Markitdown MCP Server

Co dělá „Markitdown“ MCP Server?

Markitdown MCP (Model Context Protocol) Server je specializovaný server navržený pro propojení AI asistentů s externími datovými zdroji, API či službami a pro zefektivnění vývojářských workflow. Zpřístupněním specifických zdrojů, šablon promptů a spustitelných nástrojů umožňuje Markitdown MCP Server AI agentům programově pracovat s markdown obsahem – například jej dotazovat, spravovat nebo transformovat soubory ve formátu markdown. To umožňuje úkoly jako automatizované generování dokumentace, analýzu obsahu či integraci se souborovými systémy, což celkově zjednodušuje procesy pro vývojáře a znalostní pracovníky.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupných souborech repozitáře nejsou popsány žádné zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupných souborech repozitáře nejsou popsány žádné nástroje (například server.py či ekvivalentní implementace).

Příklady použití tohoto MCP Serveru

V dostupných souborech nejsou popsány konkrétní případy užití. Obecné příklady mohou zahrnovat:

• Automatizované generování dokumentace z kódu nebo odpovědí API.
• Analýzu a sumarizaci markdown souborů pro znalostní báze.
• Integraci markdown obsahu do chatovacích nebo asistenčních workflow.
• Transformaci obsahu mezi markdownem a jinými formáty.
• Programovou správu markdown souborů ve vývojářském prostředí.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že jsou nainstalovány potřebné závislosti (například Node.js).
2. Otevřete svůj konfigurační soubor Windsurf.
3. Přidejte položku Markitdown MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "markitdown": {
         "command": "npx",
         "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že Markitdown MCP Server běží a je dostupný.

Zabezpečení API klíčů

Ukládejte citlivé API klíče pomocí proměnných prostředí. Například:

{
  "env": {
    "MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Nainstalujte Node.js a další potřebné závislosti.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Claude.
3. Vložte Markitdown MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "markitdown": {
         "command": "npx",
         "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Claude.
5. Ověřte, že nastavení je úspěšné.

Cursor

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Otevřete nastavení/konfigurační soubor Cursor.
3. Přidejte následující do sekce MCP serverů:

   {
     "mcpServers": {
       "markitdown": {
         "command": "npx",
         "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Ověřte dostupnost Markitdown MCP Serveru.

Cline

1. Nainstalujte potřebné závislosti (například Node.js).
2. Upravte svůj konfigurační soubor Cline.
3. Zaregistrujte Markitdown MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "markitdown": {
         "command": "npx",
         "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Zkontrolujte, že je server správně zaregistrován.

Jak používat tento MCP ve FlowHunt

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého toku a připojte ji ke svému AI agentovi:

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

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

Po uložení konfigurace může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit "markitdown" na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Mezi omezenými dostupnými informacemi a obecně pojatým nastavením v tuto chvíli Markitdown MCP Server postrádá detailní dokumentaci nebo veřejně popsané funkce v repozitáři. Na základě výše uvedeného bych tento MCP hodnotil na 2/10 — je dohledatelný, ale v tomto umístění postrádá konkrétní implementaci či dokumentaci.

MCP Hodnocení