Pandoc MCP Server

Was macht der “Pandoc” MCP Server?

Der Pandoc MCP Server wurde entwickelt, um KI-Assistenten mit externen Dokumentenkonvertierungsfunktionen zu verbinden, indem er die Leistungsfähigkeit von Pandoc – einem universellen Dokumentenkonverter – nutzt. Durch die Bereitstellung der Pandoc-Funktionalität über das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht dieser Server die KI-gesteuerte Automatisierung von Formattransformationen, wie z. B. die Konvertierung von Markdown in PDF oder HTML, innerhalb größerer Entwicklungsworkflows. Er befähigt Sprachmodelle und deren Clients, Dokumentenkonvertierungen programmatisch durchzuführen, vereinfacht das Content-Management, automatisiert Dokumenten-Pipelines und steigert die Produktivität von Teams, die mit unterschiedlichen Dateitypen und Dokumentationsstandards arbeiten.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Prompt-Vorlagen dokumentiert.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Ressourcen dokumentiert.

Liste der Tools

Im server.py-File oder in der Dokumentation des Repositorys sind keine expliziten Tools dokumentiert.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Automatisierte Dokumentenkonvertierung: Entwickler können den Prozess der Konvertierung von Dokumenten zwischen verschiedenen Formaten (z. B. Markdown zu PDF/HTML) in KI-gesteuerten Workflows automatisieren.
• Content-Standardisierungs-Pipelines: Stellt sicher, dass Dokumentationen oder Berichte in einem Code-Bestand durch Integration mit KI-Assistenten bei Bedarf einheitlich formatiert werden.
• Unterstützung beim technischen Schreiben: KI-Modelle können den Pandoc-Server nutzen, um benutzergenerierte technische Inhalte in verschiedenen Formaten vorzuschauen, zu rendern oder zu exportieren – zum Teilen oder Veröffentlichen.
• Nahtlose Integration in CI/CD: Ermöglicht es, dass Continuous-Integration-Pipelines Dokumentenformate automatisch als Teil von Release-Prozessen konvertieren und prüfen.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js auf Ihrem System installiert ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Pandoc MCP Server unter dem mcpServers-Objekt mit der folgenden Konfiguration hinzu.
4. Speichern Sie die Datei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und erreichbar ist.

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

Claude

1. Bestätigen Sie, dass Node.js installiert ist.
2. Suchen Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Pandoc MCP Server-Eintrag wie gezeigt ein.
4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Überprüfen Sie, ob die Integration erfolgreich ist.

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

Cursor

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht vorhanden.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Pandoc MCP Server-Konfiguration hinzu.
4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der Server erkannt wird.

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

Cline

1. Installieren Sie Node.js.
2. Öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die Pandoc MCP Server-Einstellungen hinzu.
4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Bestätigen Sie den Betrieb.

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

API-Schlüssel absichern

Um API-Schlüssel abzusichern, verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration:

"pandoc-mcp": {
  "command": "npx",
  "args": ["@pandoc/mcp-server@latest"],
  "env": {
    "API_KEY": "${PANDOC_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "api_key": "${PANDOC_API_KEY}"
  }
}

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Daten im folgenden JSON-Format ein:

{
  "pandoc-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “pandoc-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server bietet einen klaren Überblick und Einrichtungshinweise, es fehlen aber detaillierte Dokumentationen zu Prompts, Tools und Ressourcen. Der Nutzen für die Dokumentenkonvertierung ist deutlich, aber der Mangel an Spezifika begrenzt die sofortige Einsatzfähigkeit.

MCP-Bewertung

Bewertung: 3/10 — Der Server vermittelt einen guten Eindruck von Zweck und Integration, aber das Fehlen von Code, LICENSE und detaillierten MCP-Primitiven schränkt die breite Nutzbarkeit ein.