Serveur MCP Pandoc

À quoi sert le serveur “Pandoc” MCP ?

Le serveur MCP Pandoc est conçu pour relier les assistants IA et les capacités externes de conversion de documents en s’appuyant sur la puissance de Pandoc—un convertisseur universel de documents. En exposant les fonctionnalités de Pandoc via le Model Context Protocol (MCP), ce serveur permet l’automatisation pilotée par IA des transformations de formats, telles que la conversion de Markdown en PDF ou HTML, au sein de flux de développement plus larges. Il permet aux modèles de langage et à leurs clients de réaliser des conversions de documents de façon programmatique, simplifiant la gestion de contenu, automatisant les pipelines documentaires et augmentant la productivité des équipes travaillant avec divers types de fichiers et standards de documentation.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est documenté dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource explicite n’est documentée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucun outil explicite n’est documenté dans le fichier server.py du dépôt ou la documentation.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Conversion automatisée de documents : les développeurs peuvent automatiser la conversion de documents entre formats (ex. Markdown vers PDF/HTML) dans des workflows pilotés par l’IA.
• Pipelines de standardisation de contenu : garantit que la documentation ou les rapports d’un code source restent dans un format standardisé en s’intégrant aux assistants IA pour des conversions en temps réel.
• Assistance à la rédaction technique : les modèles IA peuvent utiliser le serveur Pandoc pour prévisualiser, rendre ou exporter du contenu technique généré par l’utilisateur dans divers formats pour le partage ou la publication.
• Intégration transparente avec CI/CD : permet aux pipelines d’intégration continue de convertir et vérifier automatiquement les formats de documentation dans le cadre des processus de publication.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre système.
2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
3. Ajoutez le serveur MCP Pandoc sous l’objet mcpServers en utilisant la configuration ci-dessous.
4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible.

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

Claude

1. Confirmez que Node.js est installé.
2. Localisez votre fichier de configuration Claude.
3. Insérez l’entrée du serveur MCP Pandoc comme indiqué.
4. Enregistrez et redémarrez Claude.
5. Vérifiez l’intégration réussie.

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

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Modifiez le fichier de configuration Cursor.
3. Ajoutez la configuration du serveur MCP Pandoc.
4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez que le serveur est reconnu.

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

Cline

1. Installez Node.js.
2. Ouvrez le fichier de configuration Cline.
3. Ajoutez les paramètres du serveur MCP Pandoc.
4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Confirmez le bon fonctionnement.

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

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser vos clés API, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “pandoc-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP fournit un aperçu clair et des instructions de configuration, mais manque de documentation détaillée sur les prompts, outils et ressources. Son utilité pour la conversion de documents est évidente, mais le manque de spécificités limite son usage immédiat prêt à l’emploi.

Score MCP

Note : 3/10 — Le serveur donne une bonne idée de sa finalité et des étapes d’intégration, mais l’absence de code, de LICENCE, et de primitives MCP détaillées limite son applicabilité à plus grande échelle.