Key
基于LLM从非结构化文本中自动提取结构化键值对的MCP服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Key。 它的用途是：基于LLM从非结构化文本中自动提取结构化键值对的MCP服务器。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/key/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“请从这段用户反馈中提取产品型号、遇到的问题和用户期望的解决方式。”，它会调用Value Extractor技能，解析你提供的文本，并输出类似 {"产品型号": "ABC-2000", "问题": "开机缓慢", "期望解决方式": "远程诊断"} 的结构化结果。或者，你可以直接丢给它一篇行业报告，让它自动总结出关键的趋势点和数据指标。
介绍
在日常工作中，我们经常需要从各种非结构化文本（如客服对话、用户反馈、产品描述、日志文件等）中提取关键信息，并将其整理成结构化的键值对格式。这个过程通常繁琐且容易出错，需要大量人工筛选和整理。Value Extractor MCP服务器正是为了解决这一痛点而生。
该工具通过集成大型语言模型（LLM）的能力，能够智能地理解文本语义，自动识别并提取出用户指定的或模型推断出的关键信息，并将其转换为清晰的键值对（例如：{“产品名称”: “XX手机”, “问题类型”: “电池续航”, “用户情绪”: “不满”}）。用户只需提供文本和提取要求，即可快速获得结构化数据。
它非常适合需要频繁处理文本信息并从中提炼数据的角色，例如数据分析师需要从用户评论中提取产品特征和情感倾向；客服人员需要从对话记录中提取客户问题和联系方式；内容创作者需要从访谈稿中提取核心观点和金句；产品经理需要从市场调研报告中提取竞品功能和用户痛点。
使用建议：为了获得最佳提取效果，建议在提供文本时，尽可能清晰地说明希望提取的字段或给出示例。对于高度专业或格式极其混乱的文本，可能需要结合领域知识进行后处理或人工校验。注意，提取结果的准确性依赖于底层LLM的能力和提示词的设计，对于要求100%精确的场景（如法律合同关键条款提取）需谨慎使用。
核心特点
与简单的正则表达式或规则模板提取工具不同，它利用LLM的语义理解能力，能够灵活应对格式多变、表述多样的非结构化文本，无需预先定义复杂的匹配规则。同时，作为MCP（Model Context Protocol）服务器，它可以轻松集成到支持MCP的各类AI工作台（如Claude Desktop）中，实现即插即用的自动化提取能力。
注意事项
不适合需要100%精确无误、或从高度加密、图片等非文本格式中提取信息的场景。
常见问题
它能提取什么格式的文本？
支持纯文本、JSON字符串、日志文件等常见非结构化文本格式。
提取的准确率如何？
准确率取决于文本复杂度和LLM能力，对于表述清晰的文本通常很高，但建议对关键结果进行复核。