Markdownify MCP Server

Was macht der “Markdownify” MCP Server?

Markdownify MCP Server ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der verschiedene Dateitypen und Webinhalte in das Markdown-Format konvertiert. Er dient als Brücke zwischen KI-Assistenten und externen Datenquellen und vereinfacht die Transformation von Dokumenten, Bildern, Audio und Webseiten in leicht lesbaren und teilbaren Markdown-Text. Durch eine Suite an Tools ermöglicht Markdownify Aufgaben wie das Extrahieren von Text aus PDFs, das Abrufen von YouTube-Transkripten oder die Konvertierung von Audiodateien mittels Transkription. Dies verbessert Entwicklungs-Workflows, indem standardisierte, maschinenlesbare Inhalte aus ansonsten komplexen oder unstrukturierten Quellen bereitgestellt werden – so können KI-Anwendungen Informationen leichter nutzen, zusammenfassen und weiterverarbeiten.

Liste der Prompts

(Im Repository oder der Dokumentation sind keine Prompt-Vorlagen explizit aufgeführt.)

Liste der Ressourcen

(Im Repository oder der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.)

Liste der Tools

• youtube-to-markdown: Wandelt YouTube-Videos in Markdown um, indem Transkripte extrahiert und formatiert werden.
• pdf-to-markdown: Konvertiert PDF-Dokumente in Markdown-Text.
• bing-search-to-markdown: Konvertiert Bing-Suchergebnisse in Markdown-Zusammenfassungen.
• webpage-to-markdown: Konvertiert den Inhalt allgemeiner Webseiten in Markdown-Format.
• image-to-markdown: Konvertiert Bilder in Markdown, inklusive Metadaten.
• audio-to-markdown: Konvertiert Audiodateien in Markdown, indem der gesprochene Inhalt transkribiert wird.
• docx-to-markdown: Konvertiert Microsoft Word (DOCX)-Dateien zu Markdown.
• xlsx-to-markdown: Konvertiert Excel (XLSX)-Dateien in Markdown-Tabellen oder -Text.
• pptx-to-markdown: Konvertiert PowerPoint (PPTX)-Präsentationen in Markdown.
• get-markdown-file: Ruft bestehende Markdown-Dateien (mit .md oder .markdown Erweiterung) aus einem angegebenen Verzeichnis ab.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Dokumentenkonvertierung für Wissensmanagement: Konvertieren Sie PDFs, DOCX, PPTX und XLSX-Dateien einfach zu Markdown, um sie in Dokumentationssysteme, Wikis oder Wissensdatenbanken einzubinden – für schnelles Suchen und Bearbeiten.
• Webinhalts-Zusammenfassung: Extrahieren und standardisieren Sie Informationen aus Webseiten, Bing-Suchergebnissen oder YouTube-Transkripten für KI-gestützte Analyse, Zusammenfassung oder Berichterstattung.
• Audio- und Bildverarbeitung: Transkribieren Sie Podcasts oder Meeting-Aufnahmen zu Markdown oder konvertieren Sie Bilder für die Einbindung in Markdown-basierte Repositorien – für bessere Zugänglichkeit und Wiederverwendbarkeit von Daten.
• Abruf und Teilen von Markdown: Rufen Sie bestehende Markdown-Dokumente sicher aus einem zentralen Verzeichnis ab und teilen Sie diese zur Unterstützung kollaborativer Workflows.
• KI-Assistenten-Kontextualisierung: Ermöglichen Sie KI-Modellen den Zugriff auf vielfältige reale Inhalte in einem konsistenten Format, um die Qualität von Antworten und Aktionen auf Basis aktueller, kontextueller Daten zu verbessern.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js und pnpm installiert sind.
2. Klonen Sie das Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:

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

3. Bauen Sie das Projekt:

   pnpm run build
   

4. Fügen Sie der Windsurf-Konfiguration Folgendes hinzu:

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

5. Konfiguration speichern und Windsurf neu starten. Überprüfen Sie, ob der Server über die App-Oberfläche läuft.

Beispiel für das Absichern von API-Keys:

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

Claude

1. Installieren Sie Node.js und pnpm.
2. Klonen und installieren Sie wie oben beschrieben.
3. Finden Sie die Claude MCP-Server-Konfiguration.
4. Fügen Sie Markdownify hinzu:

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

5. Speichern, Claude neu starten und überprüfen.

Cursor

1. Voraussetzung: Node.js, pnpm.
2. Klonen und Abhängigkeiten installieren.
3. Mit pnpm run build bauen.
4. Bearbeiten Sie den Cursor-Abschnitt mcpServers:

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

5. Speichern und Cursor neu starten.

Cline

1. Installieren Sie Node.js und pnpm, klonen und installieren Sie wie oben.
2. Bauen Sie das Projekt.
3. Fügen Sie den Markdownify MCP Server zur mcpServers-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern, Cline neu starten und überprüfen.

Hinweis: Nutzen Sie Umgebungsvariablen, um API-Keys sicher zu verwalten (siehe obiges Beispiel).

Wie Sie dieses MCP in Flows nutzen

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 Bereich der System-MCP-Konfiguration fügen Sie Ihre MCP-Server-Details im folgenden JSON-Format ein:

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

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

Übersicht

Basierend auf obiger Tabelle konzentriert sich der Markdownify MCP Server auf praktische Konvertierungstools und Setup-Anleitungen, es fehlen jedoch Details zu Prompt-Vorlagen, Ressourcen und fortgeschrittenen MCP-Features wie Sampling und Roots. Die Dokumentation ist für Tools und Setup klar, Informationen zu tieferen MCP-Primitiven fehlen jedoch.

Unsere Meinung

Der Markdownify MCP Server ist robust für Dokumenten- und Inhaltskonvertierungsfälle und bietet eine breite Unterstützung für Dateitypen sowie eine gute Setup-Dokumentation. Das Fehlen expliziter Prompt-Vorlagen, MCP-Ressourcen und Klarheit über fortgeschrittene Features wie Sampling und Roots begrenzt jedoch die Bewertung für komplexere MCP-Integrationen. Für den direkten praktischen Einsatz bei Datei-zu-Markdown-Konvertierung erhält er eine hohe Bewertung; für tiefe Protokoll-Erweiterungen weniger.

MCP Score