使用 FastMCP 实现 Word 文档与 JSON 数据互转的 Python 服务

一、项目背景

本文分享一个基于 FastMCP 框架实现的文档处理服务，可实现 Word 文档（.docx）与 JSON 数据格式的双向转换。通过此服务，开发者可以轻松实现文档内容提取、结构化数据填充、样式模板复用等功能，适用于自动化报告生成、数据导入导出等场景。

二、核心代码解析

1. 服务端实现（my_server.py）

import json
from fastmcp import FastMCP
from wan_neng_copy_word import clone_document as word_to_dict
from wan_neng_copy_word_pro import clone_document
from wan_neng_copy_word import clone_document as get_para_style
from gen_all_styles import gen_all_styles

mcp = FastMCP(name="MyServer")

# 基础问候工具
@mcp.tool
def greet(name: str) -> str:
    """Greet a user by name."""
    return f"Hello, {name}!"

# Word 转 JSON 工具
@mcp.tool
def word_to_json(word_path: str) -> str:
    """Convert a word document to json."""
    body_s, body_p = word_to_dict(word_path)
    return json.dumps(body_p)

# JSON 转 Word 工具
@mcp.tool
def json_to_word(word_path: str, json_data: str) -> str:
    """Convert a json to word document."""
    try:
        body_ws, _ = get_para_style('demo_template.docx')
    except:
        gen_all_styles()
        body_ws, _ = get_para_style('demo_template.docx')

    body_s, _ = get_para_style(word_path)
    clone_document(body_s, json.loads(json_data), body_ws, 'cloned_example.docx')
    return 'cloned_example.docx'

# 启动 MCP 服务
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=9000)

关键组件说明：

• FastMCP：基于 MCP 协议的服务框架，提供工具注册与调用能力
• wan_neng_copy_word 系列模块：实现 Word 文档解析与生成的核心逻辑
• gen_all_styles：样式模板生成工具
• 双向转换逻辑：
  • word_to_json：提取文档内容结构并序列化为 JSON
  • json_to_word：应用模板样式生成新文档

2. 客户端测试代码

import asyncio
from fastmcp import Client

# MCP 服务配置
config = {
    "mcpServers": {
        "document-service": {
            "url": "http://127.0.0.1:9000/mcp",
            "transport": "streamable-http"
        }
    }
}

# 创建客户端实例
client = Client(config)

async def main():
    async with client:
        # 读取 JSON 数据
        with open("1.json", "r", encoding="utf-8") as f:
            body_p = f.read()
        
        # 调用 JSON 转 Word 工具
        result = await client.call_tool(
            "json_to_word", 
            {"word_path": "1.docx", "json_data": body_p}
        )
        print(f"生成文档路径: {result}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

三、运行环境要求

1. Python 3.8+ 环境
2. 依赖库安装：

   pip install fastmcp python-docx
   

3. 文件依赖：
   • demo_template.docx（样式模板）
   • 1.docx（输入文档）
   • 1.json（结构化数据）

四、功能演示流程

1. 启动服务：

   python my_server.py
   

2. 执行客户端测试：

   python client_test.py
   

3. 输出结果：
   • 生成 cloned_example.docx 文档
   • 验证文档内容与原始模板样式的一致性

五、应用场景

1. 自动化报告生成：通过 API 动态填充数据到预设模板
2. 文档结构分析：提取 Word 内容进行 NLP 处理
3. 跨格式转换：作为其他格式（如 Markdown、HTML）转换的中间层
4. 样式统一管理：基于模板批量生成标准化文档

六、注意事项

1. 文件路径问题：确保工作目录包含所需模板文件
2. 异常处理增强建议：

   # 可扩展的异常处理示例
   try:
       # 文件操作代码
   except FileNotFoundError as e:
       return {"error": f"Missing file: {str(e)}"}
   except json.JSONDecodeError:
       return {"error": "Invalid JSON input"}
   

3. 性能优化方向：
   • 添加缓存机制复用样式模板
   • 支持异步文件读写
   • 实现流式传输处理大文件

七、扩展建议

1. 添加文件校验模块：

   def validate_word_file(path):
       if not os.path.exists(path):
           raise ValueError("Template file not found")
       if not path.endswith('.docx'):
           raise ValueError("Invalid file format")
   

2. 支持更多格式转换：
   • 集成 pandoc 实现多格式转换
   • 添加 PDF 导出功能
3. API 接口增强：
   • 添加文件上传下载接口
   • 实现任务队列异步处理

该实现展示了如何通过 MCP 协议构建文档处理服务，开发者可根据实际需求扩展更多文档操作功能。完整项目代码需注意分离服务端/客户端模块，并完善错误处理机制。