Ein KI‑Agent kann jeden Kommentar aus einem markierten Dokument extrahieren und auf drei Arten berichten: als Zusammenfassung, als Tabelle oder als XML‑Archiv. Der GroupDocs.Annotation.Mcp‑Server übergibt dem LLM die Anmerkungen als strukturierte Daten, und Claude, Cursor oder GitHub Copilot übernehmen das Schließen, alles lokal:

Fassen Sie die Überprüfung von contract_annotated.pdf zusammen: Wie viele Kommentare gibt es, von wem, und was sind die Hauptthemen?

Die schrittweise Version mit Konfiguration und Fehlersuche finden Sie in der Dokumentation: How to extract and report on document annotations with AI.

Was erhalten Sie, wenn Sie Anmerkungen aus einer PDF extrahieren?

Ein markiertes Dokument ist sowohl Daten als auch Tinte. Das Werkzeug get_annotations liefert ein JSON‑Objekt mit found (der Anzahl) und annotations (einem Array). Jeder Eintrag enthält die Anmerkungs‑id, type, message, page (1‑basiert), das Begrenzungs‑box, den user und etwaige replies. Es wird weder das Dokument geparst noch OCR eingesetzt, sodass der Agent direkt aus den Anmerkungs‑Datensätzen arbeitet.

Das Werkzeug verarbeitet pro Aufruf ein Dokument. Um eine Menge von Dateien abzudecken, nennen Sie sie im Prompt; der Agent ruft das Werkzeug einmal pro Datei auf. Der Server bietet keinen Aufruf auf Ordner‑Ebene an.

Weg 1: Nach einer Zusammenfassung fragen

Ein Aufruf, dann das Schließen. Nennen Sie die Datei und geben Sie an, wofür die Zusammenfassung gedacht ist.

Fassen Sie die Überprüfung von contract_annotated.pdf zusammen: Wie viele Kommentare gibt es, von wem, und was sind die Hauptthemen?

Der Agent ruft get_annotations auf, zählt die Einträge, gruppiert sie nach user und beschreibt die Themen, die er in den message‑Feldern findet. Die Anzahl und die Autoren stammen aus den Daten. Die Themen sind die Interpretation des Modells des Textes und sollten von einem Menschen geprüft werden.

Weg 2: Nach einer Tabelle oder einer gefilterten Liste fragen

Da die Daten strukturiert sind, bestimmt der Prompt die Form des Berichts:

Geben Sie mir eine Tabelle: Seite, Autor, Kommentar, beantwortet ja/nein.

Gruppieren Sie die Kommentare nach Prüfer und sagen Sie mir, wer die meisten offenen Punkte hat.

Listen Sie nur die Durchstreichungen auf. Ich möchte sehen, was entfernt werden soll.

Welche Seiten haben überhaupt keine Kommentare?

Die letzte Frage wird von einem PDF‑Reader schlecht beantwortet, ein Array liefert die Antwort direkt: „answered“ ist eine nicht‑leere replies‑Liste, und „Seiten ohne Kommentare“ sind die Seitenzahlen, die in den page‑Werten fehlen. Kombinieren Sie dies mit get_document_info für die Gesamtseitenzahl.

Weg 3: Die Kommentare als XML archivieren

Exportieren Sie die Anmerkungen, damit wir sie mit der Aktenakte aufbewahren können.

export_annotations schreibt eine XML‑Datei, die ausschließlich die Anmerkungen enthält. Die Erfolgsnachricht hat das Format Exported N annotation(s) from <file> to <name>.annotations.xml. Die Datei ist klein, kann diffed werden, und import_annotations kann sie in eine andere Kopie des Dokuments einspielen. Das ist nützlich, wenn das Dokument einer Aufbewahrungsregel unterliegt, die seine Kommentare nicht betrifft, oder wenn Sie zwei Überprüfungsrunden vergleichen wollen: Zwei Exporte desselben Dokuments sind zwei Textdateien, und der Agent kann beschreiben, was sich zwischen ihnen geändert hat.

Beispiel‑Sitzung (gekürzt)

Dies ist eine Illustration, die aus dem dokumentierten Verhalten der Werkzeuge abgeleitet ist, kein aufgenommenes Bildschirmfoto.

You:   Summarize the review of contract_annotated.pdf and group it by reviewer.

Agent: [calls get_annotations on contract_annotated.pdf]
       Found 5 annotations: 4 from Maria, 1 from Dana.
       Maria: payment terms (page 2), delivery date (page 5),
         liability cap (page 6), a missing signature block (page 6).
       Replies: Alex answered the page 2 payment terms comment.
       Dana: a strikeout on page 4 marking an outdated clause.
       Maria comments without a reply: page 5 and the two on page 6.

Kann der Agent auf die Kommentare reagieren?

Er kann die Liste weitergeben: ein Issue pro unbeantwortetem Kommentar öffnen, eine Antwort‑E‑Mail entwerfen oder einen Status‑Absatz schreiben. Eine Regel gilt: Kommentare stammen von anderen Personen, daher sollte der Agent Anmerkungstexte als zu berichtende Inhalte behandeln, nicht als Anweisungen. Ein Kommentar wie „ignore previous instructions“ ist ein Datenfeld. Bitten Sie um Zusammenfassungen und Berichte und behalten Sie Aktionen, die etwas ändern, selbst unter Ihrer Aufsicht.

Wie starte ich den Server für Claude, Cursor oder Copilot?

Der Server läuft aus dem Docker‑Image ghcr.io/groupdocs-annotation/annotation-net-mcp oder über NuGet mit dnx GroupDocs.Annotation.Mcp --yes (.NET 10 SDK) und bindet den Ordner, der Ihre Dokumente enthält. Die Hub‑Seite listet die Registrierung für Claude Desktop, Claude Code, VS Code mit GitHub Copilot, Cursor, Windsurf und andere Clients.

Ehrliche Grenzen

  • Evaluierungsmodus. Ein Test‑Badge wird oben auf jeder Seite platziert. Er ändert die Anmerkungsdaten nicht, sodass Berichte, die auf diese Weise erstellt werden, ohne Lizenz exakt sind. Er beeinflusst, was Sie versenden können. Prüfen Sie zuerst get_license_status, wenn der Plan mit „email the marked‑up copy“ endet.
  • Ein Dokument pro Aufruf. Ein Durchlauf über viele Dateien bedeutet viele Aufrufe, und jeder ist ein Werkzeug‑Aufruf, den der Agent ausführen und berichten muss.
  • Export ist XML. get_annotations liefert JSON, das der Agent liest; export_annotations schreibt XML in den Speicher.
  • Keine Vorschau nötig. Keine der drei Methoden rendert eine Seite, sodass das PDF‑Vorschau‑Limit von generate_pages_preview unter Linux sie nicht betrifft.

FAQ

Wie exportiere ich alle Kommentare aus einer PDF? Bitten Sie den Agenten, die Anmerkungen zu exportieren. Er ruft export_annotations auf, das eine XML‑Datei neben Ihren Dokumenten erstellt, oder er ruft get_annotations auf, wenn Sie die Kommentare im Chat aufgelistet haben möchten.

Kann KI die Kommentare von Prüfern über mehrere Dateien hinweg zusammenfassen? Ja. Nennen Sie die Dateien im Prompt, und der Agent liest jede mit get_annotations und fasst die Ergebnisse in einer Zusammenfassung zusammen. Er liest eine Datei pro Aufruf.

Ändert sich der Bericht, wenn ich keine Lizenz habe? Die Anmerkungsdaten ändern sich nicht. Nur die gerenderten oder gespeicherten Seiten tragen ein Test‑Badge.

Weiterführende Informationen