Markdownify MCP Server

Que fait le serveur MCP “Markdownify” ?

Markdownify MCP Server est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour convertir divers types de fichiers et contenus web en format Markdown. Il agit comme un pont entre les assistants IA et les sources de données externes, simplifiant la transformation de documents, images, audio et pages web en texte Markdown facilement lisible et partageable. En exposant une suite d’outils, Markdownify permet des tâches telles que l’extraction de texte depuis des PDF, la récupération de transcriptions de vidéos YouTube, ou la conversion de fichiers audio via transcription. Cela améliore les workflows de développement en fournissant du contenu standardisé et lisible par machine à partir de sources complexes ou non structurées, facilitant ainsi l’utilisation, la synthèse et le traitement d’informations riches par les applications alimentées par l’IA.

Liste des prompts

(Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.)

Liste des ressources

(Aucune ressource MCP explicite n’est détaillée dans le dépôt ou la documentation.)

Liste des outils

• youtube-to-markdown : Convertit les vidéos YouTube en Markdown en extrayant et formatant les transcriptions.
• pdf-to-markdown : Convertit des documents PDF en texte Markdown.
• bing-search-to-markdown : Convertit les résultats de recherche Bing en synthèses Markdown.
• webpage-to-markdown : Convertit le contenu de pages web générales en format Markdown.
• image-to-markdown : Convertit des images en Markdown, y compris les métadonnées.
• audio-to-markdown : Convertit des fichiers audio en Markdown par transcription du contenu parlé.
• docx-to-markdown : Convertit les fichiers Microsoft Word (DOCX) en Markdown.
• xlsx-to-markdown : Convertit les fichiers Excel (XLSX) en tableaux ou texte Markdown.
• pptx-to-markdown : Convertit les présentations PowerPoint (PPTX) en Markdown.
• get-markdown-file : Récupère des fichiers Markdown existants (avec les extensions .md ou .markdown) à partir d’un répertoire spécifié.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Conversion de documents pour la gestion des connaissances : Convertissez facilement des fichiers PDF, DOCX, PPTX et XLSX en Markdown pour une intégration dans des systèmes de documentation, wikis ou bases de connaissances, facilitant la recherche rapide et la modification.
• Synthèse de contenus web : Extrayez et standardisez des informations provenant de pages web, résultats de recherche Bing ou transcriptions de vidéos YouTube pour l’analyse, la synthèse ou le reporting pilotés par l’IA.
• Traitement audio et image : Transcrivez des podcasts ou enregistrements de réunions en Markdown, ou convertissez des images pour les intégrer dans des dépôts basés sur Markdown, améliorant ainsi l’accessibilité et la réutilisation des données.
• Récupération et partage de Markdown : Récupérez et partagez en toute sécurité des documents Markdown existants à partir d’un répertoire centralisé, soutenant des workflows collaboratifs.
• Contextualisation pour assistants IA : Permettez aux modèles IA d’accéder à divers contenus réels dans un format cohérent, améliorant la qualité des réponses et des actions sur la base de données contextuelles à jour.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et pnpm sont installés.
2. Clonez le dépôt et installez les dépendances :

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

3. Construisez le projet :

   pnpm run build
   

4. Ajoutez à la configuration de Windsurf :

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

5. Sauvegardez la configuration et redémarrez Windsurf. Vérifiez que le serveur fonctionne via l’interface de l’application.

Exemple de sécurisation des clés API :

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

Claude

1. Installez Node.js et pnpm.
2. Clonez et installez comme ci-dessus.
3. Localisez la configuration du serveur MCP de Claude.
4. Ajoutez Markdownify :

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

5. Sauvegardez, redémarrez Claude et vérifiez.

Cursor

1. Prérequis : Node.js, pnpm.
2. Clonez et installez les dépendances.
3. Construisez avec pnpm run build.
4. Modifiez la section mcpServers de Cursor :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cursor.

Cline

1. Installez Node.js et pnpm, puis clonez et installez comme précédemment.
2. Construisez le projet.
3. Ajoutez Markdownify MCP Server à la configuration mcpServers :

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

4. Sauvegardez, redémarrez Cline et vérifiez.

Remarque : Utilisez des variables d’environnement pour gérer vos clés API de manière sécurisée (voir exemple ci-dessus).

Comment utiliser ce MCP dans des flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à 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 MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “markdownify” par le nom réel de votre serveur MCP et à adapter l’URL à votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

D’après les tableaux ci-dessus, Markdownify MCP Server se concentre sur des outils de conversion pratiques et des instructions d’installation, mais manque de détails sur les modèles de prompt, les ressources et les fonctionnalités avancées MCP comme le sampling et les roots. La documentation est claire pour les outils et l’installation, mais les informations sur les primitives MCP avancées sont absentes.

Notre avis

Markdownify MCP Server est robuste pour les cas d’usage de conversion de documents et de contenus, avec une large gamme de fichiers pris en charge et une bonne documentation d’installation. Cependant, l’absence de modèles de prompt explicites, de ressources MCP et de clarté sur les fonctionnalités avancées comme le sampling et les roots limite sa note pour les intégrations MCP avancées. Pour une utilisation pratique directe en conversion de fichiers vers Markdown, il obtient une excellente note ; pour l’extensibilité profonde du protocole, moins.

Score MCP