ex)            {                Magic.Guangdong.Assistant.Logger.Error($"Failed to delete temporary file: {ex.Message}");            }        }    }    return false; // 如果没有找到任何图像且所有检查的页面都没有文本，则认为不是扫描件}

识别PDF内容

这里有的模型已经具备识别PDF文档的功能，当然我们也可以用一些开放平台提供的能力，这点就根据实际情况采取合适的方案就好。

我这里是使用的百度云的API做的PDF识别。

识别代码，就不再列举，看下工具代码

[McpServerTool(Name = "DetectApplyForm"), Description("识别申报表内容")]public async Task<dynamic> DetectApplyForm([FromServices] IBaiduOcrHelper _baiduOcrHelper,    [FromServices] IResponseHelper _resp,    [Description("申报表PDF路径")] string pdfpath){    Guangdong.Assistant.Logger.Warning("文档识别插件正确执行");    return _resp.success(await _baiduOcrHelper.DocumentRecognition(pdfpath));    }

验证

Inspector

有这两个Tool，就可以做验证工作了，先用Inspector看看工具的运行是否正常。

这里我们输入路径参数，看到MCP Server正确执行，Client上返回了期望的结果。

再看看PDF文档识别的效果

可以看到，两个插件都正常执行。

到这里，我们就可以继续完善我们的Server Tool，然后在业务系统的Client端，调用MCP Server的能力来完成自动审核的任务了。

Cline

上篇我提到的SK框架就可以胜任这个工作，但这里我想介绍一下另外一个更适合我们开发者的MCP Client，Cline！

用它，我们可以最大限度的在真正开始开发自己的业务Client前，模拟出整个AI自动处理的流程。

安装配置

关于Cline的安装配置，我这里不过多解释，大家参照官方文档配置即可，没什么比官网更合适的入门文档了。

cline.bot/

配置模型

在Cline中配置一个有Function Call能力的模型，我这里使用的是Qwen系列，说起来，Qwen最近新发布的Qwen3开源模型已经原生支持MCP了，相当炸裂。

配置界面如下👇

连接MCP Server

打开Clien的配置文件，或者进入他的配置窗口，配置上我们本地的MCPServer

{  "mcpServers": {    "firecrawl-mcp": {      "timeout": 60,      "command": "cmd",      "args": [        "/c",        "set FIRECRAWL_API_KEY=**不告诉你** && npx -y firecrawl-mcp"      ],      "transportType": "stdio"    },    //👇这个    "LocalMCP": {      "url": "http://localhost:5001/sse",      "disabled": false,      "autoApprove": []    }  }}