MCP-сервер PageIndex

• Адресhttps://mcp.pageindex.ai/mcpнет в официальном реестре: ответил на запрос

Ни одна запись официального реестра MCP не называет этот сервер. Он ответил, когда Атлас запросил pageindex.ai по одному из обычных для MCP-серверов адресов, значит, сервер принадлежит самому вендору. Клиенты и каталоги, которые берут серверы из реестра, его не показывают.

• Состояниеотвечаетпроверено 2026-10-27
• Инструменты10
• Сервер называет себяpageindex-chat
• Версия сервера0.1.0
• Версия протокола2025-06-18

2026-10-27 сервер ответил на initialize и tools/list без входа. Первый ответ за 213 мс.

• Делают ли инструменты работу продукта, ещё не проверено.
• Проверок пока 1 из 7, нужных, чтобы судить о надёжности.

Вывод сделан правилами по замерам выше. Вероятный первый вызов выбрала модель по списку инструментов: прочитайте описание, прежде чем на него полагаться.

• Оценка INITE MCPчерез неделюдля оценки нужно 7 ежедневных проверок, пока 1
• Отвечалидёт замерпроверок пока 1, долю покажем после 7
• Медиана первого ответа833 мс
• Место в контексте агента≈ 6 219 токеновописания всех инструментов (10), они занимают контекст агента на каждом ходу
• Описания инструментовA · 100 из 100
• Типизированные ответы0 из 10 инструментовобъявлен outputSchema: ответ приходит с типами и читается сразу

• Все инструменты проходят все шесть проверок.

Программа проверяет сервер раз в день: initialize и tools/list, без модели. Токены - это длина описаний из расчёта примерно четыре символа на токен. Оценка - среднее шести проверок имени, описания, схемы и аннотаций каждого инструмента. Она говорит, насколько понятно описаны инструменты, а не о том, работают ли они. Оценка складывается только из замеренного: отвечает ли сервер (25%), делает ли работу продукта (25%), описания (20%), контекст (10%), использование (10%) и насколько просто подключиться (10%). Незамеренная часть не учитывается, а скрытая инструкция ограничивает оценку 40 баллами. Состояние MCP-серверов вендоров: методика и цифры →

• browse_documents

  Primary document retrieval tool. After orienting with `get_folder_structure()` (when available) — and, for queries that may involve typed attributes, pairing it with `get_metadata_schema()` so you know which fields metadata mode could…

• search_documents

  Escalation tool — never the first discovery step. Always start with `browse_documents()` (after `get_folder_structure()` when visible). Pick a mode: • mode="query" — keyword precision when browse missed a known doc by precise term…

• get_folder_structure

  Orientation step: show the folder hierarchy as a tree (like `tree -d`). **Call this before browse_documents()** to plan targeted retrieval — folder names reveal content domains (e.g. "Research", "Finance") and return folder IDs you pass…

• get_metadata_schema

  List declared metadata fields (names, types, descriptions) so you can build `metadata_filter` / `sort` / `aggregates` / `group_by` for `search_documents(mode="metadata")`, or a `metadata_filter` that narrows `mode="query"`. Call it only…

• get_document

  Check a document's processing status and metadata. Call this before `get_document_structure()` or `get_page_content()` to confirm the document is ready (`status === "completed"`).

• get_document_structure

  Extract a document's hierarchical outline (headers, sections, page references). REQUIRED for documents over 20 pages — call this first to locate relevant sections, then pass their page numbers to `get_page_content()`. Use the `part`…

• get_page_content

  Extract page content from a processed document. Use tight, targeted page ranges — never the whole document at once. For documents over 20 pages, call `get_document_structure()` first to pick relevant sections. Embedded image paths in the…

• get_document_image

  Retrieve an image from a document — pass an `image_path` from a `get_page_content()` response: either an embedded image (from a content block) or a full rendered page (from the `page_images` array, useful when a page is scanned or its…

• remove_document

  Permanently delete documents and all associated data. Only invoke when the user explicitly names the documents AND confirms deletion. Returns `results` — one entry per requested document: `{ doc_name, status: "deleted" | "not_found" |…

• process_document

  Upload and process a PDF from a public URL (≤100MB). Only invoke with a valid URL the user has provided — never guess one. After processing, call `get_document()` to confirm status before reading content.