YC F24 项目 Vespper 发布 Docx MCP,号称快 3 倍、便宜一半
topaztee · hn · 2026-09-29
Vespper(YC F24)发布 SOTA Docx MCP,让 AI agent 高效编辑 Word 文档,由其微调模型驱动,自称比最接近的替代方案快 3 倍、便宜 2 倍且更准确。
背景与问题:
- 团队此前为药企做了 AI 监管文档编辑器,发现用户偏好用自己的 Word 模板,而 agent 编辑 Word 极其困难。
- Word 文档是遵循 OOXML 规范的冗长 XML zip 包,微小改动也很繁琐:加编号列表要在 numbering.xml 新建条目并回链 document.xml,加粗一句话要拆成 3+ 个 run 元素。
现有方案均不佳:
- 直接解压改 zip(unzip+grep+sed):agent 大量时间与 token 消耗在机制细节上。
- 低层库(python-docx、Open XML SDK)或固化的编辑类 MCP(SuperDoc、Office CLI、Adeu 等):同样耗 context,MCP 还引入新 DSL。
- 经 pandoc/mammoth.js 转成 Markdown/HTML 往返处理:存在信息损失(原帖截断)。
团队背景:Topaz 曾任 Snyk 高级 SWE,Dudu 曾在 Viz.ai 做深度学习工程。
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