feat(files): gescannte/bildbasierte PDFs als Bilder rendern (Vision)

read_file gab bei Scan-PDFs (kein extrahierbarer Text) nur nutzlose Rohbytes
zurueck -> claude.ai konnte sie nicht lesen. Jetzt: PyMuPDF rendert die Seiten
als PNG (150 dpi, max 20 Seiten) -> ImageContent, das LLM liest sie per Vision.
Verschluesselte/kaputte PDFs bleiben graceful. TestFileTypes scanned.pdf -> image.
Produktiv-Fix fuer alle User. Dep: pymupdf (requirements-extra.txt). 76 Tests gruen.

files/server.py

@@ -127,10 +127,25 @@ def read_file(
                 text = "\n\n".join(pages)
             if text.strip():
                 return [TextContent(type="text", text=f"[PDF: {path}]\n\n{text[:200000]}")]
-            return [
+            # Kein extrahierbarer Text -> bildbasiert/gescannt: Seiten als Bilder
-                TextContent(type="text", text=f"[PDF '{path}' enthaelt keinen extrahierbaren Text (vermutlich Scan). Rohdaten folgen.]"),
+            # rendern, damit das LLM sie per Vision lesen kann (statt nutzloser Rohbytes).
-                EmbeddedResource(type="resource", resource=BlobResourceContents(uri=f"file://{path}", blob=base64.b64encode(r.content).decode(), mimeType=ct)),
+            try:
-            ]
+                import fitz  # PyMuPDF
+                doc = fitz.open(stream=r.content, filetype="pdf")
+                n = doc.page_count
+                MAX_PAGES = 20
+                out = [TextContent(type="text", text=f"[PDF '{path}' ist bildbasiert/gescannt ({n} Seite(n)) — als Bilder gerendert:]")]
+                for i in range(min(n, MAX_PAGES)):
+                    pix = doc[i].get_pixmap(dpi=150)
+                    out.append(ImageContent(type="image", data=base64.b64encode(pix.tobytes("png")).decode(), mimeType="image/png"))
+                if n > MAX_PAGES:
+                    out.append(TextContent(type="text", text=f"[... {n - MAX_PAGES} weitere Seiten ausgelassen (Limit {MAX_PAGES}).]"))
+                return out
+            except Exception as e:
+                return [
+                    TextContent(type="text", text=f"[PDF '{path}' ist bildbasiert; Rendern fehlgeschlagen ({e}). Rohdaten folgen.]"),
+                    EmbeddedResource(type="resource", resource=BlobResourceContents(uri=f"file://{path}", blob=base64.b64encode(r.content).decode(), mimeType=ct)),
+                ]
         except Exception as e:
             return [TextContent(type="text", text=f"PDF '{path}' konnte nicht gelesen werden: {e}")]
     try:

requirements-extra.txt

@@ -0,0 +1,8 @@
+httpx==0.28.1
+httpx-sse==0.4.3
+mcp==1.27.2
+openpyxl==3.1.5
+pdfplumber==0.11.9
+pillow==12.2.0
+PyMuPDF==1.27.2.3
+python-docx==1.2.0

tests/MCPTEST.md

@@ -93,3 +93,12 @@ Umlauten/Leerzeichen/Klammern, Unicode/Emoji/RTL-Inhalt, Datei ohne Endung,
 passwortgeschuetztes PDF + ZIP, uebergrosse Datei (26 MB > 25-MB-Limit ->
 "Datei zu gross"). Alle werden graceful behandelt (kein Crash). Generator:
 `gen_edge.py` (braucht pikepdf + zip), Upload via `upload_ocis.sh`.
+
+## Verbesserung: bildbasierte/gescannte PDFs (2026-06-19)
+
+Frueher gab `read_file` bei Scan-PDFs (kein extrahierbarer Text) nur Rohbytes
+(`EmbeddedResource`) zurueck — claude.ai konnte den Inhalt nicht lesen. Jetzt werden
+solche PDFs mit **PyMuPDF** seitenweise als **PNG-Bilder** (150 dpi, max 20 Seiten)
+gerendert und als `ImageContent` zurueckgegeben -> das LLM liest sie per Vision.
+Produktiv-Feature (gilt fuer alle User). Test: `TestFileTypes` scanned.pdf -> `image`.
+Runtime-Dep: `pymupdf` (siehe `requirements-extra.txt`).

tests/test_all.py

@@ -439,7 +439,7 @@ class TestFileTypes:
         ("testdata/text/readme.md",          {"text"}),
         ("testdata/text/data.csv",           {"text"}),
         ("testdata/documents/document.pdf",  {"text"}),            # Text-PDF -> extrahiert
-        ("testdata/documents/scanned.pdf",   {"text", "resource"}),# Scan-PDF
+        ("testdata/documents/scanned.pdf",   {"image"}),            # Scan-PDF -> als Bild gerendert
         ("testdata/documents/report.docx",   {"text"}),
         ("testdata/documents/budget.xlsx",   {"text"}),
         ("testdata/documents/slides.pptx",   {"text"}),