Markitdown MCP Server

Connectez vos agents IA au contenu markdown et simplifiez la documentation, l’analyse et la gestion de fichiers avec Markitdown MCP Server.

Markitdown MCP Server

À quoi sert le serveur “Markitdown” MCP ?

Le serveur Markitdown MCP (Model Context Protocol) est un serveur spécialisé conçu pour relier les assistants IA à des sources de données externes, des API ou des services, afin d’optimiser les workflows de développement. En exposant des ressources spécifiques, des modèles de prompts et des outils exécutables, Markitdown MCP Server permet aux agents IA d’interagir de façon programmatique avec du contenu markdown, prenant en charge des opérations telles que la requête, la gestion ou la transformation de fichiers markdown. Cela permet des tâches comme la génération automatisée de documentation, l’analyse de contenu ou l’intégration avec des systèmes de fichiers, rationalisant ainsi les processus des développeurs et des gestionnaires de connaissances.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans les fichiers du dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource n’est décrite dans les fichiers du dépôt.

Liste des outils

Aucun outil n’est décrit dans les fichiers du dépôt (tel que server.py ou équivalent).

Cas d’usage de ce serveur MCP

Aucun cas d’usage concret n’est décrit dans les fichiers disponibles. Exemples génériques possibles :

  • Génération automatisée de documentation à partir du code ou de réponses d’API.
  • Analyse et résumé de fichiers markdown pour des bases de connaissances.
  • Intégration de contenu markdown dans des workflows d’assistant ou de chat.
  • Transformation de contenu entre markdown et d’autres formats.
  • Gestion programmatique de fichiers markdown dans des environnements développeur.

Comment le configurer

Windsurf

  1. Vérifiez que les prérequis sont installés (ex. Node.js).
  2. Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf.
  3. Ajoutez l’entrée Markitdown MCP Server dans la section mcpServers :
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Enregistrez la configuration et redémarrez Windsurf.
  5. Vérifiez que Markitdown MCP Server fonctionne et est accessible.

Sécurisation des clés API

Stockez les clés API sensibles à l’aide de variables d’environnement. Exemple :

{
  "env": {
    "MARKITDOWN_API_KEY": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.MARKITDOWN_API_KEY}"
  }
}

Claude

  1. Installez Node.js et les autres prérequis.
  2. Localisez votre fichier de configuration Claude.
  3. Insérez Markitdown MCP Server dans mcpServers :
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Enregistrez les modifications et redémarrez Claude.
  5. Confirmez que l’installation fonctionne.

Cursor

  1. Vérifiez que Node.js est installé.
  2. Ouvrez le fichier de paramètres/configuration de Cursor.
  3. Ajoutez ce qui suit dans la section MCP servers :
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
  5. Vérifiez la disponibilité de Markitdown MCP Server.

Cline

  1. Installez toutes les dépendances nécessaires (ex. Node.js).
  2. Modifiez votre fichier de configuration Cline.
  3. Enregistrez Markitdown MCP Server :
    {
      "mcpServers": {
        "markitdown": {
          "command": "npx",
          "args": ["@markitdown/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Enregistrez et redémarrez Cline.
  5. Vérifiez que le serveur est bien enregistré.

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration MCP système, insérez les informations de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois la configuration terminée, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "markitdown" par le nom réel de votre serveur MCP et de mettre l’URL correspondant à votre propre serveur MCP.


Vue d’ensemble

SectionDisponibilitéDétails/Remarques
Vue d’ensembleBref résumé fourni
Liste des promptsAucun prompt trouvé
Liste des ressourcesAucune ressource décrite
Liste des outilsAucun outil dans server.py ou équivalent
Sécurisation des clés APIExemple générique de variable d’environnement
Support de sampling (peu important ici)Non mentionné

Compte tenu des informations limitées et de la configuration générique, Markitdown MCP Server manque actuellement de documentation détaillée ou de fonctionnalités exposées dans le dépôt. Sur cette base, j’attribuerais à ce MCP une note de 2/10 : il est trouvable mais manque d’implémentation ou de documentation substantielle à cet endroit.

Score MCP

Présence d’une LICENCE⛔ (non trouvée dans ce répertoire)
Au moins un outil présent
Nombre de Forks0
Nombre d’étoiles0

Questions fréquemment posées

À quoi sert le serveur Markitdown MCP ?

Le serveur Markitdown MCP permet aux assistants IA d’interagir de façon programmatique avec du contenu markdown, rendant possible la génération de documentation, l’analyse de contenu et la gestion de fichiers. Il fait le lien entre les workflows IA et les fichiers markdown/environnements de développement.

Des prompts, ressources ou outils sont-ils inclus ?

Aucun modèle de prompt, ressource ou outil n’est décrit dans les fichiers du dépôt pour ce MCP Server.

Quels sont les cas d’usage typiques de Markitdown MCP ?

Les cas d’usage incluent la génération automatisée de documentation depuis du code, l’analyse de fichiers markdown pour des bases de connaissances, la transformation de contenu entre formats, et l’intégration d’opérations markdown dans des assistants IA ou workflows de chat.

Comment sécuriser les clés API pour Markitdown MCP ?

Utilisez des variables d’environnement pour stocker les clés API sensibles. Référencez votre clé avec '${env.MARKITDOWN_API_KEY}' dans votre configuration pour garder vos identifiants en sécurité.

Comment intégrer Markitdown MCP Server dans FlowHunt ?

Ajoutez le composant MCP à votre flux, saisissez les coordonnées de votre serveur Markitdown MCP dans le panneau de configuration, et connectez-le à votre agent IA. L’agent pourra alors exploiter toutes les fonctions du Markitdown MCP dans votre workflow FlowHunt.

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