enem-extractor

enem-extractor

MCP server for ENEM exam PDFs, providing resource listing and question extraction as PNG images via natural language.

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ENEM Extractor

Extrai automaticamente cada questão de um PDF de prova do ENEM e salva como uma imagem PNG individual, organizada por ano e dia de aplicação.

Usa PyMuPDF para localizar o texto QUESTÃO NN por coordenadas na página e Pillow para gerar as imagens.

Requisitos

  • Python 3.10+
  • Dependências em requirements.txt (PyMuPDF, Pillow)

Instalação

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate      # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
# ou, como pacote editável (habilita o comando `enem-extractor`):
pip install -e .

Uso

  1. Coloque os PDFs das provas na pasta provas/.

  2. Nomeie cada arquivo seguindo o padrão do INEP, começando por ano e contendo o dia (D1/D2):

    provas/2023_PV_impresso_D1_CD4.pdf
    provas/2023_PV_impresso_D2_CD4.pdf
    
  3. Rode o extrator a partir da raiz do projeto:

    python -m enem_extractor.main
    # ou, se instalado com `pip install -e .`:
    enem-extractor
    

As imagens são salvas em:

imagens/<ano>/<dia>/questao_NNN.png

No dia 2 (D2) a numeração das questões continua a partir de 91, seguindo a convenção do ENEM.

Uso como serviço / worker

O pacote expõe uma entrada única extract, ideal para ser chamada por um worker:

from enem_extractor import extract

# auto-detecção do tipo pelo nome do arquivo
result = extract("provas/2025_PV_impresso_D1_CD9_ampliada.pdf")

# forçando modo e pasta de saída
result = extract(pdf_path, output_dir="/tmp/out", mode="normal")

# result == {
#     "pdf": "...",
#     "mode": "ampliada",          # 'normal' | 'ampliada'
#     "output_dir": "imagens/2025/D1",
#     "images": ["imagens/2025/D1/page_1_question_1.png", ...],
# }
  • mode: "auto" (padrão) detecta pelo nome (ampliada/superampliada → extractor ampliada; caso contrário normal). Use "normal" ou "ampliada" para forçar.
  • output_dir: se omitido, deriva imagens/<ano>/<dia> do nome do arquivo.
  • Erros: FileNotFoundError se o PDF não existir; ValueError se mode for inválido.

Uso via MCP (Model Context Protocol)

O projeto inclui um servidor MCP que expõe as provas e a extração para clientes como o Claude Code.

Instale o extra opcional:

uv sync --extra mcp
# ou, com pip:
pip install -e ".[mcp]"

O servidor é iniciado pelo console script enem-extractor-mcp (via stdio). O arquivo .mcp.json (versionado) já o registra para o Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "enem-extractor": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--extra", "mcp", "enem-extractor-mcp"],
      "env": { "PROVAS_DIR": "provas" }
    }
  }
}

Ao abrir o projeto no Claude Code:

  • @ lista as provas disponíveis como resources (prova://<arquivo>.pdf, além do agregado provas://list).
  • Tools disponíveis para o agente:
    • list_provas() — varre PROVAS_DIR ao vivo e devolve as provas com o modo detectado.
    • extract_prova(name, mode="auto", output_dir=None) — extrai a prova (name é o arquivo listado ou um caminho) e devolve {pdf, mode, output_dir, images}.

A pasta das provas é configurável pela variável PROVAS_DIR (default provas).

Notas:

  • extract_prova é síncrona — provas grandes (dezenas de páginas) bloqueiam até concluir.
  • Provas novas na pasta aparecem no @ após reiniciar o servidor; o tool list_provas sempre enxerga a pasta ao vivo.

Estrutura

.
├── src/enem_extractor/
│   ├── service.py     # entrada única: extract() detecta o tipo e roteia
│   ├── catalog.py     # catálogo de provas (list/resolve) para o MCP
│   ├── mcp_server.py  # servidor MCP (resources + tools)
│   ├── main.py        # CLI: varre provas/ e chama o service
│   ├── normal.py      # extração da prova padrão (layout de duas colunas)
│   └── ampliada.py    # extração da prova ampliada (coluna única)
├── tests/             # testes (unittest, sem PyMuPDF/Pillow)
├── provas/            # coloque os PDFs aqui (ignorados no Git)
├── .mcp.json          # registro do servidor MCP (Claude Code)
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
└── README.md

Notas

  • Prova padrão (normal.py): detecta as duas colunas da prova, numeração contínua entre páginas, renderização com zoom 2x.
  • Prova ampliada (ampliada.py): layout de coluna única, para as versões de acessibilidade. Executável diretamente via python -m enem_extractor.ampliada.
  • A pasta imagens/ e os PDFs em provas/ não são versionados (veja .gitignore).

Licença

MIT — veja LICENSE.

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