Pandoc MCPサーバー

「Pandoc」MCPサーバーは何をするもの？

Pandoc MCPサーバーは、Pandoc（ユニバーサルドキュメントコンバーター）の強力な変換機能をModel Context Protocol（MCP）を通じて外部サービスとして公開することで、AIアシスタントと外部のドキュメント変換機能を橋渡しします。これにより、MarkdownからPDFやHTMLなど様々なフォーマットへの変換をAI駆動で自動化し、大規模な開発ワークフローの中で活用できます。言語モデルやそのクライアントは、ドキュメント変換をプログラム的に実行できるようになり、コンテンツ管理の業務を簡素化し、ドキュメントパイプラインの自動化、多様なファイル形式やドキュメント規格を扱うチームの生産性を向上させます。

プロンプト一覧

リポジトリにはプロンプトテンプレートの記載がありません。

リソース一覧

リポジトリには明示的なリソースの記載がありません。

ツール一覧

server.pyやドキュメント内に明示的なツールの記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• ドキュメント自動変換：開発者はAI駆動ワークフロー内で（例：MarkdownからPDF/HTMLなど）ドキュメントのフォーマット変換を自動化できます。
• コンテンツ標準化パイプライン：AIアシスタントと連携し、コードベース全体のドキュメントやレポートをその場で標準フォーマットに変換して統一できます。
• テクニカルライティング支援：Pandocサーバーを利用し、ユーザーが作成した技術文書を様々なフォーマットでプレビュー・レンダリング・エクスポートし、共有や公開が容易に。
• CI/CDとのシームレス統合：CI/CDパイプラインでドキュメントのフォーマット変換やチェックを自動実行し、リリースプロセスの一部として組み込めます。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 下記の設定例に沿ってmcpServersオブジェクト内にPandoc MCPサーバーを追加します。
4. ファイルを保存してWindsurfを再起動します。
5. サーバーが稼働しアクセス可能であることを確認します。

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

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. 下記のようにPandoc MCPサーバーのエントリを挿入します。
4. 保存してClaudeを再起動します。
5. 正常に統合されているか確認します。

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

Cursor

1. Node.jsが未導入の場合はインストールします。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. Pandoc MCPサーバーの設定を追加します。
4. 変更を保存しCursorを再起動します。
5. サーバーが認識されているか確認します。

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

Cline

1. Node.jsをインストールします。
2. Clineの設定ファイルを開きます。
3. Pandoc MCPサーバーの設定を追加します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. 正常に動作していることを確認します。

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

APIキーのセキュリティ管理

APIキーを安全に管理するには、設定ファイルで環境変数を利用します：

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

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、下記JSON形式でMCPサーバー情報を入力してください：

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

設定完了後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全ての機能にアクセス可能となります。実際のMCPサーバー名やURLはご自身の環境に合わせて変更してください。

概要

所感

このMCPサーバーは概要とセットアップ手順が明確ですが、プロンプト・ツール・リソースの詳細ドキュメントが不足しています。ドキュメント変換用途には有用ですが、即座に使える具体例が少ない点が課題です。

MCPスコア

評価: 3/10 — サーバーの目的や統合手順は分かりやすい一方で、コードやLICENSE、MCPの詳細なプリミティブ情報の欠如が即時的な拡張性を妨げています。