Markdownify MCP Server

¿Qué hace el servidor MCP “Markdownify”?

Markdownify MCP Server es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para convertir diversos tipos de archivos y contenido web a formato Markdown. Actúa como un puente entre asistentes de IA y fuentes de datos externas, facilitando la transformación de documentos, imágenes, audio y páginas web en texto Markdown fácilmente legible y compartible. Al exponer una gama de herramientas, Markdownify permite tareas como extraer texto de PDFs, recuperar transcripciones de videos de YouTube o convertir archivos de audio mediante transcripción. Esto mejora los flujos de desarrollo al proporcionar contenido estandarizado y legible por máquinas a partir de fuentes complejas o no estructuradas, facilitando que aplicaciones potenciadas por IA utilicen, resuman y procesen información rica.

Lista de Prompts

(No se mencionan plantillas de prompts explícitas en el repositorio o la documentación.)

Lista de Recursos

(No se detallan recursos MCP explícitos en el repositorio o la documentación.)

Lista de Herramientas

• youtube-to-markdown: Convierte videos de YouTube a Markdown extrayendo y formateando las transcripciones.
• pdf-to-markdown: Convierte documentos PDF a texto Markdown.
• bing-search-to-markdown: Convierte resultados de búsqueda de Bing en resúmenes en Markdown.
• webpage-to-markdown: Convierte el contenido de páginas web generales a formato Markdown.
• image-to-markdown: Convierte imágenes a Markdown, incluyendo metadatos.
• audio-to-markdown: Convierte archivos de audio a Markdown transcribiendo el contenido hablado.
• docx-to-markdown: Convierte archivos de Microsoft Word (DOCX) a Markdown.
• xlsx-to-markdown: Convierte archivos Excel (XLSX) a tablas o texto Markdown.
• pptx-to-markdown: Convierte presentaciones PowerPoint (PPTX) a Markdown.
• get-markdown-file: Recupera archivos Markdown existentes (con extensiones .md o .markdown) desde un directorio especificado.

Casos de uso de este servidor MCP

• Conversión de documentos para gestión del conocimiento: Convierte fácilmente PDFs, DOCX, PPTX y XLSX a Markdown para integrarlos en sistemas de documentación, wikis o bases de conocimiento, facilitando la búsqueda y edición rápida.
• Resumir contenido web: Extrae y estandariza información de páginas web, resultados de Bing o transcripciones de videos de YouTube para análisis, resúmenes o reportes impulsados por IA.
• Procesamiento de audio e imágenes: Transcribe podcasts o grabaciones de reuniones a Markdown, o convierte imágenes para inclusión en repositorios basados en Markdown, mejorando la accesibilidad y reutilización de datos.
• Recuperación y compartición de Markdown: Recupera y comparte de forma segura documentos Markdown existentes desde un directorio centralizado, apoyando flujos de trabajo colaborativos.
• Contextualización para asistentes de IA: Permite que modelos de IA accedan a contenido real y diverso en un formato consistente, mejorando la calidad de respuestas y acciones basadas en datos contextuales y actualizados.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js y pnpm instalados.
2. Clona el repositorio e instala las dependencias:

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

3. Compila el proyecto:

   pnpm run build
   

4. Añade a la configuración de Windsurf:

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

5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf. Verifica que el servidor esté funcionando a través de la interfaz de la app.

Ejemplo para proteger claves API:

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

Claude

1. Instala Node.js y pnpm.
2. Clona e instala como se indica arriba.
3. Localiza la configuración mcpServers de Claude.
4. Añade Markdownify:

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

5. Guarda, reinicia Claude y verifica.

Cursor

1. Prerrequisito: Node.js, pnpm.
2. Clona e instala las dependencias.
3. Compila con pnpm run build.
4. Edita la sección mcpServers de Cursor:

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

5. Guarda y reinicia Cursor.

Cline

1. Instala Node.js y pnpm, luego clona e instala como antes.
2. Compila el proyecto.
3. Añade Markdownify MCP Server a la configuración mcpServers:

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

4. Guarda, reinicia Cline y verifica.

Nota: Usa variables de entorno para gestionar de forma segura las claves API (ver ejemplo arriba).

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo con FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, introduce los datos de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “markdownify” por el nombre real de tu servidor MCP y la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Con base en las tablas anteriores, Markdownify MCP Server se centra en herramientas prácticas de conversión y guías de configuración, pero carece de detalle sobre plantillas de prompts, recursos y funciones avanzadas de MCP como sampling y roots. La documentación es clara para herramientas y configuración, pero falta información sobre primitivas MCP más profundas.

Nuestra opinión

Markdownify MCP Server es robusto para casos de uso de conversión de documentos y contenidos, con una amplia variedad de tipos de archivos soportados y buena documentación de configuración. Sin embargo, la ausencia de plantillas de prompts explícitas, recursos MCP y claridad sobre funciones avanzadas como sampling y roots limita su puntuación para integraciones MCP más avanzadas. Para uso práctico directo en conversión de archivos a Markdown, su puntuación es alta; para extensibilidad profunda del protocolo, menor.

Puntuación MCP