Markdownify MCP Server

Cosa fa il server MCP “Markdownify”?

Markdownify MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per convertire vari tipi di file e contenuti web in formato Markdown. Funziona come ponte tra assistenti AI e fonti di dati esterne, semplificando la trasformazione di documenti, immagini, audio e pagine web in testo Markdown facilmente leggibile e condivisibile. Offrendo una suite di strumenti, Markdownify consente attività come l’estrazione di testo da PDF, il recupero di trascrizioni di video YouTube o la conversione di file audio tramite trascrizione. Questo migliora i workflow di sviluppo fornendo contenuti standardizzati e leggibili da macchine a partire da fonti complesse o non strutturate, facilitando così l’utilizzo, il riassunto e l’elaborazione di informazioni ricche da parte di applicazioni AI.

Elenco dei Prompt

(Nel repository o nella documentazione non sono menzionati template di prompt espliciti.)

Elenco delle Risorse

(Nel repository o nella documentazione non sono dettagliate risorse MCP esplicite.)

Elenco degli Strumenti

• youtube-to-markdown: Converte video YouTube in Markdown estraendo e formattando le trascrizioni.
• pdf-to-markdown: Converte documenti PDF in testo Markdown.
• bing-search-to-markdown: Converte risultati di ricerca Bing in riassunti Markdown.
• webpage-to-markdown: Converte il contenuto di pagine web generiche in formato Markdown.
• image-to-markdown: Converte immagini in Markdown, inclusi i metadati.
• audio-to-markdown: Converte file audio in Markdown trascrivendo il contenuto parlato.
• docx-to-markdown: Converte file Microsoft Word (DOCX) in Markdown.
• xlsx-to-markdown: Converte file Excel (XLSX) in tabelle o testo Markdown.
• pptx-to-markdown: Converte presentazioni PowerPoint (PPTX) in Markdown.
• get-markdown-file: Recupera file Markdown esistenti (con estensione .md o .markdown) da una directory specificata.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Conversione Documenti per Knowledge Management: Converte facilmente file PDF, DOCX, PPTX e XLSX in Markdown per integrarli in sistemi di documentazione, wiki o knowledge base, abilitando ricerca e modifica rapida.
• Riassunto di Contenuti Web: Estrae e standardizza informazioni da pagine web, risultati di ricerca Bing o trascrizioni di video YouTube per analisi, sintesi o reportistica guidata dall’AI.
• Elaborazione Audio e Immagini: Trascrive podcast o registrazioni di riunioni in Markdown, oppure converte immagini per l’inclusione in repository basati su Markdown, migliorando accessibilità e riutilizzo dati.
• Recupero e Condivisione Markdown: Recupera e condividi in modo sicuro documenti Markdown esistenti da una directory centralizzata, supportando workflow collaborativi.
• Contestualizzazione Assistente AI: Permette ai modelli AI di accedere a contenuti reali e diversificati in formato coerente, migliorando la qualità delle risposte e delle azioni basate su dati contestuali e aggiornati.

Come si configura

Windsurf

1. Assicurati che Node.js e pnpm siano installati.
2. Clona il repository e installa le dipendenze:

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

3. Compila il progetto:

   pnpm run build
   

4. Aggiungi alla configurazione di Windsurf:

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf. Verifica che il server sia attivo tramite l’interfaccia dell’app.

Esempio di protezione API Key:

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

Claude

1. Installa Node.js e pnpm.
2. Clona e installa come sopra.
3. Individua la configurazione MCP server di Claude.
4. Aggiungi Markdownify:

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

5. Salva, riavvia Claude e verifica.

Cursor

1. Prerequisiti: Node.js, pnpm.
2. Clona e installa le dipendenze.
3. Compila con pnpm run build.
4. Modifica la sezione mcpServers di Cursor:

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

5. Salva e riavvia Cursor.

Cline

1. Installa Node.js e pnpm, poi clona e installa come sopra.
2. Compila il progetto.
3. Aggiungi Markdownify MCP Server alla configurazione mcpServers:

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

4. Salva, riavvia Cline e verifica.

Nota: Usa le variabili d’ambiente per gestire in sicurezza le API key (vedi esempio sopra).

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegalo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “markdownify” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Panoramica

Sulla base delle tabelle sopra, Markdownify MCP Server è focalizzato su strumenti pratici di conversione e indicazioni per la configurazione, ma manca di dettagli su template di prompt, risorse e funzionalità MCP avanzate come sampling e roots. La documentazione è chiara per strumenti e setup, ma mancano informazioni su primitive MCP più profonde.

La nostra opinione

Markdownify MCP Server è solido per i casi d’uso di conversione documenti e contenuti, con un’ampia gamma di tipi di file supportati e una buona documentazione per la configurazione. Tuttavia, l’assenza di template di prompt espliciti, risorse MCP e chiarezza su funzionalità avanzate come sampling e roots ne limita il punteggio per integrazioni MCP più avanzate. Per l’uso pratico diretto nella conversione file-to-Markdown, il punteggio è alto; per estensibilità del protocollo, meno.

MCP Score