实战指南：部署MinerU多模态文档解析API与Dify深度集成（实现解析PDF/JPG/PNG）-EW帮帮网

MinerU web api部署

MinerU 能够将包含图片、公式、表格等元素的多模态 PDF、PPT、DOCX 等文档转化为易于分析的 Markdown 格式。

克隆 MinerU 的仓库

git clone https://github.com/opendatalab/MinerU.git

cd 到 projects/web-api
```
cd projects/web-api
```
在可以科学上网的情况下可以直接运行
```
docker build -t mineru-api .
```

如果不能科学上网，使用 modelscope

修改改 requirement.txt，添加 modelscope==1.25.0

修改 download_models.py，删掉所有旧代码，改成这个

#!/usr/bin/env python
import os
from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download

# 配置模型下载路径（Windows路径示例：r'C:\MinerU'）
MAIN_MODEL_DIR = "/opt/"
os.makedirs(MAIN_MODEL_DIR, exist_ok=True)

if __name__ == "__main__":
    # PDF-Extract-Kit的模型下载（需替换为ModelScope对应ID）
    pdf_extract_patterns = [
        "models/Layout/YOLO/**",
        "models/MFD/YOLO/**",
        "models/MFR/unimernet_hf_small_2503/**",
        "models/OCR/paddleocr_torch/**",
    ]
    pdf_model_path = snapshot_download(
        'opendatalab/PDF-Extract-Kit-1.0',  # ModelScope模型ID
        allow_patterns=pdf_extract_patterns,
        cache_dir=os.path.join(MAIN_MODEL_DIR, "models"),
        revision='master'  # 指定模型版本
    )

    # LayoutReader模型下载（需替换为ModelScope对应模型）
    layout_model_path = snapshot_download(
        'ppaanngggg/layoutreader',  # 替换为实际ModelScope ID
        cache_dir=os.path.join(MAIN_MODEL_DIR, "layoutreader"),
        allow_patterns=["*.json", "*.safetensors"]
    )

    print(f"主模型目录：{pdf_model_path}")
    print(f"布局模型目录：{layout_model_path}")

再运行 docker build -t mineru-api .

编写 docker-compose.yml

services:
  mineru-api:
    image: mineru-api
    restart: always
    ports:
      - "8920:8920"
    stdin_open: true   # 对应 -i 参数
    tty: true          # 对应 -t 参数
    runtime: nvidia    # 使用 NVIDIA 容器运行时
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all  # 允许访问所有 GPU

如果没有 nvidia 的 runtime，先备份自己的 daemon.json 文件 (/etc/docker/)，通过 yum install -y nvidia-docker2 安装，这个命令会生成一个新的 daemon.json 文件，覆盖掉原来旧的，安装后之后比较一下新旧两个 daemon 文件，合并在一起。

启动

systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
docker compose up -d

访问 localhost:8000/docs

进入mineru容器目录，编写app.py，保证images字段的正常输出

async def file_parse(
    file: UploadFile = None,
    file_path: str = Form(None),
    parse_method: str = Form("auto"),
    is_json_md_dump: bool = Form(False),
    output_dir: str = Form("output"),
    return_layout: bool = Form(False),
    return_info: bool = Form(False),
    return_content_list: bool = Form(False),
	# 此处修改为 True
    return_images: bool = Form(False),
):

重启mineRu容器

使用MineRu插件

Dify配置

配置http://api:5001，端口地址暴露给宿主机

docker-compose.yaml：文本搜索services:

services:
  # API service
  api:
    image: langgenius/dify-api:1.4.1
    restart: always
    # 添加以下端口映射 ↓
    ports:
      - "5001:5001"  # 将API 5001 端口映射到宿主机的 5001 端口
    environment:
      # Use the shared environment variables.
      <<: *shared-api-worker-env
      # Startup mode, 'api' starts the API server.
      MODE: api
      SENTRY_DSN: ${API_SENTRY_DSN:-}
      SENTRY_TRACES_SAMPLE_RATE: ${API_SENTRY_TRACES_SAMPLE_RATE:-1.0}
      SENTRY_PROFILES_SAMPLE_RATE: ${API_SENTRY_PROFILES_SAMPLE_RATE:-1.0}
      PLUGIN_REMOTE_INSTALL_HOST: ${EXPOSE_PLUGIN_DEBUGGING_HOST:-localhost}
      PLUGIN_REMOTE_INSTALL_PORT: ${EXPOSE_PLUGIN_DEBUGGING_PORT:-5003}
      PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE: ${PLUGIN_MAX_PACKAGE_SIZE:-52428800}
      INNER_API_KEY_FOR_PLUGIN: ${PLUGIN_DIFY_INNER_API_KEY:-QaHbTe77CtuXmsfyhR7+vRjI/+XbV1AaFy691iy+kGDv2Jvy0/eAh8Y1}
    depends_on:
      db:
        condition: service_healthy
      redis:
        condition: service_started

其他部署方式：FILES_URL 设置为 ‘http://Dify宿主机IP:5001’
（如 http://192.168.1.100:5001，这里的 IP 通常是运行 Dify 的机器的 IP，即前文提到的 “本地 IP” 端口。5001 是 Dify API 服务的默认端口）。

设置Dify文件预览/下载地址：Files_URL

.env:

# File preview or download Url prefix.
# used to display File preview or download Url to the front-end or as Multi-model inputs;
# Url is signed and has expiration time.
# Setting FILES_URL is required for file processing plugins.
#   - For https://example.com, use FILES_URL=https://example.com
#   - For http://example.com, use FILES_URL=http://example.com
#   Recommendation: use a dedicated domain (e.g., https://upload.example.com).
#   Alternatively, use http://<your-ip>:5001 or http://api:5001,
#   ensuring port 5001 is externally accessible (see docker-compose.yaml).
FILES_URL=http://api:5001

重启Dify
1. 进入 Dify 源码 docker目录
2. 地址栏输入cmd，打开命令行
3. 停止旧容器：docker-compose down
4. 重新构建（仅当 Dockerfile 或 build 参数变更时）:docker-compose build
5. 启动服务：docker-compose up -d

Dify插件市场安装MineRu插件，并打开插件目录
点击该插件详情，出现授权界面

Base URL配置为http://host.docker.internal:8920

令牌为空，服务类型选择本地部署，点击保存，显示已授权即可

编辑解析测试工作流

创建单轮工作流应用，设置基本信息
配置PDF文件下载地址的HTTP请求节点
配置MineRu插件的解析节点

注意：以上只有解析变量及其解析方法可以使用，其他都是官方API使用参数
输出变量：

text : 解析后的 Markdown 文本

files: 额外的导出格式文件（html,docx,latex）

json:解析后的内容列表

full_zip_url: 仅限官方 API，完整解析结果的 zip URL

images: 从 PDF 中提取的图片

获取PDF文件第一个大标题作为文件名的代码执行节点

import re
def main(mdText: str) -> dict:
    match = re.search(r'^#\s+(.*)$', mdText, re.MULTILINE)
    if match:
        return {'result': match.group(1)}
    else:
        return {'result': ""}

插件市场安装Markdown转换器插件，并使用
结束节点：结果存在文件下载地址

‍注意：dify保存文件存在过期时间，可能会导致md文件图片链接失效，建议，给予LLM模型解析使用即可，如需本地，保存图片本地使用

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