Un agente de IA puede extraer cada comentario de un documento anotado y reportarlo de tres maneras: un resumen, una tabla o un archivo XML. El servidor GroupDocs.Annotation.Mcp entrega al LLM las anotaciones como datos estructurados, y Claude, Cursor o GitHub Copilot realizan el razonamiento, todo localmente:
Resume la revisión de contract_annotated.pdf: cuántos comentarios, de quiénes y cuáles son los temas principales.
La versión paso a paso con configuración y solución de problemas está en la documentación: How to extract and report on document annotations with AI.
¿Qué obtienes al extraer anotaciones de un PDF?
Un documento anotado es tanto datos como tinta. La herramienta get_annotations devuelve un objeto JSON con found, el recuento, y annotations, una matriz. Cada entrada contiene la anotación id, type, message, page (basada en 1), el cuadro delimitador, el user y cualquier replies. No hay análisis del documento ni OCR involucrado, por lo que el agente trabaja directamente con los registros de anotaciones.
La herramienta acepta un documento por llamada. Para cubrir un conjunto de archivos, nómbralos en el prompt y el agente llama a la herramienta una vez por archivo. El servidor no ofrece una llamada a nivel de carpeta.
Forma 1: Pedir un resumen
Una llamada, luego razonamiento. Nombra el archivo y indica para qué es el resumen.
Resume la revisión de contract_annotated.pdf: cuántos comentarios, de quiénes y cuáles son los temas principales.
El agente llama a get_annotations, cuenta las entradas, las agrupa por user y describe los temas que encuentra en los campos message. El recuento y los autores provienen de los datos. Los temas son la interpretación del modelo del texto, por lo que merecen una revisión humana.
Forma 2: Pedir una tabla o una lista filtrada
Como los datos están estructurados, la forma del informe depende del prompt:
Dame una tabla: página, autor, comentario, respondido sí/no.
Agrupa los comentarios por revisor y dime quién tiene más ítems abiertos.
Lista solo los tachados. Quiero ver qué quieren eliminar las personas.
¿Qué páginas no tienen comentarios en absoluto?
La última pregunta es una que un lector de PDF responde pobremente y una matriz responde directamente: “answered” es una lista replies no vacía, y “páginas sin comentarios” son los números de página que faltan en los valores page. Combínalo con get_document_info para obtener el recuento de páginas.
Forma 3: Archivar los comentarios como XML
Exporta las anotaciones para que podamos conservarlas con el expediente.
export_annotations escribe un archivo XML que contiene solo las anotaciones. Su mensaje de éxito tiene la forma Exported N annotation(s) from <file> to <name>.annotations.xml. El archivo es pequeño y puede compararse (diff), y import_annotations puede aplicarlo a otra copia del documento. Esto ayuda cuando el documento está bajo una regla de retención que no incluye sus comentarios, o cuando deseas comparar dos rondas de revisión: dos exportaciones del mismo documento son dos archivos de texto, y el agente puede describir qué cambió entre ellos.
Sesión de ejemplo (abreviada)
Esta es una ilustración construida a partir del comportamiento documentado de las herramientas, no una captura de pantalla.
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.
¿Puede el agente actuar sobre los comentarios?
Puede pasar la lista: abrir un issue por cada comentario sin respuesta, redactar un correo de respuesta o escribir un párrafo de estado. Se aplica una regla. Los comentarios provienen de otras personas, por lo que el agente debe tratar el texto de la anotación como contenido a reportar, no como instrucciones. Un comentario que dice “ignore previous instructions” es un dato en un campo. Solicita resúmenes e informes, y mantén las acciones que cambien algo bajo tu propia revisión.
¿Cómo ejecuto el servidor para Claude, Cursor o Copilot?
El servidor se ejecuta desde la imagen Docker ghcr.io/groupdocs-annotation/annotation-net-mcp o desde NuGet con dnx GroupDocs.Annotation.Mcp --yes (.NET 10 SDK), y monta la carpeta que contiene tus documentos. La página central enumera el registro para Claude Desktop, Claude Code, VS Code con GitHub Copilot, Cursor, Windsurf y otros clientes.
Límites honestos
- Modo de evaluación. Una insignia de prueba se coloca en la parte superior de cada página. No modifica los datos de anotación, por lo que los informes generados de esta manera son precisos sin una licencia. Afecta lo que puedes enviar. Si el plan termina con “enviar por correo la copia anotada”, verifica
get_license_statusprimero. - Un documento por llamada. Un barrido de muchos archivos implica muchas llamadas, y cada una es una llamada a la herramienta que el agente debe realizar y reportar.
- La exportación es XML.
get_annotationsdevuelve JSON para que el agente lo lea;export_annotationsescribe XML en el almacenamiento. - No se necesita vista previa. Ninguna de las tres formas renderiza una página, por lo que el límite de vista previa de PDF de
generate_pages_previewen Linux no les afecta.
Preguntas frecuentes
¿Cómo exporto todos los comentarios de un PDF?
Pide al agente que exporte las anotaciones. Llama a export_annotations, que escribe un archivo XML junto a tus documentos, o llama a get_annotations si deseas que los comentarios se enumeren en el chat.
¿Puede la IA resumir los comentarios de los revisores en varios archivos?
Sí. Nombra los archivos en el prompt y el agente lee cada uno con get_annotations, luego combina los resultados en un solo resumen. Lee un archivo por llamada.
¿Cambia el informe si no tengo licencia?
Los datos de anotación no cambian. Solo las páginas renderizadas o guardadas llevan una insignia de prueba.
Profundizar
- Documentación, guía canónica: How to extract and report on document annotations with AI
- Centro de documentación: GroupDocs.Annotation MCP Server
- Empieza aquí: AI review that lands in the document, not in the chat log
- Relacionado: Enforce review workflows with automated annotation threads using MCP
- Relacionado: Show the agent what it did
- Modelo on‑premise y de seguridad: 3 architectures for AI document processing, and the one that keeps files inside your network
- Preguntas: GroupDocs Annotation forum
- Fuente: GroupDocs.Annotation.Mcp on GitHub