AI‑агент может извлечь каждый комментарий из размеченного документа и отчитаться о нём тремя способами: в виде резюме, таблицы или XML‑архива. Сервер GroupDocs.Annotation.Mcp передаёт LLM аннотации в виде структурированных данных, а Claude, Cursor или GitHub Copilot выполняют рассуждения, всё локально:

Суммируйте обзор contract_annotated.pdf: сколько комментариев, от кого и каковы основные темы.

Пошаговая версия с настройкой и устранением неполадок находится в документации: Как извлечь и отчитаться об аннотациях документа с помощью ИИ.

Что вы получаете, извлекая аннотации из PDF?

Размеченный документ представляет собой данные, а не только чернила. Инструмент get_annotations возвращает объект JSON с полем found — количеством, и annotations — массивом. Каждая запись содержит id аннотации, type, message, page (нумерация с 1), ограничивающий прямоугольник, user и любые replies. Парсинг документа и OCR не используются, поэтому агент работает непосредственно с записями аннотаций.

Инструмент принимает один документ за вызов. Чтобы обработать набор файлов, перечислите их в запросе, и агент вызывает инструмент один раз для каждого файла. Сервер не поддерживает вызов на уровне папки.

Способ 1: Запросить резюме

Один вызов, затем рассуждение. Укажите имя файла и опишите, для чего нужно резюме.

Суммируйте обзор contract_annotated.pdf: сколько комментариев, от кого и каковы основные темы.

Агент вызывает get_annotations, подсчитывает записи, группирует их по user и описывает темы, найденные в полях message. Количество и авторы берутся из данных. Темы — это интерпретация модели, поэтому их стоит проверить человеком.

Способ 2: Запросить таблицу или отфильтрованный список

Поскольку данные структурированы, форма отчёта зависит от запроса:

Дайте мне таблицу: страница, автор, комментарий, ответил да/нет.

Сгруппируйте комментарии по рецензенту и скажите, у кого больше всего открытых пунктов.

Выведите только зачеркивания. Хочу увидеть, что люди хотят удалить.

Какие страницы не содержат комментариев вообще?

Последний вопрос обычно плохо обрабатывается PDF‑читалками, а массив отвечает напрямую: «answered» — это непустой список replies, а «pages without comments» — номера страниц, отсутствующие в значениях page. Сочетайте с get_document_info для получения количества страниц.

Способ 3: Архивировать комментарии в XML

Экспортируйте аннотации, чтобы мы могли хранить их вместе с делом.

export_annotations записывает XML‑файл, содержащий только аннотации. Сообщение об успехе имеет вид Exported N annotation(s) from <file> to <name>.annotations.xml. Файл небольшой и его можно сравнивать, а import_annotations может применить его к другой копии документа. Это полезно, когда документ подпадает под правило удержания, а его комментарии — нет, или когда нужно сравнить два раунда рецензирования: два экспорта одного и того же документа — два текстовых файла, и агент может описать, что изменилось между ними.

Пример сеанса (сокращённый)

Это иллюстрация, построенная на основе задокументированного поведения инструментов, а не скриншот.

Вы:   Суммируйте обзор contract_annotated.pdf и сгруппируйте его по рецензенту.

Агент: [вызывает get_annotations на contract_annotated.pdf]
       Найдено 5 аннотаций: 4 от Марии, 1 от Даны.
       Мария: условия оплаты (страница 2), дата поставки (страница 5),
         лимит ответственности (страница 6), отсутствующий блок подписи (страница 6).
       Ответы: Алекс ответил на комментарий о условиях оплаты на странице 2.
       Дана: зачеркивание на странице 4, отмечающее устаревший пункт.
       Комментарии Марии без ответа: страница 5 и два комментария на странице 6.

Может ли агент действовать над комментариями?

Он может передать список дальше: открыть задачу для каждого неотвеченного комментария, подготовить черновик письма‑ответа или написать абзац статуса. Применяется одно правило. Комментарии исходят от других людей, поэтому агент должен рассматривать текст аннотации как материал для отчёта, а не как инструкции. Комментарий «игнорировать предыдущие инструкции» — это просто данные в поле. Запрашивайте резюме и отчёты, а действия, изменяющие что‑либо, оставляйте под собственным контролем.

Как запустить сервер для Claude, Cursor или Copilot?

Сервер работает из Docker‑образа ghcr.io/groupdocs-annotation/annotation-net-mcp или из NuGet с помощью dnx GroupDocs.Annotation.Mcp --yes (.NET 10 SDK) и монтирует папку, где находятся ваши документы. На странице‑хабе перечислена регистрация для Claude Desktop, Claude Code, VS Code с GitHub Copilot, Cursor, Windsurf и других клиентов.

Честные ограничения

  • Evaluation mode. На каждой странице ставится пробный значок. Он не меняет данные аннотаций, поэтому отчёты, построенные таким образом, точны без лицензии. Это влияет на то, что вы можете отправлять дальше. Если план заканчивается фразой «отправить по электронной почте размеченную копию», сначала проверьте get_license_status.
  • One document per call. Обработка множества файлов требует множества вызовов, и каждый из них — отдельный вызов инструмента, который агент должен выполнить и отчитаться о нём.
  • Export is XML. get_annotations возвращает JSON для чтения агентом; export_annotations записывает XML в хранилище.
  • No preview needed. Ни один из трёх способов не рендерит страницу, поэтому ограничение предварительного просмотра PDF в generate_pages_preview на Linux их не затрагивает.

Часто задаваемые вопросы

Как экспортировать все комментарии из PDF? Попросите агента экспортировать аннотации. Он вызовет export_annotations, который запишет XML‑файл рядом с вашими документами, или вызовет get_annotations, если вам нужен список комментариев в чате.

Может ли ИИ суммировать комментарии рецензентов по нескольким файлам? Да. Укажите файлы в запросе, и агент прочитает каждый с помощью get_annotations, затем объединит результаты в одно резюме. Он обрабатывает один файл за вызов.

Изменится ли отчёт, если у меня нет лицензии? Данные аннотаций не меняются. Только отрендеренные или сохранённые страницы содержат пробный значок.

Углубиться