Markdownify MCP Server

Hvad laver “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server, der er designet til at konvertere forskellige filtyper og webindhold til Markdown-format. Den fungerer som bro mellem AI-assistenter og eksterne datakilder ved at forenkle processen med at omdanne dokumenter, billeder, lyd og websider til letlæselig og delbar Markdown-tekst. Ved at stille en værktøjssuite til rådighed muliggør Markdownify opgaver som udtræk af tekst fra PDF’er, hentning af YouTube-video-transskriptioner eller konvertering af lydfiler via transskription. Dette forbedrer udviklingsworkflows ved at levere standardiseret, maskinlæsbar indhold fra ellers komplekse eller ustrukturerede kilder, hvilket gør det lettere for AI-drevne applikationer at bruge, opsummere og behandle rigt indhold.

Liste over prompts

(Ingen promptskabeloner er eksplicit nævnt i repositoryet eller dokumentationen.)

Liste over ressourcer

(Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repositoryet eller dokumentationen.)

Liste over værktøjer

• youtube-to-markdown: Konverterer YouTube-videoer til Markdown ved at udtrække og formatere transskriptioner.
• pdf-to-markdown: Konverterer PDF-dokumenter til Markdown-tekst.
• bing-search-to-markdown: Konverterer Bing-søgeresultater til Markdown-sammendrag.
• webpage-to-markdown: Konverterer indholdet af generelle websider til Markdown-format.
• image-to-markdown: Konverterer billeder til Markdown, inklusive metadata.
• audio-to-markdown: Konverterer lydfiler til Markdown ved at transskribere det talte indhold.
• docx-to-markdown: Konverterer Microsoft Word (DOCX)-filer til Markdown.
• xlsx-to-markdown: Konverterer Excel (XLSX)-filer til Markdown-tabeller eller tekst.
• pptx-to-markdown: Konverterer PowerPoint (PPTX)-præsentationer til Markdown.
• get-markdown-file: Henter eksisterende Markdown-filer (med .md eller .markdown-endelser) fra en angivet mappe.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Dokumentkonvertering til vidensadministration: Konvertér nemt PDF’er, DOCX, PPTX og XLSX-filer til Markdown for integration i dokumentationssystemer, wikier eller vidensbaser, hvilket muliggør hurtig søgning og redigering.
• Opsummering af webindhold: Udtræk og standardisér information fra websider, Bing-søgeresultater eller YouTube-video-transskriptioner til AI-drevet analyse, opsummering eller rapportering.
• Lyd- og billedbehandling: Transskriber podcasts eller mødeoptagelser til Markdown, eller konvertér billeder til brug i Markdown-baserede repositorier for at forbedre tilgængelighed og data-genbrug.
• Markdown-hentning og deling: Hent og del eksisterende Markdown-dokumenter sikkert fra en central mappe og understøt samarbejdsbaserede workflows.
• AI-assistent-kontekstualisering: Giv AI-modeller adgang til forskelligt, virkelighedsnært indhold i et ensartet format, hvilket forbedrer kvaliteten af svar og handlinger baseret på opdateret, kontekstuel data.

Sådan sætter du det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js og pnpm er installeret.
2. Klon repositoryet og installer afhængigheder:

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

3. Byg projektet:

   pnpm run build
   

4. Tilføj til Windsurf’s konfiguration:

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

5. Gem konfigurationen og genstart Windsurf. Verificér, at serveren kører via app-interfacet.

Eksempel på sikring af API-nøgler:

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

Claude

1. Installer Node.js og pnpm.
2. Klon og installer som ovenfor.
3. Find Claudes MCP-server-konfiguration.
4. Tilføj Markdownify:

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

5. Gem, genstart Claude og verificér.

Cursor

1. Forudsætning: Node.js, pnpm.
2. Klon og installer afhængigheder.
3. Byg med pnpm run build.
4. Redigér Cursors mcpServers-sektion:

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

5. Gem og genstart Cursor.

Cline

1. Installer Node.js og pnpm, klon og installer som ovenfor.
2. Byg projektet.
3. Tilføj Markdownify MCP Server til mcpServers-konfigurationen:

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

4. Gem, genstart Cline og verificér.

Bemærk: Brug miljøvariabler for sikkert at håndtere API-nøgler (se eksempel ovenfor).

Sådan bruger du denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “markdownify” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på ovenstående tabel fokuserer Markdownify MCP Server på praktiske konverteringsværktøjer og opsætningsvejledning, men mangler detaljer om promptskabeloner, ressourcer og avancerede MCP-funktioner som sampling og roots. Dokumentationen er tydelig for værktøjer og opsætning, men information om dybere MCP-primitiver mangler.

Vores vurdering

Markdownify MCP Server er robust til dokument- og indholdskonvertering med et bredt udvalg af understøttede filtyper og god dokumentation for opsætning. Fraværet af eksplicitte promptskabeloner, MCP-ressourcer og klarhed om avancerede funktioner som sampling og roots trækker dog ned i scoren for mere avancerede MCP-integrationer. Til direkte praktisk brug til fil-til-Markdown-konvertering scorer den højt; til dyb protokoludvidelse mindre godt.

MCP Score