Integracja · Dokumenty

Połącz Claude i ChatGPT z Nanonets OCR

Poproś swoje AI o pobranie danych, które Nanonets wyodrębnił z dokumentu, sprawdzenie, jakie pola odczytuje model OCR, albo klasyfikację obrazów z publicznych adresów URL. Odczytuje wyniki ekstrakcji dla pliku lub strony, więc możesz pracować na danych w czacie bez otwierania Nanonets.

Połącz Nanonets OCR za darmo

Bezpłatny plan, bez karty kredytowej. Zajmuje około minuty.

Spróbuj zapytać

“Pokaż wyodrębnione pola dla pliku 8c2e1 w naszym modelu faktur.”
AI pobiera wyniki ekstrakcji dla przetworzonego pliku na podstawie ID modelu i ID pliku żądania.
“Pokaż mi tylko stronę 2 tego pliku.”
Pobiera wyniki dla tej jednej strony na podstawie jej ID inferencji strony.
“Jakie pola wyodrębnia nasz model paragonów i czy jest wytrenowany?”
Odczytuje model OCR wraz z jego polami i stanem treningu.

Co może robić Twoja AI

Wyniki ekstrakcji

Pobierz wyodrębnione dane dla przetworzonego pliku lub pojedynczej strony na podstawie ID modelu i ID zwróconych po przesłaniu pliku.

Modele OCR

Sprawdź pola modelu OCR i stan jego treningu, zanim zaufasz jego wynikom.

Klasyfikacja obrazów

Wyświetl swoje modele klasyfikacji i uruchom wybrany na obrazach z publicznych adresów URL.

“Zsumuj kwoty z tych pięciu przetworzonych faktur.”
Pobiera wyniki dla każdego pliku i sumuje wyodrębnione kwoty w czacie.
“Jakie mamy modele klasyfikacji?”
Wyświetla Twoje modele klasyfikacji obrazów wraz z ich ID i kategoriami.
“Sklasyfikuj te trzy zdjęcia produktów naszym modelem uszkodzeń.”
Uruchamia model klasyfikacji na obrazach z tych publicznych adresów URL i zwraca przewidywane kategorie.

Narzędzia dla Nanonets OCR: 13

Te narzędzia zostają włączone po połączeniu. Każde z nich możesz wyłączyć lub ustawić wymóg zatwierdzenia przed jego uruchomieniem.

classify_image_urlsZmienia daneUruchamia model klasyfikacji obrazów (`model_id`) na obrazach z publicznych adresów `urls` i zwraca przewidywane kategorie.
create_documentZmienia daneTworzy nowy dokument. Wymagane: categories. Podsumowanie API: Create New Model. Ma skutki widoczne poza tym systemem.
create_document_trainZmienia daneTworzy nowy trening dla dokumentu. Podsumowanie API: Train Model. Ma skutki widoczne poza tym systemem.
create_new_modelZmienia daneTworzy nowy dokument. Wymagane: categories. Podsumowanie API: Create New Model. Ma skutki widoczne poza tym systemem.
create_trainZmienia daneTworzy nowy trening. Wymagane: model id. Podsumowanie API: Train Model. Ma skutki widoczne poza tym systemem.
get_ocr_modelPobiera jeden model OCR na podstawie jego ID modelu (`document_id`), wraz z jego polami i stanem treningu. Użyj, aby sprawdzić model przed wysłaniem do niego plików.
get_prediction_filePobiera wyodrębnione wyniki dla jednego przetworzonego pliku na podstawie `model_id` i `request_file_id` (zwracanego po przesłaniu pliku).
get_prediction_pagePobiera wyodrębnione wyniki dla jednej przetworzonej strony na podstawie `model_id` i `image_level_inference_id`.
list_classification_modelsWyświetla Twoje modele klasyfikacji obrazów wraz z ich ID i kategoriami.
list_document_image_level_inferences_start_day_interval_current_Wyświetla inferencje na poziomie obrazu (start day interval, current batch days) dla dokumentu. Opcjonalne filtry: start day interval lub current batch day. Podsumowanie API: Get All Prediction Files.
list_documentsWyświetla dokumenty. Opcjonalne filtry: id. Podsumowanie API: Get Model by Id.
upload_document_urlsZmienia danePrzesyła dokument (model id). Podsumowanie API: Upload training images by Url. Ma skutki widoczne poza tym systemem.
upload_image_categorization_urlsZmienia danePrzesyła kategoryzację obrazów. Podsumowanie API: Upload training images by Url. Ma skutki widoczne poza tym systemem.

Konfiguracja w trzech krokach

1
Wybierz aplikację
Utwórz bezpłatne konto PipMCP i wybierz Nanonets OCR z listy aplikacji.
2
Wklej klucz
Wklej swój klucz API Nanonets jako nazwę użytkownika, a pole hasła zostaw puste. W Nanonets otwórz Account Info w lewym panelu, kliknij API Keys, potem Add a New Key i skopiuj klucz.
3
Dodaj link do swojego asystenta AI
Otrzymasz osobisty link MCP. Dodaj go do Claude, ChatGPT lub Cursor:
1. Kliknij swoją nazwę, a następnie Ustawienia › Konektory › Dodaj niestandardowy konektor.
2. Wklej swój link jako adres URL zdalnego serwera MCP.
3. Włącz konektor w menu + na czacie.

Pytania

Co AI może robić w Nanonets OCR?

AI może odczytać model OCR wraz z jego polami i stanem treningu, pobrać wyniki ekstrakcji dla przetworzonego pliku lub strony, wyświetlić Twoje modele klasyfikacji obrazów i uruchomić model klasyfikacji na obrazach z publicznych adresów URL.

Czy AI widzi mój klucz API Nanonets OCR?

Nie. Twój klucz API Nanonets OCR jest szyfrowany w spoczynku i nigdy nie jest pokazywany AI. Po zapisaniu nie jest już wyświetlany, nawet Tobie. AI widzi tylko wyniki wywoływanych narzędzi.

Czy mogę kontrolować, na co AI ma pozwolenie?

Tak. To Ty wybierasz, które narzędzia są włączone. Większość narzędzi tylko odczytuje wyniki. Klasyfikator obrazów uruchamia model na podanych przez Ciebie adresach URL i może wymagać Twojej zgody przed uruchomieniem. Każde wywołanie narzędzia jest rejestrowane.

Czy działa z ChatGPT?

Tak. W ChatGPT przejdź do Settings › Apps & Connectors › Advanced i włącz Developer mode, a następnie dodaj swój link PipMCP. Developer mode wymaga płatnego planu ChatGPT: Plus, Pro, Business lub Enterprise. Ten sam link działa też w Claude (Settings › Connectors › Add custom connector), Cursorze i innych klientach MCP.

Ile to kosztuje?

PipMCP ma plan darmowy bez konieczności podawania karty kredytowej. Plany płatne rozliczane są za każde ukończone zadanie. Potrzebujesz też własnego konta Nanonets, a wszelkie opłaty Nanonets za przetwarzanie dotyczą wyłącznie Ciebie i Nanonets.

Czy AI może przesyłać nowe dokumenty do Nanonets?

Nie. Narzędzia odczytują wyniki dla plików już przetworzonych przez Twoje modele, sprawdzają modele OCR i klasyfikują obrazy z publicznych adresów URL. Dokumenty wysyłasz do modeli tak jak dotychczas, a AI pobiera wyniki na podstawie ID modelu i ID żądania pliku.