Markdownify MCP Server

Co dělá “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro převod různých typů souborů a webového obsahu do formátu Markdown. Funguje jako most mezi AI asistenty a externími datovými zdroji a zjednodušuje proces transformace dokumentů, obrázků, audia a webových stránek do snadno čitelného a sdíletelného textu v Markdownu. Markdownify nabízí sadu nástrojů umožňujících například extrakci textu z PDF, získání přepisů videí z YouTube nebo převod audio souborů pomocí přepisu. Tím zlepšuje vývojářské workflow poskytováním standardizovaného, strojově čitelného obsahu z jinak složitých nebo nestrukturovaných zdrojů, což usnadňuje AI aplikacím využívat, sumarizovat a zpracovávat bohaté informace.

Seznam promptů

(Žádné šablony promptů nejsou explicitně zmíněny v repozitáři ani dokumentaci.)

Seznam zdrojů

(V repozitáři ani dokumentaci nejsou explicitně popsány MCP zdroje.)

Seznam nástrojů

• youtube-to-markdown: Převádí videa z YouTube na Markdown extrakcí a formátováním přepisů.
• pdf-to-markdown: Převádí PDF dokumenty do textu ve formátu Markdown.
• bing-search-to-markdown: Převádí výsledky vyhledávání Bing do Markdown souhrnů.
• webpage-to-markdown: Převádí obsah obecných webových stránek do Markdownu.
• image-to-markdown: Převádí obrázky do Markdownu včetně metadat.
• audio-to-markdown: Převádí audio soubory do Markdownu přepisem mluveného obsahu.
• docx-to-markdown: Převádí soubory Microsoft Word (DOCX) do Markdownu.
• xlsx-to-markdown: Převádí Excel (XLSX) soubory do Markdown tabulek nebo textu.
• pptx-to-markdown: Převádí PowerPoint (PPTX) prezentace do Markdownu.
• get-markdown-file: Získává existující Markdown soubory (s příponou .md nebo .markdown) ze zadaného adresáře.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Konverze dokumentů pro správu znalostí: Snadno převádějte PDF, DOCX, PPTX a XLSX soubory do Markdownu pro integraci do systémů dokumentace, wiki nebo znalostních bází, což umožňuje rychlé vyhledání a editaci.
• Sumarizace webového obsahu: Extrahujte a standardizujte informace z webových stránek, výsledků vyhledávání Bing nebo přepisů videí z YouTube pro AI-řízenou analýzu, sumarizaci či reporting.
• Zpracování audia a obrázků: Přepisujte podcasty nebo záznamy schůzek do Markdownu, nebo převádějte obrázky pro zařazení do Markdown repozitářů, čímž zvýšíte dostupnost a znovupoužitelnost dat.
• Načítání a sdílení Markdownu: Bezpečně načítejte a sdílejte existující Markdown dokumenty z centralizovaného adresáře, což podporuje týmovou spolupráci.
• Kontektualizace pro AI asistenty: Umožněte AI modelům přístup k různorodému reálnému obsahu ve sjednoceném formátu, což zvyšuje kvalitu odpovědí a akcí na základě aktuálních kontextových dat.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js a pnpm.
2. Naklonujte repozitář a nainstalujte závislosti:

   git clone https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp.git
   cd markdownify-mcp
   pnpm install
   

3. Projekt sestavte:

   pnpm run build
   

4. Přidejte do konfigurace Windsurfu:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf. Ověřte, že server běží v rozhraní aplikace.

Příklad zabezpečení API klíčů:

{
  "env": {
    "API_KEY": "${API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a pnpm.
2. Naklonujte a nainstalujte jako výše.
3. Najděte konfigurační soubor MCP serveru pro Claude.
4. Přidejte Markdownify:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte, restartujte Claude a ověřte.

Cursor

1. Předpoklad: Node.js, pnpm.
2. Naklonujte a nainstalujte závislosti.
3. Sestavte pomocí pnpm run build.
4. Upravte sekci mcpServers v Cursoru:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cursor.

Cline

1. Nainstalujte Node.js a pnpm, poté naklonujte a nainstalujte jako výše.
2. Projekt sestavte.
3. Přidejte Markdownify MCP Server do konfigurace mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "markdownify": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/absolute/path/to/markdownify-mcp/dist/index.js"
         ],
         "env": {
           "UV_PATH": "/path/to/uv"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte, restartujte Cline a ověřte.

Poznámka: Pro bezpečnou správu API klíčů používejte proměnné prostředí (viz příklad výše).

Jak použít tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "markdownify": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “markdownify” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL adresu vaší vlastní MCP instancí.

Přehled

Na základě výše uvedených tabulek je Markdownify MCP Server zaměřen na praktické konverzní nástroje a návod k nastavení, ale postrádá detailnější informace o prompt šablonách, MCP zdrojích a pokročilých funkcích jako sampling a roots. Dokumentace je přehledná pro nástroje a nastavení, ale chybí informace o hlubších MCP primitivech.

Náš názor

Markdownify MCP Server je robustní pro případy použití spojené s konverzí dokumentů a obsahu, podporuje širokou škálu typů souborů a má kvalitní dokumentaci k nastavení. Absence explicitních prompt šablon, MCP zdrojů a nejasnosti ohledně pokročilých funkcí jako sampling a roots však snižují jeho skóre pro pokročilejší MCP integrace. Pro přímé a praktické použití při konverzi souborů do Markdownu je hodnocení vysoké; pro hlubší rozšiřitelnost protokolu méně.

MCP skóre