Каталог MCP
swih

Swih/mistral-mcp

MCP-сервер для полного API Mistral AI — чат, OCR, транскрипция аудио (Voxtral), автодополнение кода (Codestral), durable workflows. Подключается к Claude Code, Cursor, Zed, Windsurf. Самостоятельно...

README

8 инструментов

Установить сервер

mistral-mcp

MCP server for Mistral AI — chat, OCR, audio (Voxtral), code (Codestral), vision, agents, batch, and durable workflows. Plug into Claude Code, Cursor, Zed, Windsurf, or Claude Desktop in one command.

Version française : README.fr.md

What this is

mistral-mcp exposes the full Mistral AI API as a set of MCP tools, resources, and prompts. An MCP client (Claude Code, Cursor, etc.) can call mistral_ocr to extract text from a PDF, voxtral_transcribe to transcribe a meeting recording, or workflow_execute to start a durable multi-step process — all without leaving the agent loop.

Unique to Mistral and not available from other MCP servers:

mistral_ocr — Mistral Document AI: structured text + bbox annotations from any PDF or image
voxtral_transcribe — Voxtral: transcription with optional speaker diarization
codestral_fim — Codestral fill-in-the-middle (FIM) for inline code completion
workflow_execute / status / interact — Temporal-backed durable execution with human-in-the-loop signals
French-optimized models (mistral-large-latest, mistral-medium-latest) and curated French prompts

codestral_fimтолько чтениевнешний мир

Завершение кода в режиме fill-in-the-middle с помощью Codestral. Имея `prompt` (код перед курсором) и `suffix` (код после курсора), Codestral дописывает середину. Используйте для автодополнения в редакторе, агентов патчинга кода или структурированных рефакторингов, где границы целевого участка известны. Токены остановки по умолчанию: [] — пусть модель решает сама. При необходимости переопределите через `stop`.

Codestral fill-in-the-middle completion

Параметры

promptstringобязательный
Code preceding the cursor.
suffixstringобязательный
Code after the cursor. Can be empty string.
modelenum
codestral-latest
stopstring[]
temperaturenumber
max_tokensinteger
top_pnumber
seedinteger
Random seed for deterministic sampling. Maps to Mistral's `random_seed`.

mistral_chatтолько чтениевнешний мир

Создайте завершение чата с использованием модели Mistral. Когда использовать: - Написание контента на французском (или любом европейском языке), где Mistral особенно хорош. - Codestral для генерации/рецензирования кода. - Ministral для дешёвой / малозатратной по задержке классификации. Возвращает структурированный контент с текстом ассистента и информацией об использовании токенов. НЕ стримит — используйте mistral_chat_stream для длинных выводов с обновлениями прогресса.

Mistral chat completion

Параметры

messagesobject[]обязательный
Chat messages in role/content form.
modelenum
Mistral chat model alias. Allowed: mistral-large-latest, mistral-medium-latest, mistral-small-latest, ministral-3b-latest, ministral-8b-latest, ministral-14b-latest, magistral-medium-latest, magistral-small-latest, devstral-latest, devstral-small-latest, codestral-latest, voxtral-small-latest. Default: mistral-medium-latest.
mistral-large-latestmistral-medium-latestmistral-small-latestministral-3b-latestministral-8b-latestministral-14b-latestmagistral-medium-latestmagistral-small-latestdevstral-latestdevstral-small-latestcodestral-latestvoxtral-small-latest
response_formatany
Force a structured output: `{type:"json_object"}` for JSON mode, `{type:"json_schema", json_schema:{...}}` for strict schema mode.
reasoning_effortenum
Controls reasoning depth for Magistral models. 'high' enables full chain-of-thought; 'none' disables it. Ignored on non-reasoning models.
nonehigh
temperaturenumber
max_tokensinteger
top_pnumber
seedinteger
Random seed for deterministic sampling. Maps to Mistral's `random_seed`.

mistral_ocrтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Запускает Mistral OCR на PDF или изображении, возвращая структурированный markdown на каждую страницу. Входной document — один из: - { type: "document_url", documentUrl: "https://...pdf" } - { type: "image_url", imageUrl: "https://..." | "data:image/..." } - { type: "file", fileId: "<id-from-files-api>" } Опции: - `pages`: массив номеров страниц с отсчётом от 0 или строка вида "0-5,7". - `tableFormat`: 'markdown' (по умолчанию) или 'html'. - `extractHeader` / `extractFooter`: включать верхний/нижний колонтитул страницы, если они есть. - `includeImageBase64`: встраивать извлечённые байты изображения в формате base64 в ответ. - `document_annotation_format`: JSON-схема для структурированного извлечения всего документа. - `bbox_annotation_format`: JSON-схема для извлечённых аннотаций изображений/bbox. - `confidence_scores_granularity`: 'page' или 'word'. Возвращает `pages[].markdown`, а также опционально `pages[].hyperlinks`, `header`, `footer`, ограничивающие рамки изображений, аннотации, оценки уверенности и `dimensions`.

Mistral OCR (document to markdown)

Параметры

documentanyобязательный
modelenum
OCR model. Default: mistral-ocr-latest.
mistral-ocr-latest
pagesany
tableFormatenum
markdownhtml
extractHeaderboolean
extractFooterboolean
includeImageBase64boolean
imageLimitinteger
imageMinSizeinteger
bbox_annotation_formatobject
document_annotation_formatany
document_annotation_promptstring
confidence_scores_granularityenum
pageword

mistral_visionтолько чтениевнешний мир

Завершение чата с мультимодальным вводом: текст + части image_url. Требуется модель, способная обрабатывать изображения. Принимаются: - pixtral-large-latest - pixtral-12b-latest - mistral-large-latest - mistral-medium-latest - mistral-small-latest Поле `content` каждого сообщения — это либо обычная строка (простой текст), либо массив частей `{ type: 'text', text }` / `{ type: 'image_url', imageUrl }`. URL изображения может быть HTTPS-ссылкой или data: URI в формате base64. Возвращает текст ассистента + использованные токены. Для запросов без изображений предпочтительнее использовать `mistral_chat`.

Mistral multimodal chat (vision)

Параметры

messagesobject[]обязательный
Chat messages. Pure-text requests are accepted, but this tool is intended primarily for multimodal prompts containing image parts.
modelenum
Vision-capable Mistral model. Default: pixtral-large-latest.
pixtral-large-latestpixtral-12b-latestmistral-large-latestmistral-medium-latestmistral-small-latest
temperaturenumber
max_tokensinteger
top_pnumber
seedinteger
Random seed for deterministic sampling. Maps to Mistral's `random_seed`.

voxtral_transcribeтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Транскрибирует аудиофайл в текст с помощью Mistral Voxtral. Принятые модели: - voxtral-mini-latest - voxtral-small-latest Источник аудио — одно из: - { type: "file_url", fileUrl: "https://..." } (публичный URL) - { type: "file", fileId: "<id-from-files-api>" } Опции: - `language`: подсказка по ISO-639-1 (например 'fr', 'en'). Повышает точность, если язык известен. - `temperature`: температура сэмплирования. - `diarize`: возвращать разбивку по говорящим (по умолчанию false). - `timestampGranularities`: ['segment'] — возвращать временные метки для каждого сегмента. - `contextBias`: список фраз и терминов, которые должны влиять на декодер. Возвращает обычный `text`, определённый `language`, опциональные `segments[]` и информацию о расходе токенов.

Voxtral speech-to-text

Параметры

audioanyобязательный
modelenum
STT model. Default: voxtral-mini-latest.
voxtral-mini-latestvoxtral-small-latest
languagestring
ISO-639-1 language hint (e.g. 'fr', 'en').
temperaturenumber
diarizeboolean
timestampGranularitiesstring[]
Only 'segment' is currently supported.
contextBiasstring[]

workflow_executeвнешний мир

Запустить выполнение Mistral Workflow. `workflowIdentifier` — имя или ID рабочего процесса (видно в mistral://workflows). `input` — произвольный JSON-объект, соответствующий схеме входных данных рабочего процесса. Режимы: - waitForResult=false (по умолчанию): возвращает сразу execution_id и статус RUNNING. Опрашивайте workflow_status, чтобы отследить завершение. - waitForResult=true: блокирует выполнение до завершения рабочего процесса и возвращает результат напрямую. Используйте timeoutSeconds (по умолчанию 30), чтобы ограничить время ожидания. Используйте deploymentName для выбора конкретного слота развертывания, когда настроено несколько.

Execute a Mistral workflow

Параметры

workflowIdentifierstringобязательный
Workflow name or ID.
inputobject
Input payload matching the workflow input schema.
executionIdstring
Optional custom execution ID. Auto-generated if omitted.
waitForResultboolean
Block until completion and return result inline. Default: false.
timeoutSecondsinteger
Max wait time when waitForResult=true. Default: 30.
deploymentNamestring
Target a specific deployment slot.

workflow_interactвнешний мир

Отправляет сигнал или выполняет запрос к запущенному выполнению workflow. action=signal: событие типа fire-and-forget; workflow реагирует асинхронно. - `name`: имя сигнала, определённое в workflow. - `input`: опциональная полезная нагрузка, соответствующая схеме сигнала. action=query: синхронное чтение внутреннего состояния workflow. - `name`: имя обработчика запроса, определённое в workflow. - `input`: опциональные параметры запроса. - Возвращает `query_name` + `result` в ответе. action=update: синхронный запрос на изменение состояния workflow во время выполнения. - `name`: имя обработчика обновления, определённое в workflow. - `input`: опциональная полезная нагрузка для обновления. - Возвращает `update_name` + `result` в ответе.

Signal, query, or update a running workflow

Параметры

actionenumобязательный
Interaction type.
signalqueryupdate
executionIdstringобязательный
Target execution ID.
namestringобязательный
Signal or query handler name.
inputobject
Optional payload for the signal or query.

workflow_statusтолько чтениеидемпотентныйвнешний мир

Получить текущее состояние и результат выполнения рабочего процесса. Статусы: RUNNING | COMPLETED | FAILED | CANCELED | TERMINATED | CONTINUED_AS_NEW | TIMED_OUT | RETRYING_AFTER_ERROR Опрашивайте, пока статус не станет COMPLETED (или конечным), если `waitForResult` было false. `result` заполняется, как только рабочий процесс достигает конечного состояния.

Get workflow execution status

Параметры

executionIdstringобязательный
Execution ID from workflow_execute.

Github Сайт сервера

Конфиг для установки сервера

{
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "mistral-mcp@latest"
  ],
  "env": {
    "MISTRAL_API_KEY": "your_key_here"
  }
}

Также Swih/mistral-mcp можно установить в Cursor по ссылке автоматически.

FAQ

Для чего этот сервер?

Это MCP-сервер, который подключает возможности Mistral AI к инструментам вроде Claude Code или Cursor. Он берёт на себя всю рутину работы с API: распознаёт текст на PDF и картинках, транскрибирует аудио, дописывает код и запускает длительные пайплайны. Всё это работает внутри агентского цикла, не переключая контекст. Особенно полезен европейским командам, которые хотят использовать Mistral, оставляя контроль за данными у себя.

Что он умеет?

Генерирует ответы в чатах и анализирует изображения через vision-модели Mistral, читает PDF и изображения с помощью OCR с извлечением структурированного текста и аннотаций, транскрибирует аудио в текст с опциональной диаризацией (Voxtral), дописывает код в режиме fill-in-the-middle (Codestral), запускает, отслеживает и отправляет сигналы в длительные рабочие процессы, оптимизирован для французских моделей и включает курсированные французские промпты.

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #184
Звезд на Github: 12
Форков на Github: 0
Язык реализации: TypeScript
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 16.07 в 22:30
Идентификатор: 0KUchqg3dGLdoCQf
Категории: Агенты, Агенты для программирования, Анализ кода, Выполнение кода, Документация, ИИ и машинное обучение, Инструменты для разработчиков, Обработка аудио, Обработка изображений и видео, Обработка мультимедиа, Обработка речи, Оркестрация агентов, Суммаризация текста, Финансы, Юриспруденция и комплаенс

Другие проверенные MCP-сервера

apecloud/ApeRAG

ApeRAG — production-ready RAG-платформа с Graph RAG, векторным и полнотекстовым поиском, а также AI-агентами. Подходит для построения баз знаний и контекстной инженерии. Включает гибридный поиск, м...

Label Studio MCP

официальный

MCP сервер для интеграции с Label Studio: управляйте проектами разметки, задачами и предсказаниями через простые запросы. Создавайте проекты, импортируйте задачи, получайте аннотации и многое другое.

makenotion/notion-mcp-server

официальный

Notion MCP сервер даёт AI-агентам прямой доступ к Notion через API: читайте и редактируйте страницы в Markdown, делайте запросы к данным. Разработчики используют этот MCP инструмент для интеграции помощников с заметками и проектами, экономя токены.

portainer/portainer-mcp

официальный

Официальный MCP-сервер для Portainer. Через инструменты MCP вы можете инспектировать окружения, управлять Docker и Kubernetes, настраивать GitOps. Подходит для администраторов и DevOps.

DataEval/dingo

официальный

MCP-сервер Dingo даёт AI-агентам доступ к комплексной оценке качества данных: проверка датасетов, детекция галлюцинаций, анализ RAG-систем. Инструмент полезен ML-инженерам для автоматической валидации данных через ассистентов.

cloudflare/mcp-server-cloudflare

официальный

Набор MCP-серверов Cloudflare позволяет через естественный язык читать конфигурации, анализировать данные и вносить изменения в сервисы Cloudflare. Полезен разработчикам и администраторам для автом...