Integração · Documentos

Conecte Claude e ChatGPT ao OCR do Nanonets

Peça à sua IA para buscar os dados extraídos pelo Nanonets de um documento, verificar quais campos um modelo de OCR lê ou classificar imagens em URLs públicos. Ele lê resultados de extração por arquivo ou por página, para que você possa trabalhar com os dados no chat sem abrir o Nanonets.

Ligar Nanonets OCR gratuitamente

Plano gratuito, sem cartão de crédito. Demora cerca de um minuto.

Experimente pedir

“Mostre os campos extraídos do arquivo 8c2e1 no nosso modelo de fatura.”
A IA recebe os resultados de extração para o arquivo processado pelo ID do modelo e ID do arquivo solicitado.
“Apenas mostre-me a página 2 desse arquivo.”
Ele obtém os resultados para essa única página pelo seu ID de inferência da página.
“Quais campos nosso modelo de recibo extrai e ele foi treinado?”
Ele lê o modelo OCR com seus campos e estado de treinamento.

O que a sua IA pode fazer

Resultados de extração

Obtenha os dados extraídos para um arquivo processado ou para uma página única, pelo ID do modelo e pelos IDs retornados quando o arquivo foi submetido.

Modelos OCR

Leia os campos e estado de treinamento de um modelo OCR antes de confiar em seus resultados.

Classificação de imagem

Liste seus modelos de classificação e execute um em imagens em URLs públicos.

“Some os totais desses cinco processados.”
Ele obtém os resultados para cada arquivo e soma os totais extraídos no chat.
“Quais modelos de classificação temos?”
Ele lista seus modelos de classificação de imagem com seus IDs e categorias.
“Classifique essas três fotos de produto com nosso modelo de avarias.”
Ele executa o modelo de classificação nas imagens nesses URLs públicos e retorna as categorias previstas.

13 ferramentas para Nanonets OCR

Estas ferramentas são ativadas quando estabelece a ligação. Pode desativar qualquer uma delas ou exigir a sua aprovação antes de ser executada.

classify_image_urlsAltera dadosExecutar um modelo de classificação de imagens (`model_id`) em imagens em URLs públicos (`urls`) e retornar as categorias previstas.
create_documentAltera dadosCriar um novo documento. Obrigatório: categorias. Resumo da API: Criar Novo Modelo.
create_document_trainAltera dadosCriar um novo treinamento para um documento. Resumo da API: Treinar Modelo.
create_new_modelAltera dadosCriar um novo documento. Obrigatório: categorias. Resumo da API: Criar Novo Modelo.
create_trainAltera dadosCriar um novo treinamento. Obrigatório: ID do modelo. Resumo da API: Treinar Modelo.
get_ocr_modelObtenha um modelo OCR pelo seu ID de modelo (`document_id`), incluindo seus campos e estado de treinamento. Use para verificar um modelo antes de enviar arquivos a ele.
get_prediction_fileObtenha os resultados extraídos para um arquivo processado por `model_id` e `request_file_id` (retornado quando o arquivo foi submetido).
get_prediction_pageObtenha os resultados extraídos para uma página processada por `model_id` e `image_level_inference_id`.
list_classification_modelsListe seus modelos de classificação de imagens, com seus IDs e categorias.
list_document_image_level_inferences_start_day_interval_current_Liste inferências de nível de imagem, intervalo de dias de início atual do lote atual para um documento. Filtros opcionais: dia de início ou intervalo ou dia atual do lote. Resumo da API: Obter Todos os Arquivos de Previsão.
list_documentsListe documentos. Filtros opcionais: ID. Resumo da API: Obter Modelo por ID.
upload_document_urlsAltera dadosCarregar um documento (ID do modelo). Resumo da API: Carregar imagens de treinamento por URL.
upload_image_categorization_urlsAltera dadosCarregar uma categorização de imagem. Resumo da API: Carregar imagens de treinamento por URL.

Configure em três passos

1
Escolha a aplicação
Crie uma conta gratuita no PipMCP e escolha Nanonets OCR na lista de aplicações.
2
Cole a sua chave
Cole sua chave de API do Nanonets como nome de usuário e deixe a senha vazia. No Nanonets, abra Informações da Conta no painel esquerdo, clique em Chaves de API e depois Adicionar uma Nova Chave, e copie a chave.
3
Adicione a ligação à sua IA
Receberá uma ligação MCP pessoal. Adicione-a ao Claude, ao ChatGPT ou ao Cursor:
1. Clique no seu nome e depois em Definições › Conectores › Adicionar conector personalizado.
2. Cole a sua ligação no campo URL do servidor MCP remoto.
3. Ative-o no menu + de uma conversa.

Perguntas

O que a IA pode fazer no OCR do Nanonets?

A IA pode ler um modelo OCR com seus campos e estado de treinamento, obter resultados de extração para um arquivo processado ou página, listar seus modelos de classificação de imagem e executar um modelo de classificação em imagens em URLs públicos.

A IA vê minha chave de API do Nanonets OCR?

Não. Sua chave de API do Nanonets OCR está criptografada em repouso e nunca é mostrada à IA. Após você salvá-la, ela não é mostrada novamente, nem mesmo a você. A IA só vê os resultados das ferramentas que chama.

Posso controlar o que a IA é autorizada a fazer?

Sim. Você escolhe quais ferramentas estão ativadas. A maioria das ferramentas apenas lê resultados. O classificador de imagem executa um modelo nos URLs que lhe dá e pode exigir sua aprovação antes de executar. Cada chamada de ferramenta é registrada.

Funciona com o ChatGPT?

Sim. No ChatGPT, vá em Configurações › Aplicações & Conectores › Avançado e ative o Modo Desenvolvedor, depois adicione seu link do PipMCP. O Modo Desenvolvedor requer um plano pago do ChatGPT: Plus, Pro, Business ou Enterprise. O mesmo link funciona também no Claude (Configurações › Conectores › Adicionar conector personalizado), Cursor e outros clientes MCP.

Qual é o custo?

PipMCP tem um plano gratuito sem cartão de crédito. Os planos pagos cobram por tarefa concluída. Você também precisa de sua própria conta Nanonets, e qualquer cobrança da Nanonets é entre você e a empresa.

A IA pode enviar novos documentos para o Nanonets?

Não. As ferramentas leem resultados para arquivos que seus modelos já processaram, verificam modelos OCR e classificam imagens em URLs públicos. Você envia documentos aos modelos como faz hoje, e a IA busca os resultados com o ID do modelo e o ID de solicitação do arquivo.